China beweegt tegelijkertijd twee pijlers in haar technologische race: halfgeleiders en kunstmatige intelligentie. Huawei heeft zojuist een routekaart gepresenteerd om richting 2031 een dichtheid van 1,4 nm te benaderen bij high-end chips, niet door simpelweg geometrisch transistors te verkleinen, maar door een architecturaal benadering genaamd Tau Scaling Law. Tegelijkertijd investeert Xiaomi miljarden in open AI-modellen om haar toekomst in smartphones, elektrische voertuigen en verbonden apparaten veilig te stellen.
Beide berichten hangen dichter samen dan op het eerste gezicht lijkt. Huawei probeert de Amerikaanse beperkingen op gevorderde lithografietechnologie te compenseren door ontwerp, systeeminterconnectie en systeemoptimalisatie. Xiaomi wil voorkomen dat haar hardware-imperium afhankelijk wordt van externe modellen voor AI-functies die de volgende generatie producten zullen bepalen. De kernboodschap is duidelijk: China probeert niet één industrielaag te kopiëren, maar bouwt alternatieven op het gebied van chips, modellen, software en hardware.
Huawei zoekt een oplossing voor de blokkade van lithografie
Huawei presenteerde op het IEEE International Symposium on Circuits and Systems in Shanghai de zogenaamde Tau (τ) Scaling Law, toegelicht door He Tingbo, hoofd van de chipbusiness van het bedrijf. Volgens Huawei stelt dit principe voor om de traditionele geometrische reductie te vervangen door een optimalisatie gebaseerd op signaalvertraging, met technologieën zoals LogicFolding om vertragingen te verminderen, de dichtheid te verbeteren en de evolutie van chipprestaties te behouden.
De kern ligt in het nuanceverschil. Huawei beweert niet dat China morgen werkelijk chips zal fabriceren met een lithografietraditie van 1,4 nm, vergelijkbaar met TSMC of Samsung. Wat wordt gesuggereerd, is dat men tegen 2031 een transistor-dichtheid equivalent aan 1,4 nm kan bereiken via architectuur, ontwerp en integratie — een manier om prestaties te verbeteren zonder enkel te vertrouwen op het maken van kleinere transistors. Reuters herinnert eraan dat China nog achterloopt in geavanceerde fabricage, rond de 7 nm, terwijl TSMC zich richt op 1,4 nm in 2028.
Dit strategische aanpak is logisch. Sinds 2019 wordt Huawei geconfronteerd met Amerikaanse restricties die de toegang tot cruciale technologieën beperken, waaronder chips, software en geavanceerde fabricagehulpmiddelen. Het bedrijf reageerde door HiSilicon, haar interne chipdesigntak, te versterken en zich te richten op binnenlandse leveranciers zoals SMIC. Huawei’s heropleving met 5G-smartphones op chips die in China gemaakt worden, toont aan dat de blokkades haar technisch vermogen niet volledig hebben lamgelegd.
De nieuwe routekaart gaat verder dan smartphones. Huawei wil LogicFolding toepassen op toekomstige Kirin-chips en ook op Ascend-chips voor AI, naast grote clusters van honderden of duizenden chips voor datacenters. Daarnaast bevestigt het bedrijf dat onder het Tau Scaling-framework in de afgelopen zes jaar 381 chips in massaproductie zijn genomen, bestemd voor smartphones, telecom en AI-toepassingen.
