चीन ने सरकारी वित्तपोषित डेटा केंद्रों में विदेशी एआई चिप पर रोक लगाई

क्या बदला है और यह क्यों अहम है

चीन ने नए दिशा-निर्देश जारी किए हैं, जिनके तहत सरकारी वित्तपोषण पाने वाली किसी भी नई डेटा केंद्र परियोजना में केवल देश में निर्मित कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप का इस्तेमाल करना अनिवार्य है। नियामकों ने उन परियोजनाओं के संचालकों से कहा है, जिनका निर्माण 30 प्रतिशत से कम पूरा हुआ है, कि वे पहले से लगाए गए विदेशी एक्सेलरेटर हटा दें या प्रस्तावित खरीद रद्द कर दें। निर्माण में इससे आगे बढ़ चुके डेटा केंद्रों का आकलन प्रत्येक मामले के आधार पर किया जाएगा। यह कदम उन पिछली नीतियों से बदलाव का संकेत है, जिनमें विदेशी चिप खरीदने को हतोत्साहित किया गया था। साथ ही, यह चीनी सिलिकॉन पर एआई बुनियादी ढांचा खड़ा करने की मुहिम को औपचारिक रूप देता है।

यह नीति व्यापक है और पहले से चल रही परियोजनाओं पर भी लागू होती है। इसके दायरे में Nvidia H20 शामिल है, जो कंपनी को चीन में बेचने की अनुमति मिला सबसे सक्षम एआई एक्सेलरेटर है। यह H200 और B200 जैसे अधिक उन्नत प्रोसेसर को भी निशाना बनाती है। अमेरिकी निर्यात नियमों के तहत इन पर पाबंदियां हैं, लेकिन ग्रे मार्केट के जरिए ये अब भी चीनी खरीदारों तक पहुंचे हैं। निरीक्षक खरीद रिकॉर्ड और भंडार की जांच करेंगे, जिससे इनकी आपूर्ति पर सख्ती बढ़ेगी।

इसका दांव बड़ा है। 2021 से चीन में एआई डेटा केंद्र परियोजनाओं को राष्ट्रीय और प्रांतीय डेटा संप्रभुता लक्ष्यों से जुड़े 100 अरब डॉलर से अधिक के सार्वजनिक वित्तपोषण का लाभ मिला है। शुरुआती दौर में विदेशी आपूर्तिकर्ताओं का दबदबा था। एक समय स्थानीय एक्सेलरेटर बाजार में Nvidia की हिस्सेदारी 90 प्रतिशत से अधिक थी। अब यह शून्य पर आ गई है, जिससे कस्टम पुर्जों के साथ वापसी का रास्ता बंद हो गया है। Huawei, Cambricon, Enflame, MetaX, Moore Threads और Biren की घरेलू चिप कंपनियां अब इस खाली जगह को भरने की स्थिति में हैं।

नियम कैसे लागू होंगे

यह दिशा-निर्देश उन सभी सुविधाओं पर लागू होता है जिन्हें किसी भी रूप में सरकारी धन मिलता है। इसमें अनुदान, कर प्रोत्साहन, रियायती जमीन, बिजली की कीमतों में सहायता या प्रत्यक्ष इक्विटी हिस्सेदारी शामिल हैं। संचालकों से अपनी खरीद योजनाओं की समीक्षा करने और जहां विदेशी पुर्जे प्रस्तावित थे, वहां घरेलू सिलिकॉन के लिए नई निविदा जारी करने को कहा गया है। एकीकरण साझेदार नए नियमों के अनुरूप सामग्री सूचियां अपडेट कर रहे हैं।

निर्माण के शुरुआती चरण में मौजूद डेटा केंद्र प्राथमिकता में हैं। कुछ परियोजनाओं का निर्माण शुरू होने से पहले ही काम रोक दिया गया है। इनमें उत्तर-पश्चिमी प्रांत की एक सुविधा भी शामिल है, जहां Nvidia चिप लगाने की योजना थी। अधिकारियों ने निर्देश प्रकाशित नहीं किया है और यह अब भी स्पष्ट नहीं है कि यह देशभर में लागू होगा या चुनिंदा प्रांतों में। समीक्षा में साइबर सुरक्षा और आर्थिक योजना से जुड़े नियामक शामिल हैं। उन्नत चरण की परियोजनाओं पर फैसले समयसीमा, कार्यभार और घरेलू हार्डवेयर की उपलब्धता पर निर्भर करेंगे।

पहले से लगे चिप हटाना और समयसीमा

विदेशी एक्सेलरेटर हटाने के निर्देश पाए संचालकों को कई चरणों की प्रक्रिया से गुजरना होगा। टीमों को सर्वर बंद करके उनकी सूची बनानी होगी, लंबित ऑर्डर रद्द करने होंगे और घरेलू चिपसेट के हिसाब से नए बोर्ड तथा रैक को फिर से योग्य ठहराना होगा। एक्सेलरेटर बदलना शायद ही कभी सीधे प्लग-एंड-प्ले होता है। बिजली आपूर्ति, कूलिंग व्यवस्था और नेटवर्क ढांचे का आकार खास पुर्जों के अनुरूप तय होता है। इसलिए आपूर्तिकर्ताओं को रैक का दोबारा प्रमाणन कराना होगा और कभी-कभी पूरी कतारें फिर से बनानी पड़ेंगी।

