As capacidades do chip AI da Huawei ainda são fracas em comparação com o silício americano – relatório do conselho dos EUA detalha que, apesar dos temores, a Nvidia continua a liderar por uma ampla margem
Durante grande parte dos últimos anos, os controlos de exportação dos EUA sobre chips avançados de IA foram justificados publicamente como uma questão de urgência. Os decisores políticos alertaram que os fabricantes de chips chineses, apoiados pelo apoio estatal massivo e forçados à autossuficiência, estavam prestes a diminuir a lacuna com a Nvidia no hardware de IA. Esse receio moldou as decisões em Washington, incluindo os esforços recentes para afrouxar as restrições a determinados silício da Nvidia destinados à China. Agora, um novo relatório do Conselho de Relações Exteriores pinta um quadro muito diferente. Com base em dados de desempenho, restrições de fabricação na principal fundição da China e estimativas realistas de volume de produção, a análise conclui que as capacidades dos chips de IA da Huawei estão muito atrás das da Nvidia e que a diferença não está diminuindo. Na verdade, por diversas medidas, está a acelerar. As conclusões do relatório são especialmente significativas porque abordam diretamente a política de IA dos EUA. Se a Huawei não conseguir capturar a Nvidia em termos de hardware de IA a médio prazo, a justificação para relaxar os controlos de exportação enfraquece. A questão não é se a China está a investir pesadamente em silício para IA. Claramente é. A questão é se esses investimentos estão se traduzindo em hardware competitivo em grande escala. Neste momento, este relatório sugere que não. Você pode gostar que a Huawei tenha ficado várias gerações atrás. Os principais aceleradores de IA da Huawei vêm de sua linha Ascend, mais recentemente o Ascend 910C. No papel, o 910C é impressionante. É um acelerador grande e que consome muita energia, voltado diretamente para treinamento e inferência de IA em data centers. Na prática, porém, seu teto de desempenho está muito abaixo da geração atual da Nvidia. A análise CFR estima que o Ascend 910C oferece cerca de 60% do desempenho de inferência do H100 da Nvidia em condições comparáveis. Essa comparação já favorece a Huawei porque a Nvidia foi além do H100. O H200, que entrou em embarques de volume em 2024 e foi recentemente liberado para exportação para a China, aumenta substancialmente a capacidade de memória e a largura de banda, enquanto a geração Blackwell da Nvidia vai ainda mais longe. A Huawei não tem mais acesso ao TSMC e deve contar com o SMIC para fabricação. A tecnologia de produção mais avançada da SMIC é amplamente conhecida como um processo de classe de 7 nm alcançado sem litografia EUV. As taxas de rendimento são baixas e os custos são altos, e se o SMIC pode escalar além desse nó permanece incerto. A Nvidia, por outro lado, continua a usar os processos de ponta e embalagens avançadas da TSMC. Seus aceleradores mais recentes combinam grandes matrizes de computação com enormes pools de HBM usando interpositores CoWoS. Essa combinação é crítica para as cargas de trabalho de IA atuais, onde a largura de banda e a capacidade da memória determinam o desempenho das GPUs na implantação. Os chips Ascend da Huawei simplesmente não podem corresponder a esse subsistema de memória. Sem acesso a grandes volumes de HBM e capacidade de empacotamento avançada, os aceleradores Ascend dependem de configurações de memória mais lentas que prejudicam o desempenho, especialmente para LLMs. Até mesmo o próprio roteiro da Huawei destaca o problema, admitindo que o Ascend 950PR e o 950DT do próximo ano terão desempenho de processamento total inferior ao do Ascend 910C. De acordo com as projeções citadas no relatório CFR, os chips Ascend de próxima geração da Huawei se aproximariam, na melhor das hipóteses, do desempenho da classe H100 por volta de 2026 ou 2027. Até então, a Nvidia terá vários ciclos de produto à frente. O relatório estima que, até 2027, os melhores chips