| Element | Wat stelt Huawei voor | Waarom is het relevant |
|---|---|---|
| Tau Scaling Law | Optimalisatie van signaalvertraging in plaats van geometrische reductie | Post-Moore strategie bij fysieke limieten en sancties |
| LogicFolding | Architectuur om vertragingen en resistieve/capacitieve belastingen te verminderen | Kan prestaties verbeteren zonder geavanceerd lithografienode |
| Doel 2031 | Dichtheid vergelijkbaar met 1,4 nm in high-end chips | Nabootsen van TSMC en Samsung via systeemontwerp |
| Kirin | Eerste chips met LogicFolding | Impact op smartphones en consumentenelektronica |
| Ascend | Toekomstige toepassing in AI-accelerators | Alternatief voor NVIDIA in China |
| AI-clusters | Systeem- en chipoptimalisatie | Prestaties afhangen niet alleen van transistors |
Xiaomi wil dat AI geïntegreerd wordt in haar hardware
Terwijl Huawei probeert de kloof op het gebied van halfgeleiders te dichten, versnelt Xiaomi in AI-modellen. Het bedrijf heeft zich committed aan een investering van minstens 60 miljard yuan (ongeveer 8,7 miljard dollar) voor AI in de komende drie jaar, aldus CEO Lei Jun. Reuters koppelde deze investering aan de lancering van MiMo-V2-Pro en de verschuiving van chatbots naar slimme agents die complexe taken kunnen uitvoeren met minder menselijke supervisie.
Het volgende ontwikkelde model is MiMo-V2.5-Pro, dat door Xiaomi wordt gepresenteerd als hun meest geavanceerde tot nu toe, met verbeteringen in agentcapaciteiten, geavanceerde software-engineering en lange-termijn taken. Volgens de officiële pagina van MiMo is het een Mixture-of-Experts model met 1,02 biljoen parameters, waarvan 42 miljard actief, met een hybride attentiestructuur en een contextvenster tot 1 miljoen tokens.
De technische specificaties zijn belangrijk, maar de strategische implicatie is nog veler: Xiaomi ontwikkelt AI niet als een geïsoleerd softwareproduct. Als fabrikant van smartphones, connected apparaten, smart home-producten en EV’s, wil Xiaomi dat AI niet alleen in de cloud leeft, maar ook de fysieke apparaten, voertuigen en wearables bestuurt en coördineert.
| Xiaomi MiMo-V2.5-Pro | Belangrijkste gegevens |
|---|---|
| Type model | Mixture-of-Experts |
| Totale parameters | 1,02 biljoen |
| Actieve parameters | 42 miljard |
| Contextlengte | Tot 1 miljoen tokens |
| Strategie | Agents, complexe software en lange taken |
| Planned investering in AI | 60 miljard yuan in drie jaar |
| Strategisch sector | Smartphones, EV’s en verbonden hardware |
Het betekent niet dat Xiaomi meteen voorop loopt bij OpenAI, Anthropic, Google of DeepSeek. Maar het laat zien dat een hardwarefabrikant een serieuze speler kan worden in open modellen als het beschikt over schaal, data, apparaten, distributie en kapitaal. Volgens SCMP wordt MiMo-V2.5-Pro door Artificial Analysis beschouwd als een van de meest opvallende open source agent-modellen, en heeft Xiaomi in korte tijd een relevante positie verworven ondanks dat het pas een jaar open systemen publiceert.
Het nieuwe Chinese patroon: hardware, chips en modellen onder één strategisch raamwerk
Huawei en Xiaomi opereren niet exact hetzelfde. Huawei blijft een bedrijf dat vooral gericht is op infrastructuur, telecom, halfgeleiders en cloudoplossingen voor bedrijven. Xiaomi is een consumentenreus die zich heeft uitgebreid naar automobielsector en ecosysteem van verbonden apparaten. Maar beide delen een strategisch inzicht: de volgende technologische fase wordt niet alleen gewonnen door één app of geïsoleerd model.
AI-gestuurd intelligentiesysteem zal chips, geheugen, netwerken, datacenters, efficiënte modellen, software en integratie in apparaten vereisen. Bedrijven die meerdere lagen beheersen, houden meer controle over kosten, veiligheid, functies en differentiaties. Apple bewijst al jaren dat verticale integratie in hardware, besturingssysteem en diensten waardevol is. China probeert deze logica na te volgen, maar met een meer gedistribueerde aanpak onder nationale kampioenen.
In halfgeleiders dwingt sanctiebeleid China om alternatieve routes te zoeken. Het land heeft geen volledige toegang tot de meest geavanceerde EUV-machines van ASML en blijft achter met geavanceerde fabricage. Daarom is Huawei’s aanpak bijzonder: als het nog niet kan winnen op het vlak van lithografienodes, zal het proberen te winnen met architectuur, interconnectie, verpakking, software en systeemniveau.
