למרות ההגבלות של ארה"ב - סין רוכשת שבבים מתקדמים מאנבידיה

המתיחות בין ארה"ב לסין מתגברת - מסמכים חדשים שנחשפו בסוכנות רויטרס מעידים על כך שממשל סין רכש שבבים מתקדמים, בינהם כאלה עליהם הוטל איסור מכירה לסין על ידי ארה"ב. כזכור, בחודשים האחרונים ממשל ביידן פועל להגביל את כמות השבבים המתקדמים המיוצאים לסין על ידי חברות אמריקאיות, במטרה למנוע מסין לשים את ידיה על כלים שיכולים לשמש אותה כנגד ארה"ב. מהמסמכים שנחשפו לא עולים המקורות מהם הסוחרים השיגו את השבבים, כאשר אין עדות למעורבות של אנבידיה עצמה או של הקמעונאים איתם היא עובדת.

אחת מהחברות שתופסות מיקום מרכזי במחלוקת הגיאו-פוליטית הזאת היא אנבידיה  NVIDIA CORP -3.22% NVIDIA CORP 141.95 -3.22% סגירה:0 פתיחה:145.86 גבוה:147.16 נמוך:141.1 מחזור:-- לעמוד ציטוט חדשות גרפים פרופיל חברה המלצות כתבות נוספות בנושא: , ששבבי ה-AI שלה נחשבים לטובים ביותר. מהמסמכים שנחשפו עולה כי סוחרים עצמאיים רכשו שבבים של אנבידיה, בעיקר השבבים המתקדמים הנחוצים לבניית מודלים מבוססי בינה מלאכותית, מסוג A100 ו-H100, ולאחר מכן מכרו אותם בסין. חשוב להדגיש שעל השבבים האלה הוטל איסור מכירה בסין ובהונג קונג כבר בספטמבר 2022.

השבבים של אנבידיה טובים בהרבה מאלה של המתחרות, והביקושים הגדולים בסין הם רק עוד הוכחה לכך שלממשל הסיני אין אלטרנטיבה טובה יותר. לשם המחשה, לפני שממשל ארה"ב החל להטיל את ההגבלות, נתח השוק של אנבידיה בסין היה מעל ל-90%. 

בין הגופים שרכשו את השבבים מאנבידיה נמצאים אוניברסיטאות, כמו האוניברסיטה הטכנולוגית של סין, שכבר הואשמה בעבר בקשרים עם צבא סין. אחת האוניברסיטאות רכשה 6 שבבי A100 במאי במטרה לאמן מודלי בינה מלאכותית, ואוניברסיטה אחרת רכשה שבב A100 אחד בדצמבר 2022, כאשר היא לא הצהירה על השימוש המתוכנן.

מהמסמכים שנחשפו עולה כי מעל 100 גופים הקשורים לצבא סין שמו את ידיהם על שבבי ה-A100 מאז שהוטלו ההגבלות הראשונות ועוד עשרות גופים נוספים ששמו את ידיהם על שבבי A800. ממשל סין שולח את זרועותיו בצורות שונות, כמו למשל דרך מעבדה באוניברסיטת צ'ינגווה שמנוהלת על ידי משרד התעשייה והמידע הסיני, מעבדה שלפי המסמכים רכשה שבב H100 אחד.

רוכש נוסף שרכש מספר שבבים הוא אדם מהעיר וו-שי, שמהמסמכים עולה שהוא קשור לצבא סין. בעוד ההתפתחויות האלה אכן צריכות להדאיג את הממשל האמריקני, חשוב לציין שההזמנות נעשות בכמויות מאוד קטנות, ולא כאלה שיכולות להעיד על בנייה של מערכת עוצמתית אמיתית.

לדוגמא, בשביל לבנות מודל דומה ל-ChatGPT דרושים מעל ל-30 אלף שבבי A100, אבל לעומת זאת, כמות קטנה של שבבים עדיין יכולה להריץ משימות מורכבות של מודלים מבוססי בינה מלאכותית כמו גם לשפר מודלים קיימים.