Оригинал материала: https://3dnews.ru./1117096

Владелец TikTok потратит в этом году $12 млрд на ИИ-ускорители от Nvidia и китайских производителей

Формально, о намерениях китайской компании ByteDance потратить в текущем году $7 млрд на закупки ускорителей вычислений Nvidia мы узнали в первые часы этого года, но издание Financial Times теперь располагает более подробной информацией о структуре этих затрат. Из $5,5 млрд, направляемых на развитие инфраструктуры в Китае, ByteDance около 60 % может потратить на закупку ускорителей китайских разработчиков.

 Источник изображения: ByteDance

Источник изображения: ByteDance

Во многом такое распределение обусловлено ужесточаемыми санкциями со стороны США, которые запрещают Nvidia поставлять современные ускорители вычислений в Китай. В свою очередь, китайские власти рекомендуют местным компаниям до 30 % своей потребности в ускорителях вычислений покрывать за счёт продукции местных разработчиков. В случае с ByteDance данное требование выполняется с двукратным запасом, причём предполагается закупка ускорителей китайских компаний Huawei и Cambricon.

Отдельным откровением является желание ByteDance потратить на закупку ускорителей в этом году не $7 млрд, а все $12 млрд. Если $5,5 млрд из них предназначаются для развития китайской вычислительной инфраструктуры компании, то ещё $6,8 млрд будут потрачены за пределами КНР на аналогичные нужды. В этом случае, как ожидается, приоритет уже будет отдан закупкам именно ускорителей Nvidia.

Представители ByteDance комментировать слухи отказались, назвав упоминаемую выше информацию некорректной. Со стороны Nvidia комментариев не последовало вовсе. По некоторым данным, в прошлом году китайская ByteDance стала вторым по величие покупателем ускорителей Nvidia поколения Hopper. Расходы в размере $12 млрд могли бы позволить ByteDance в этом году претендовать на статус крупнейшего покупателя ускорителей Nvidia, но ситуация вокруг принадлежащей китайским разработчикам социальной сети TikTok слишком политизирована, чтобы обеспечить простое достижение этой цели.



Оригинал материала: https://3dnews.ru./1117096