ASIC атакуют GPU, ByteDance выбрал Qualcomm
May 29, 2026
ByteDance заключил контракт с Qualcomm на поставку миллионов ASIC чипов для AI агентов. В тот же день глава Alchip заявил, что рост рынка ASIC превысит рост GPU. Alibaba выпустила Zhenwu M890 с 144 GB памяти. NVIDIA готовит Vera Rubin к массовому производству. Baidu готовит Kunlun к IPO. А Enflame накопил 4.3 млрд юаней убытков. Универсальная эпоха GPU подходит к концу, и Китай ищет путь в альтернативном GPU мире. Для России это означает, что ставка на китайские GPU - правильная, но не последняя.
Разберемся подробнее в произошедшем.
ByteDance + Qualcomm - почему крупнейший китайский гигант не выбрал китайский GPU
26 мая Bloomberg со ссылкой на осведомлённые источники сообщил: ByteDance подписал соглашение с Qualcomm на поставку миллионов кастомных ASIC чипов для дата центров. Чипы предназначены для AI агентов ключевого направления ByteDance в 2026 году.
Почему это важно:
· ByteDance - крупнейший внутренний потребитель AI-вычислений в Китае. Если он выбирает американский ASIC вместо domestic GPU, это сигнал о зрелости китайского GPU-рынка - но и о его ограничениях.
· ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) - чипы, заточенные под конкретную задачу. Для инференса LLM они дают на 30 - 50% лучшую энергоэффективность по сравнению с универсальными GPU.
· Контракт подтверждает тренд, который наблюдали аналитики CITIC Securities: крупные cloud-провайдеры переходят от закупок универсальных GPU к кастомным решениям.
Три причины почему не китайский GPU:
1. Производственные мощности SMIC загружены. Заказы Huawei Ascend на 800+ млрд. юаней, Iluvatar на 4.5 млрд - очередь на 7 нм и 5 нм узлы растянута на месяцы.
2. Энергоэффективность. Для дата центров ByteDance с миллиардами пользователей разница в TCO между GPU и оптимизированным ASIC измеряется сотнями миллионов долларов в год.
3. Стратегическое диверсифицирование. Зависимость от одного поставщика - риск, даже если поставщик внутренний.
ASIC vs GPU. Структурный сдвиг, который изменит рынок
26 мая глава Alchip (世芯电子), крупнейшего тайваньского дизайн центра ASIC, заявил на отчётной конференции: “Рост ASIC превысит рост GPU в ближайшие годы”. Alchip обслуживает Google, Amazon, Microsoft - и теперь китайских клиентов.
Цифры тренда:
GPU (2025): Доля в AI инференсе ~75%; Средняя энергоэффективность - 1x (база); Крупнейшие игроки - NVIDIA, AMD.
ASIC (2025): Доля в AI инференсе ~15%; Средняя энергоэффективность - 1.3 - 1.5x; Крупнейшие игроки - Google TPU, Amazon Trainium.
Прогноз 2028: Доля в AI инференсе - GPU 55%, ASIC 35%; Средняя энергоэффективность - ASIC 2x+; Крупнейшие игроки - +ByteDance, Baidu.
Broadcom, крупнейший производитель коммуникационных чипов, в мае 2026 удвоил прогноз выручки от AI ASIC до $15 млрд. в год. Клиенты: Google (TPU), Meta (MTIA), ByteDance (через Qualcomm).
Что это означает для GPU-вендоров:
· NVIDIA сохраняет доминирование в обучении моделей, но теряет долю в инференсе;
· Китайские GPU (Moore Threads, MetaX, Iluvatar) конкурируют не только с NVIDIA, но и с ASIC-альтернативами;
· Рынок делится на два лагеря: универсальные GPU для исследований и кастомные ASIC для production инференса.
Baidu Kunlun - китайский ответ на ASIC вызов
Пока ByteDance выбирает американский ASIC, Baidu делает ставку на собственный путь. 18 мая Baidu объявил: AI чип Kunlun P800 прошёл масштабную валидацию, а Tianchi 256 card supernode выходит в июне 2026.
Kunlun P800 - параметры:
· 96 GB HBM3 памяти;
· Поддержка кластеров до сотен тысяч карт;
· Оптимизация под PaddlePaddle и PyTorch;
· Tianchi supernode: 256 карт в едином узле с низколатентной interconnect.
