Китай предложил новый способ преодоления зависимости от CUDA от Nvidia

Китайские специалисты ищут пути преодоления технологической зависимости от экосистемы CUDA компании Nvidia. Один из предлагаемых подходов может стать настоящим прорывом.

На глобальном стратегическом саммите полупроводниковой индустрии SEMICON CHINA 2026 заместитель председателя Китайской ассоциации полупроводниковой промышленности, председатель подразделения по проектированию интегральных схем и профессор Университета Цинхуа Вэй Шаоцзюнь представил новую стратегию. Вместо дорогостоящего копирования CUDA по традиционному пути «догоняющего развития», он предложил перейти к архитектуре «программно-определяемых чипов» (Software-Defined Chip, SDC), которая фундаментально меняет логику определения и применения аппаратного обеспечения.

Быстрое развитие генеративного искусственного интеллекта привело к тому, что контроль над глобальными вычислительными мощностями сосредоточен в руках крайне ограниченного числа архитектур и экосистем. Основатель Nvidia Дженсен Хуанг неоднократно заявлял, что CUDA является «самым сильным защитным рвом» компании в индустрии ИИ, а постоянные инвестиции в развитие программной экосистемы — ключевое преимущество Nvidia перед другими производителями.

Высокая зависимость китайской индустрии от экосистемы CUDA стала центральной проблемой для развития отечественной полупроводниковой и ИИ-отрасли. Вэй Шаоцзюнь прямо заявил о необходимости разработки альтернатив CUDA и другим ключевым компонентам западного происхождения.

По его словам, текущее глобальное развитие ИИ глубоко привязано к архитектуре GPGPU от Nvidia и экосистеме CUDA, что создало тройную зависимость: «модель — архитектура — экосистема». Традиционное мышление предполагает, что искусственный интеллект реализуется через вычисления.

«Если просто продолжать использовать существующие архитектуры чипов, с большой вероятностью мы будем лишь следовать за другими, и нам будет трудно их превзойти»,

Вэй Шаоцзюнь считает, что

«развитию чипов для ИИ нужен прорывной подход, необходимо создать инновационный китайский технологический путь для искусственного интеллекта. Будущие ИИ-технологии должны исходить из конечных приложений, позволять приложениям определять программное обеспечение, а программному обеспечению — определять чип, чтобы удовлетворять индивидуальные потребности различных ИИ-устройств и повышать предложение вычислительных мощностей».

Профессор предложил возможность архитектуры «программно-определяемых чипов» (SDC). Её ключевая идея заключается в создании перестраиваемого аппаратного уровня, где сам чип не имеет фиксированных функций, а его вычислительная форма и границы применения динамически определяются в реальном времени программным обеспечением верхнего уровня.

Такая архитектура обеспечивает глубокую координацию программного и аппаратного обеспечения. Это не полное разделение и не традиционная тесная связь, а гибкое, динамически адаптируемое отношение, при котором аппаратное обеспечение гибко меняется вместе с программным. Это позволяет достичь оптимального баланса между гибкостью, эффективностью и контролем рисков при приемлемых затратах на производительность и энергопотребление.

Стратегическое значение этого подхода в том, что повышение вычислительной эффективности достигается за счёт архитектурных инноваций, а не только за счёт прогресса в технологических процессах. Это предоставляет практичный технический путь для преодоления ограничений передовых техпроцессов и построения автономной вычислительной системы.

Вэй Шаоцзюнь подчеркнул:

«Даже если наши собственные разработки поначалу будут неидеальными, их всё равно необходимо использовать. Эксперименты не обязательно приведут к успеху, но без них мы гарантированно отстанем. Созревание технологии требует закалки в реальных приложениях, а формирование экосистемы — времени».

«Это соревнование проверяет не только технические возможности, но и стратегическую выдержку»,

Интересный факт: Концепция «программно-определяемого» подхода уже несколько лет успешно применяется в других областях, например, в сетевых технологиях (SDN — Software-Defined Networking) и системах хранения данных (SDS). Её перенос на уровень микросхем может стать логичным следующим шагом в эволюции вычислительных систем, особенно в эпоху специализированных ускорителей для ИИ.