China Versterkt Technologische Onafhankelijkheid met Chipbeleid
Peking, 2025 — China heeft een nieuwe stap gezet in zijn streven naar technologische onafhankelijkheid. De regering in Peking heeft beslist dat de publieke datacentra in het land meer dan 50% van hun chips uit nationale productie moeten halen. Deze maatregel weerspiegelt de urgentie om de afhankelijkheid van buitenlandse halfgeleiders te verminderen, te midden van de voortdurende technologische oorlog met de Verenigde Staten.
Van Shanghai naar een Nationaal Beleid
De recente beslissing is voortgevloeid uit richtlijnen die in maart 2024 werden gepubliceerd door de provincie Shanghai. In deze richtlijnen werd gesteld dat “de adoptie van nationale reken- en opslagchips in de intelligente datacentra van de stad vóór 2025 meer dan 50% moet bedragen”. Wat aanvankelijk leek op een regionale proef is inmiddels uitgegroeid tot een nationaal beleid dat in 2025 van kracht is.
Directe Reactie op Washington’s Beperkingen
Deze maatregel komt op een moment van toenemende technologische spanning. Sinds 2022 heeft de VS de exportcontroles op geavanceerde halfgeleiders verscherpt, waardoor de verkoop aan China van krachtige chips, zoals de Nvidia H100 en H800, die essentieel zijn voor het trainen van generatieve AI-modellen, is verboden. Hoewel recentelijk goedkeuring is gegeven voor de verkoop van Nvidia’s H20-chips aan China, heeft Peking de veiligheid van deze chips in kritieke netwerken betwijfeld.
De Opkomst van Slimme Datacentra
De inspanning van Peking beperkt zich niet tot het ontwerp van chips. Tegelijkertijd heeft het land massaal geïnvesteerd in de bouw van slimme datacentra, die in staat zijn om rekenkracht te concentreren voor de lokale AI-industrie. Tussen 2023 en 2024 werden er meer dan 500 nieuwe datacenterprojecten aangekondigd in provincies zoals Binnen-Mongolië en Guangdong.
Technische Uitdagingen: Nationale en Buitenlandse Chips
Het mandaat van 50% brengt echter uitdagingen met zich mee. Veel AI-modellen in China zijn getraind met behulp van Nvidia’s CUDA-ecosysteem, wat de integratie van nationale chips bemoeilijkt. De overgang naar nationale chips vereist het gebruik van alternatieve platforms zoals Huawei’s CANN, wat leidt tot hoge kosten en complexiteit in de aanpassing van bestaande modellen.
Innovaties van Chinese Bedrijven
Ondanks deze uitdagingen hebben enkele Chinese bedrijven significante vooruitgang geboekt. iFlytek heeft bijvoorbeeld aangekondigd dat het zijn AI-modellen traint met Huawei-chips. SiliconFlow, in samenwerking met Huawei, heeft onderzoeken gepresenteerd die aantonen dat hun Ascend-chips efficiënter zijn in het uitvoeren van bepaalde AI-taken dan Nvidia’s H800.
Naar Technologische Autonomie
Het achterliggende motief van deze maatregel gaat verder dan technologische efficiëntie. Peking begrijpt dat controle over de chipleveringsketen gelijkstaat aan nationale soevereiniteit. Met de groei van generatieve AI en het hoge energieverbruik van datacentra, beschouwt de regering afhankelijkheid van buitenlandse leveranciers als een onacceptabel risico.
Vergelijking met het Westen
Terwijl China verplichtingen oplegt voor nationale chips, richt de VS zich op het aantrekken van buitenlandse fabrieken. TSMC bouwt bijvoorbeeld fabrieken in Arizona en Duitsland, terwijl Intel subsidies ontvangt om nieuwe fabrieken te vestigen in Ohio en Polen. Dit toont een andere strategie: het diversifiëren van leveranciers in plaats van directe vervanging van buitenlandse productie.
Conclusie: Weg naar Onafhankelijkheid of Risico voor Concurrentievermogen?
De grote vraag is of Chinese chips binnen vijf jaar het niveau van Nvidia of AMD kunnen bereiken. Intussen illustreert het mandaat van 50% in datacentra dat, voor Peking, technologische onafhankelijkheid geen keuze is, maar een staatsdoel. De uitdaging is enorm: zorgen dat hardware, software en AI-modellen perfect in hetzelfde ecosysteem functioneren, terwijl geopolitieke druk en beperkingen uit het Westen de race blijven beïnvloeden.
Veelgestelde Vragen (FAQ)
Waarom verplicht China meer nationale chips in datacentra?
Om de afhankelijkheid van buitenlandse leveranciers te verminderen en ervoor te zorgen dat kritieke AI-infrastructuur niet blootgesteld wordt aan internationale sancties.
Zijn Chinese chips even krachtig als die van Nvidia?
Nog niet. Hoewel ze nuttig zijn voor inferentie van al getrainde modellen, zijn ze minder efficiënt voor massale trainingsprocessen.
Welke bedrijven zijn leiders in chipontwikkeling in China?
Huawei, Biren Technology en Loongson zijn prominente spelers in de hardware; Empyrean Technology focust op EDA-software.
Welke risico’s zijn er bij het combineren van nationale en buitenlandse chips in hetzelfde datacentrum?
De voornaamste uitdaging is softwarecompatibiliteit, waarbij modellen die zijn getraind in CUDA moeten worden aangepast, wat de implementatie vertraagt en kosten verhoogt.
Wat is de impact van deze maatregel op de technologische oorlog tussen China en de VS?
Het versterkt de strategie van technologische ontkoppeling, waarbij elk blok zijn eigen ecosysteem opbouwt en mogelijk leidt tot fragmentatie in de wereldwijde halfgeleiderindustrie.