Ключевое событие: Baidu готовит Kunlun к IPO - одновременно на STAR Market (Shanghai) и Hong Kong Stock Exchange. Это часть более широкой волны: Changxin Memory и Yangtze Memory также готовят IPO. Китайский полупроводниковый рынок входит в фазу капитализации.
Почему это отличается от ByteDance: Baidu строит вертикально интегрируемый стек - чип + фреймворк (PaddlePaddle) + облако (Baidu AI Cloud). Это позволяет оптимизировать под собственные задачи без зависимости от внешних ASIC поставщиков.
Alibaba Pingtouge - ещё один вертикально интегрированный игрок
20 мая на Alibaba Cloud Summit компания представила Zhenwu M890 - новое поколение AI чипа собственной разработки.
Zhenwu M890 - параметры:
· 144 GB HBM3e памяти;
· Производительность в 3 раза выше предыдущего поколения (M810E);
· Оптимизация под AI агентов и inference больших моделей;
· Накопленные отгрузки серии Zhenwu: 560 000 штук.
Стратегический контекст: Alibaba готовит подразделение Pingtouge (T-Head) к IPO - следом за Baidu Kunlun. Это волна капитализации китайских полупроводников: Changxin Memory, Yangtze Memory, Kunlun, Pingtouge - все идут на биржу в 2026 - 2027 годах.
Почему это важно для российского рынка: Alibaba не продаёт чипы на открытом рынке - Zhenwu работает только внутри Alibaba Cloud. Но это показывает структурный тренд: крупнейшие китайские технологические компании строят собственные чипы, чтобы не зависеть ни от NVIDIA, ни от внешних ASIC поставщиков. Для российских закупщиков вывод: внутренние GPU вендоры (Huawei, Moore Threads, MetaX) остаются единственным каналом доступа к китайским AI ускорителям.
NVIDIA Vera Rubin - контрольный выстрел в гонке за обучение
Пока Китай ищет альтернативы, NVIDIA готовит следующее поколение. 21 мая на отчётной конференции Huang Renxun объявил: Vera Rubin выходит в массовое производство во 2-м полугодии 2026.
Vera Rubin ключевые цифры:
· Производительность inference в 35 раз выше Blackwell;
· Интеграция Vera CPU (88 ядер Olympus, 1.2 TB/s памяти);
· Первые поставки для SpaceX AI, Oracle и других лабораторий уже начались;
· Huang назвал это самым масштабным запуском продукта в истории компьютерной индустрии.
23 мая Huang прибыл на Тайвань на 4 дня раньше запланированного - для личной координации запуска производства с TSMC и поставщиками компонентов.
Vera Rubin укрепит доминирование NVIDIA в обучении моделей. Но для inference - задачи, которая составляет 70%+ реальных AI вычислений - разрыв меньше. И именно здесь китайские GPU + ASIC могут конкурировать. Для России это означает: даже если китайские GPU уступают в обучении, для production inference они остаются жизнеспособной альтернативой.
SMIC узкое горло, которое определяет всё
25 мая акции SMIC достигли исторического максимума: акции уровня “А” выросли на 20% (лимит) до 157.60 юаней, рыночная капитализация превысила 1.26 трлн юаней.
Финансовые результаты Q1 2026:
· Выручка: 180.4 млрд юаней (+11.5% г/г);
· Чистая прибыль: 14.2 млрд юаней (снижение из-за роста амортизации).
Акции пошли в рост инвесторы верят, что SMIC - единственная foundry, способная обеспечить китайских AI чипмейкеров 7 нм и 5 нм производством. Но мощности ограничены: по оценкам TrendForce, SMIC выпускает ~1 - 3 тысячи пластин 7 нм в месяц против 15 000+ у TSMC.
Очередь на китайские GPU растёт быстрее, чем производство. Заказы Huawei на 800+ млрд юаней, Iluvatar на 4.5 млрд, ByteDance на ASIC - всё это конкурирует за одни и те же мощности SMIC. Горизонт планирования закупок для России: 3 - 6 месяцев минимум.
Не все китайские GPU вендоры процветают. 27-28 мая китайские финансовые СМИ (时代商业研究院, 云掌财经) опубликовали разбор отчётности Enflame (燧原科技):
· Убытки за 3 года: 4.3+ млрд юаней (~$600 млн);
· Резервы по сомнительным долгам: 24.76% от дебиторской задолженности;
· Зависимость от Tencent: основной акционер и клиент;
· IPO-статус: компания подала заявку на листинг, но финансовое состояние вызывает вопросы.
