
Около 600 тысяч ускорителей Nvidia H200 остаются в Гонконге
Около 600 тыс. ускорителей Nvidia H200 хранятся в Гонконге, поскольку власти Китая пока не разрешили ввезти крупную партию в материковую часть страны. По данным Reuters, китайские ИТ-компании ждут поставок чипов, необходимых им для развития и обучения моделей искусственного интеллекта.
Пекин ограничивает закупки американских ускорителей, стремясь уменьшить зависимость от зарубежных технологий. При этом китайские производители, включая Huawei и Cambricon, пока не могут полностью удовлетворить спрос бизнеса на вычислительное оборудование. Власти КНР время от времени разрешают импорт Nvidia небольшими партиями: несколько крупных интернет-компаний в последние месяцы, по сведениям источников Reuters, получили по 10 тыс. H200 каждая. Ранее небольшие поставки попадали на материковый рынок через посредников; импорт крупной партии официально не одобрен.
H200 предназначен для задач искусственного интеллекта и работы с большими языковыми моделями. Ускоритель с увеличенной памятью анонсировали в 2023 году, поставки начались в 2024-м. Несмотря на то что модель не относится к новейшим разработкам Nvidia, китайские чипы пока не сопоставимы с ней по производительности и объёмам выпуска.
С 2022 года США ограничивают экспорт в Китай передовых чипов и оборудования для их производства. На фоне ограничений сформировался неофициальный рынок, где ускорители продают дороже официальной цены. В октябре 2026 года сервер с восемью H200 на материковом рынке Китая стоил, по данным Reuters, 6 млн юаней — около $900 тыс. Годом ранее цена была втрое ниже. Сервер с более мощными чипами семейства Blackwell, подпадающими под американские ограничения, можно было приобрести более чем за 20 млн юаней — примерно $3 млн.
В январе 2026 года Минторг США разрешил экспорт H200 при соблюдении ряда условий. К этому времени Пекин уже решил сокращать закупки, поддерживая местных производителей. В июле издание The Information сообщило, что Alibaba, ByteDance и DeepSeek получили разрешение купить некоторое количество ускорителей для обучения ИИ-моделей. По данным публикации, всего компании приобрели менее 200 тыс. чипов.


Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!