China gelingt es, an Nvidia-Chips zu gelangen, trotz strenger US-Exportkontrollen, die auch nach einer Lockerung strikt bleiben. Diese Komponenten stehen im Zentrum des KI-Wettlaufs, und die Art und Weise, wie Peking sie beschafft, wirft Fragen auf, zumal Nvidia-Chef Jensen Huang verdächtigt wird, von China über eine außereheliche Beziehung ausspioniert worden zu sein.
Nvidia entwickelt Grafikprozessoren oder GPUs (Graphics Processing Units). Ursprünglich für die 3D-Grafik von Videospielen geschaffen, können diese Komponenten dank Tausender Rechenkerne gleichzeitig sehr große Datenmengen verarbeiten. Sie trugen ab 2012 mit der AlexNet-Architektur zur neuen Explosion der KI bei und werden heute zum Training und Betrieb von KI-Werkzeugen eingesetzt. Seit dem Start von ChatGPT im Jahr 2022 sind die Bestellungen stark gestiegen, und die Marktkapitalisierung von Nvidia erreichte 4.500 Milliarden Dollar, was das Unternehmen laut Quelle zu einem der beiden wertvollsten Unternehmen der Welt macht, gleichauf mit Apple.
Immer noch strenge Beschränkungen
Washington verbietet aus Sicherheitsgründen den Export der Spitzenprozessoren „Blackwell » und „Rubin » nach China, da die fortschrittlichsten KI-Werkzeuge militärischen Zwecken dienen könnten. Jensen Huang hat sich bei der US-Regierung dafür eingesetzt, den Verkauf von Nvidia-Spitzenchips in China zu erlauben, da er der Meinung ist, dass diese Beschränkungen die Entwicklung chinesischer Alternativen begünstigen. Er sagte zur BBC: „Präsident Trump ist sehr klar: Er will, dass Amerika gewinnt, und Präsident Xi will, dass China gewinnt. Und es ist durchaus möglich, dass beide das schaffen. Der Grund ist einfach: Es ist kein Nullsummenspiel. Der Fortschritt der menschlichen Gesellschaft ist kein Nullsummenspiel. »
2026 lockerte Washington die Regeln für den H200, einen weniger leistungsstarken Chip. Die USA erheben 25 % auf die Verkäufe und haben Bedingungen auferlegt, die die Lieferungen erschweren. Peking seinerseits zeigt sich zurückhaltend beim Import dieser Chips, während China einen großen Entwicklungsplan für Halbleiter gestartet hat und auf Akteure wie Huawei oder CXMT, spezialisiert auf Speicher, zählen kann.
Umwege
Chinesische Start-ups wie Moonshot AI, Z.ai und DeepSeek bieten leistungsstarke KI-Modelle an. Laut Lian Jye Su, Chief Analyst bei Omdia, „nutzen chinesische Anbieter weiterhin Nvidias Spitzenchips, um ihre Modelle zu trainieren ». Unternehmen können Rechenleistung in Rechenzentren mieten, die mit Nvidia-Chips ausgestattet sind und sich in einem anderen Land befinden, oft in Südostasien. Dies ist die Tätigkeit von Megaspeed, dem Unternehmen, das von der Geliebten von Jensen Huang geleitet wird und das auch Gegenstand einer Klage von Nvidia-Aktionären ist.
Stephen Wu, Gründer des Investmentfonds Carthage Capital, erklärt, dass völlig regelkonforme Prozessoren in Malaysia von einem Kunden in China genutzt werden können. „Die US-Exportbeschränkungen betreffen den Ort, an den ein Chip geschickt wird, nicht, wer ihn nutzt », fasst er gegenüber der AFP zusammen. Michael Kratsios, Berater im Weißen Haus, behauptete, Moonshot AI habe in Thailand Zugang zu hochwertigen Nvidia-Chips gehabt. Die Fachpublikation The Information berichtete zudem, dass DeepSeek im Jahr 2025 ein neues Modell mit Tausenden im Ausland ausgebauten und nach China eingeführten Chips entwickelt habe. Nvidia erklärte gegenüber der Publikation, keine Beweise für einen solchen Vorgang zu haben, den es für „wenig plausibel » hält.
Chinesische Chips machen Fortschritte
Für Poe Zhao, Gründer der Analysepublikation Hello China Tech, „erleichtern und beschleunigen Nvidia-Chips weiterhin die Aufgaben fortschrittlicher KI-Werkzeuge, sind aber nicht mehr die einzige Option ». Der wichtigste chinesische Konkurrent von Nvidia bleibt Huawei, das hinter dem US-Unternehmen zurückbleibt. Lian Jye Su warnt jedoch, dass „die in China hergestellten Chips sich schnell verbessern ». Huawei kündigte im September an, dass sein KI-Chip der nächsten Generation im ersten Quartal 2027 fertig sein werde, also drei Quartale früher als geplant.
Die Kosten bleiben eine offene Frage, denn laut Poe Zhao „dauert das Training mit chinesischen Chips in der Regel länger und erfordert mehr Ingenieursarbeit ». Stephen Wu stellt fest, dass Unternehmen der Branche diese Wahl mit Leistung und Kosten bezahlen, „was sie sich leisten können, weil Strom in China billig ist und die Chips staatlich subventioniert werden ».