Enflame - один из “восьми драконов” китайского AI чип рынка. Если ведущий игрок с поддержкой Tencent накапливает такие убытки, это говорит о структурных проблемах второго эшелона: перегрузка мощностей, ценовые войны, недостаток software экосистемы.
На контрасте Moore Threads прибыльность в Q1, Huawei Ascend заказы на 800+ млрд - лидеры отрываются. Средний сегмент рискует стать жертвой консолидации.
Как это влияет на российский рынок
1. GPU остаются единственным доступным вариантом для России в краткосрочной перспективе.
ASIC от Google, Amazon, Qualcomm - продукты для внутреннего использования или крупнейших облачных провайдеров. Zhenwu от Alibaba - только для Alibaba Cloud. Для российских enterprise закупщиков универсальные GPU (Huawei Ascend, Moore Threads, MetaX) остаются единственной реальной опцией. ASIC рынок закрыт по определению.
2. Китайские GPU вендоры становятся сильнее - но выбор сужается. Успех Huawei Ascend и Moore Threads, проблемы Enflame - рынок консолидируется вокруг 2 - 3 игроков. Для российских покупателей это означает: ставка на лидеров (Ascend для LLM, Moore Threads для графики + AI) становится безопаснее, чем эксперименты со вторым эшелоном.
3. NVIDIA Vera Rubin не закрывает дверь для китайских альтернатив. Vera Rubin в 35 раз мощнее Blackwell в inference - но это преимущество в обучении моделей. Для production inference, который составляет 70%+ реальных AI вычислений, разрыв меньше. Китайские GPU конкурентоспособны для задач, которые решают большинство enterprise заказчиков.
4. SMIC - узкое горло, которое определяет цену и сроки. Акции SMIC на историческом максимуме, но мощности 7 нм ограничены ~1 - 3 тысячами пластин в месяц. Заказы Huawei на 800+ млрд, Iluvatar на 4.5 млрд, ByteDance на ASIC - всё конкурирует за одни мощности. Для российских закупщиков: горизонт планирования 3 - 6 месяцев, цены будут расти.
5. Энергоэффективность станет ключевым критерием. ASIC выигрывают у GPU именно в энергоэффективности. Китайские вендоры вынуждены догонять - Huawei анонсировала Ascend 950DT с улучшенной энергоэффективностью, Moore Threads развивает MUSA. Для российских дата центров, где стоимость электроэнергии критична, следующее поколение китайских GPU будет экономичнее.
6. Software-экосистема главное конкурентное преимущество. Почему ByteDance выбрал Qualcomm ASIC? Зрелый software стэк. Почему Baidu держится на Kunlun? PaddlePaddle + собственный чип. Почему Alibaba строит Zhenwu? Интеграция с Qwen. Для российских интеграторов вывод: при выборе китайского GPU смотреть не только на FLOPS, но и на глубину software экосистемы. CANN от Huawei, MUSA от Moore Threads - активы, снижающие TCO.
Вопросы и ответы
В: Стоит ли российским компаниям ждать доступных ASIC вместо покупки китайских GPU?
О: Нет. ASIC от Google, Amazon, Qualcomm - продукты для внутреннего использования крупнейших технологических компаний. Они не продаются на открытом рынке и не доступны для enterprise закупок. Для российского рынка в обозримом будущем (2 - 3 года) универсальные GPU остаются единственным вариантом. ASIC стратегия имеет смысл только для компаний уровня Yandex или Сбера, которые могут заказать собственную разработку - но это горизонт 3 - 5 лет и сотни миллионов долларов инвестиций.
В: Как NVIDIA Vera Rubin повлияет на конкурентоспособность китайских GPU для российского рынка?
О: Vera Rubin в 35 раз превосходит Blackwell в inference - но это преимущество в обучении моделей. Для production inference, который составляет 70%+ реальных AI вычислений, разрыв существенно меньше. Кроме того, Vera Rubin недоступен для поставок в Китай и Россию из-за санкций. Для российских enterprise заказчиков китайские GPU (Huawei Ascend, Moore Threads) остаются единственной доступной альтернативой, и они конкурентоспособны для большинства задач inference и fine-tuning.