Nvidia'nın yapay zeka odaklı grafik işlem birimleri (GPU'ları) ve sunucu çözümleri, sektörde en çok aranan hızlandırıcılar olmaya devam etse de, ABD'nin ihracat kısıtlamaları ve Çin'in kendi üretimine yönelmesi şirketin bu pazardaki konumunu derinden etkiliyor. Yapılan analizlere göre, Nvidia'nın Çin'deki pazar payının önümüzdeki yıllarda %66'dan %8'e kadar düşmesi bekleniyor.
Bu düşüşün temel nedenleri arasında, ABD'nin Nvidia'nın yapay zeka çipleri ihracatına getirdiği kısıtlamalar ve Çinli yerli üreticilerin hızla gelişen teknolojileri yer alıyor. Ülkede faaliyet gösteren Moore Threads gibi firmalar, yerel talebin yaklaşık %80'ini karşılayabilecek kapasiteye ulaştıklarını belirtiyor. Moore Threads CEO'su Zhang Jianzhong, "Yeni ürünlerimiz yerel geliştiricilerin ihtiyaçlarını karşılıyor. Artık yurt dışından ileri teknoloji ürünleri beklemeye gerek kalmayacak," açıklamasında bulundu.
Yapılan değerlendirmeler, Çin yapay zeka işlemci pazarında Nvidia'nın payının bu yıl %8'e gerileyeceğini, Huawei, Cambricon ve diğer yerli üreticilerin ise toplamda %80'lik bir paya ulaşacağını öngörüyor. Çinli donanım hızlandırıcılarının yükselişi, Nvidia'ya uygulanan kısıtlamaların yanı sıra Huawei, Cambricon, Moore Threads ve MetaX gibi şirketlerin kaydettiği ilerlemeler ve yazılım altyapılarındaki gelişmelerle destekleniyor.
Moore Threads'in Huashan adlı yeni GPU'su, Nvidia'nın önceki nesil yapay zeka hızlandırıcıları olan Hopper H100 ve H200 ile rekabet edebiliyor. Ancak, bu ürünler Nvidia'nın en yeni ve en güçlü Blackwell B200 ve B300 GPU'larından daha yavaş kalıyor. Öte yandan, Huawei'nin AI CloudMatrix 384 sistemi, yapay zeka eğitimi için yaygın olarak kullanılan BF16 FLOPS formatında Nvidia'nın GB200 NVL72 ve GB300 NVL72 sistemlerini geride bırakabiliyor; ancak daha yüksek enerji tüketimine sahip. Huawei'nin 2026-2027 yıllarında piyasaya sürmeyi planladığı Atlas 950 SuperCluster ise yapay zeka eğitimi için 524 FP8 ExaFLOPS'a, yapay zeka çıkarımı için ise 1 FP4 ZettaFLOPS'a kadar performans sunmayı hedefliyor.
Bu ilerlemelere rağmen, Çin yapay zeka endüstrisinin önündeki en büyük zorluk, Nvidia ekosistemine dayalı mevcut altyapının tamamen yerli donanım ve yazılım yığınlarına geçişini tamamlamak. Mevcut yapay zeka uygulamalarının çoğunun Nvidia donanımı ve CUDA yazılım yığınına dayanması, bu geçişi zorlu ve maliyetli hale getirebilir.
Ancak, yerli yapay zeka donanımlarına (ve genel olarak yerli donanıma) geçiş, Çin'in uzun vadeli ulusal hedefi. Bu doğrultuda, Moore Threads, MetaX, Biren Technology ve Suiyuan Technology (Enflame) gibi şirketler, Çin'in GPU pazarında önemli oyuncular haline geliyor. Baidu ve Alibaba gibi teknoloji devleri de kendi özel silikon çip programlarını hızlandırıyor.
Bununla birlikte, Çin'in yapay zeka sektörünün gelişimi büyük ölçüde SMIC'in 7nm sınıfı üretim teknolojilerindeki kapasitesine bağlı. Eğer SMIC üretimini önemli ölçüde artıramazsa, Çin yapay zeka sektörü Amerika'nın gerisinde kalabilir veya rekabetçi kalmak için Nvidia'dan yüksek performanslı GPU'lar temin etmenin yollarını bulmak zorunda kalabilir.
