Крупные китайские технологические компании, по сообщениям, обучают свои крупные модели искусственного интеллекта в зарубежных дата‑центрах, чтобы обойти американские ограничения на продажу мощных чипов Nvidia в Китай.
Такая практика позволяет компаниям получать вычислительные мощности, несмотря на экспортные запреты, и тем самым частично обходить меры, направленные на замедление их технологического прогресса.
Сообщается, что в течение некоторого времени крупнейшие игроки, включая Alibaba и материнскую компанию TikTok, проводили обучение последних LLM в офшорных локациях, прежде всего в дата‑центрах в Сингапуре и других странах Юго‑Восточной Азии.
После введения в апреле запрета на продажу чипа Nvidia H20, ориентированного на китайский рынок, наблюдается постепенный рост использования зарубежных площадок для обучения моделей.
Операторы дата‑центров в регионе отмечают, что компании выбирают эти локации из‑за наличия современных графических процессоров и возможности работать в рамках действующего законодательства.
За последний год модели Qwen компании Alibaba и Doubao от ByteDance вошли в число лидирующих LLM в мире, а Qwen получили широкое распространение среди разработчиков за счёт открытой доступности.
Кластеры дата‑центров в Сингапуре и Малайзии расширяются под спрос из Китая; многие из этих центров используют высокопроизводительные решения Nvidia, аналогичные тем, что применяют крупные американские технологические компании.
По представленной информации, китайские компании обычно заключают договоры аренды на использование зарубежных дата‑центров, управляемых не китайскими операторами.
Это происходит на фоне изменений экспортного контроля США, включая отмену ранее действовавшего «правила диффузии» в этом году, что создало новые правовые и коммерческие условия для таких операций.
Исключения тоже имеются: ряд разработчиков, например DeepSeek, продолжает обучение внутри страны. Компания успела собрать значительный кластер Nvidia до вступления запретов в силу и параллельно сотрудничает с отечественными производителями чипов.
Huawei, в частности, направила инженеров в штаб‑квартиру DeepSeek в Ханчжоу; партнёрство рассматривается как стратегическое для развития национальных полупроводниковых и программных систем для обучения ИИ.
Обучение больших моделей требует больших вычислительных ресурсов, поэтому на этапе тренировки многие китайские группы предпочитают решения Nvidia, тогда как для стадии выводов (inference) всё чаще используют локально созданные чипы.
Кроме обучения, китайские технологические компании используют дата‑центры в Юго‑Восточной Азии для обслуживания зарубежных клиентов и расширяют доступ к площадкам в других регионах, включая Ближний Восток.
Ограничение на вывоз частных данных из Китая остаётся фактором: при необходимости адаптации модели под конкретные данные клиента обучение, требующее обработки приватной информации, должно проводиться внутри страны.
Комментариев