In AI is een vergelijkbare dynamiek zichtbaar. Chinese modellen concurreren steeds meer op basis van kosten, efficiëntie en openheid. DeepSeek zette een prijsdruk in gang; bedrijven zoals Moonshot, Alibaba, Zhipu, MiniMax en Xiaomi concurreren met modellen die hoog presteren tegen lagere kosten. Reuters schrijft dat Chinese modellen gemiddeld goedkoper per token zijn dan veel westerse alternatieven, mede vanwege kostenvoordelen en technologische beperkingen.
Europa en de VS zouden verder moeten kijken dan de kop
De eenvoudige interpretatie is dat de Chinese technologische berichten een propagandastuk zijn of een directe bedreiging vormen voor TSMC, NVIDIA, OpenAI en Anthropic. Dat is te simplistisch. Huawei moet nog onafhankelijk bewijzen welke daadwerkelijke verbeteringen Tau Scaling oplevert in commerciële producten. Xiaomi moet aantonen dat MiMo integraal en rendabel in apparaten en diensten kan worden ingebouwd. Benchmarks zijn geen vervanging voor blijvende adoptie en praktische prestaties.
Maar het is ook belangrijk de beweging niet te onderschatten. China leert concurreren mét restricties. Wanneer toegang tot top-hardware ontbreekt, optimaliseert men software. Wanneer de geavanceerde lithografie onbereikbaar blijft, richt men zich op architectuur en integratie. Wanneer de modelmarkt duurder wordt, verlaagt men kosten en schakelt men om op andere strategieën. Deze druk kan bestaande marktleiders onder druk zetten op marges en strategieën.
Voor de VS ligt de uitdaging darin dat sancties innovatie niet altijd verhinderen, maar soms juist heroriënteren. Voor Europa is de les dat zonder een geïntegreerde strategie voor chips, AI, cloud, data en industrie, het continent achterop kan raken als eindgebruiker van andermans technologie. Technologische soevereiniteit wordt niet enkel uitgeroepen, maar opgebouwd door duurzame investeringen en verbonden lagen.
Huawei en Xiaomi illustreren twee versies van deze strategische opbouw. Eén begint bij silicon en bouwt op naar AI-clusters. De ander start bij massale hardware en brengt AI laag in de fysieke producten. In beide gevallen gaat het niet meer alleen om concurreren in een categorie, maar om het beheersen van de keten die data, chips en modellen vertaalt in industriële voorsprong.
De AI-race wordt niet meer uitsluitend in labs van modellen gespeeld, maar ook op wafels, architecturen, telefoons, auto’s, datacenters en kosten per token. China heeft dit begrepen en handelt ernaar.
Veelgestelde vragen
Gaat Huawei daadwerkelijk chips van 1,4 nm fabriceren in 2031?
Huawei spreekt van een densiteit vergelijkbaar met 1,4 nm via architectuur en systeemoptimalisatie, niet per se door het fabriceren met een conventioneel lithografienode van 1,4 nm vergelijkbaar met TSMC of Samsung.
Wat is Tau Scaling Law?
Het principe geïntroduceerd door Huawei om de evolutie van chips niet alleen door geometrische reductie te sturen, maar door signaalvertraging te minimaliseren en systeemprestaties te verbeteren.
Waarom investeert Xiaomi zo veel in kunstmatige intelligentie?
Omdat haar activiteiten steeds meer afhankelijk worden van AI in smartphones, elektrische voertuigen, verbonden apparaten en diensten. Eigen AI-modellen maken het mogelijk afhankelijkheid te verminderen en zich te onderscheiden.
Kan MiMo-V2.5-Pro concurreren met grote westerse modellen?
Het concurreert vooral in open modellen, agents en lange horizon-taken. De resultaten zijn veelbelovend, maar het moet nog met bewezen adoptie, integratie en consistent prestatieniveau komen buiten benchmarks.
vía: scmp