de IA dos EUA poderão ser 17 vezes mais poderosos do que as principais ofertas da Huawei. O domínio na IA tem tanto a ver com volume como com rendimento e, nesta frente, a posição da Huawei parece ainda mais insustentável. Você pode gostar que a Nvidia envie milhões de aceleradores de IA a cada ano, com uma produção anual de 3,76 milhões e uma participação na receita de 98% em 2023. Esses chips são apoiados por uma cadeia de suprimentos global madura que inclui fornecedores de memória avançados, empresas de embalagens e integradores de sistemas. Os rendimentos limitados do SMIC limitam o número de matrizes utilizáveis, e os controles de exportação dos EUA sobre memória avançada restringem ainda mais a capacidade da Huawei de montar aceleradores completos, mesmo quando matrizes de computação estão disponíveis. A análise CFR, citando números da SemiAnalysis, estima que a Huawei poderá ser capaz de produzir apenas algumas centenas de milhares de chips de IA de ponta anualmente sob suposições otimistas, com um número de 200.000 a 300.000 em 2025. Mesmo que a Huawei duplicasse a sua produção ano após ano, ainda ficaria atrás da base instalada da Nvidia por uma ampla margem. Quando a capacidade computacional agregada é considerada, em vez do desempenho de chip único, a posição da Huawei deteriora-se ainda mais, com o relatório estimando que a capacidade computacional total de IA da Huawei ascenderá a apenas 2% da da Nvidia durante a segunda metade da década. “É virtualmente impossível para a Huawei colmatar esta lacuna: mesmo um aumento de cem vezes na produção de chips de IA até 2027 não levaria a Huawei a metade da produção da Nvidia”, diz o relatório. Em última análise, o desenvolvimento de IA em grande escala é impulsionado não por aceleradores isolados, mas por clusters, e a força da Nvidia reside não apenas nas GPUs, mas também na sua capacidade de fornecer sistemas fortemente integrados com interconexões de alta velocidade e suporte de software maduro. A Huawei pode montar clusters de chips Ascend, mas em escala muito menor e com menor eficiência. Os fornecedores de cloud chineses têm suportado o peso desta lacuna, tendo vários reconhecido que o seu maior constrangimento na implementação de grandes modelos de IA é a falta de acesso a hardware suficiente. Esse gargalo persiste apesar de anos de investimento e apoio estatal agressivo. Os temores de controle de exportação podem ser exagerados (Crédito da imagem: Nvidia) O relatório do CFR vai contra a especulação de que a recente decisão de afrouxar as restrições às exportações dos EUA foi impulsionada, em parte, pela Huawei, representando uma ameaça iminente ao domínio da Nvidia em hardware de IA. Sem litografia EUV, capacidade de embalagem avançada e acesso irrestrito à HBM, os chips da Huawei permanecem fundamentalmente limitados. Permitir remessas adicionais de aceleradores Nvidia avançados para a China pode gerar receitas a curto prazo e preservar alguma alavancagem de mercado, mas pouco faz para alterar o equilíbrio competitivo subjacente entre as duas empresas; A liderança da Nvidia está enraizada na profundidade da produção e na maturidade do ecossistema, e não apenas na disponibilidade do produto. Os EUA e os seus aliados também controlam os principais pontos de estrangulamento na produção avançada de semicondutores. Os esforços da China para contornar esses pontos de estrangulamento produziram alguns ganhos incrementais, mas nada perto de quaisquer avanços que sugiram que a balança pende a favor da Huawei – ou de qualquer outra empresa chinesa. No entanto, nada disto implica que as ambições da China em matéria de IA devam ser totalmente rejeitadas. A Huawei continuará a melhorar os seus designs e a SMIC continuará a levar a sua tecnologia de processo até onde for possível. Mas melhoria não é o mesmo que paridade. Com base nas trajetórias atuais, a Huawei está enfrentando um concorrente que a está deixando para trás.
Publicado: 2025-12-18 17:20:00
fonte: www.tomshardware.com