मामले-दर-मामले मंजूरी से उन साइटों पर अनिश्चितता बढ़ती है, जिनका निर्माण लगभग पूरा हो चुका है। कुछ को सेवा शुरू करने की तय तारीख पूरी करने के लिए मौजूदा विदेशी हार्डवेयर रखने की अनुमति मिल सकती है और बाद में धीरे-धीरे उसे बदला जा सकता है। अन्य परियोजनाओं में विदेशी चिप को गैर-महत्वपूर्ण कार्यों तक सीमित रखने या उनके इस्तेमाल की सीमा तय करने की शर्त लग सकती है। हर स्थिति में संचालकों को दिखाना होगा कि नई क्षमता घरेलू सिलिकॉन पर आधारित होगी।

चिप बाजार में किसे फायदा, किसे नुकसान

सबसे स्पष्ट नुकसान Nvidia, AMD और Intel को होगा। इस प्रतिबंध से चीन में वृद्धि के सबसे बड़े क्षेत्र, यानी सार्वजनिक क्षेत्र और सरकारी समर्थन वाले क्लाउड, में उनके एक्सेलरेटर की जगह खत्म हो जाती है। Nvidia ने अमेरिकी नियमों के अनुरूप H20 तैयार किया था। अब सरकारी परियोजनाओं में इसका इस्तेमाल नहीं किया जा सकेगा। B200 और H200 जैसे उन्नत पुर्जे पहले से अमेरिकी निर्यात नियंत्रणों के दायरे में हैं। संवेदनशील परियोजनाओं में पाए जाने पर उनकी और कड़ी जांच होगी।

घरेलू आपूर्तिकर्ताओं को बढ़ने का मौका मिलेगा। Huawei Ascend की उत्पाद श्रृंखला सबसे स्थापित है और इसके उपकरण एआई प्रशिक्षण तथा इन्फरेंस का काम करते हैं। Cambricon ऐसी मशीन लर्निंग इकाइयां बनाती है जिन्हें मानक सर्वरों में लगाया जा सकता है। Enflame डेटा केंद्रों के लिए एक्सेलरेटर डिजाइन करती है। MetaX और Moore Threads ने जीपीयू श्रृंखलाएं पेश की हैं, जबकि Biren बड़े पैमाने के प्रशिक्षण प्रोसेसर पर ध्यान देती है। Inspur और Sugon जैसे सर्वर निर्माता इन चिप पर आधारित सिस्टम तैयार कर रहे हैं। Alibaba Cloud, Tencent Cloud और Baidu AI Cloud समेत क्लाउड मंचों ने स्थानीय सिलिकॉन पर चलने वाले क्लस्टर भी दिखाए हैं।

डेवलपरों के सामने समझौते की स्थिति होगी। कई टीमें Nvidia को इसलिए पसंद करती हैं क्योंकि उसका CUDA सॉफ्टवेयर स्टैक हजारों अनुकूलित कर्नेल और परिपक्व टूल उपलब्ध कराता है। स्थानीय चिप तेजी से आगे बढ़ी हैं, लेकिन प्रदर्शन, इकोसिस्टम की गहराई और ड्राइवरों की परिपक्वता में बराबरी हासिल करने में समय लगेगा। नया नियम और अधिक टीमों को कोड दूसरी प्रणालियों पर चलाने, नए कर्नेल में मॉडल की सटीकता जांचने और अलग-अलग कंपाइलर स्टैक के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया अनुकूलित करने को मजबूर करता है।

तकनीकी अंतर और सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम

एआई एक्सेलरेटर डीप लर्निंग के केंद्र में होने वाली गणना को तेज करते हैं। आधुनिक प्रशिक्षण प्रक्रिया एक साथ कई चिप में चलती है, इसलिए तीन बातें सबसे ज्यादा अहम हैं: कच्ची गणना क्षमता, उस गणना के लिए डेटा उपलब्ध कराने वाली मेमोरी बैंडविड्थ और चिप को एक सुसंगत क्लस्टर में जोड़ने वाले तेज इंटरकनेक्ट। उन्नत पैकेजिंग, स्टैक्ड मेमोरी और उच्च गति वाले लिंक की बदौलत Nvidia इन सभी क्षेत्रों में मजबूत स्थिति रखती है। ये लिंक बड़े क्लस्टर को सिंक्रोनाइज़ रखते हैं।

सॉफ्टवेयर दूसरा अहम आधार है। CUDA की वजह से डेवलपर समुदाय पर Nvidia की मजबूत पकड़ है। CUDA के लिए लिखा और अनुकूलित कोड दूसरी प्रणालियों पर अपने आप नहीं चलता। उसे दूसरी जगह चलाने के लिए कर्नेल फिर से लिखने या लाइब्रेरी बदलने के बाद सटीकता और प्रदर्शन की दोबारा जांच करनी पड़ती है। चीनी आपूर्तिकर्ता अपने टूलचेन और PyTorch तथा TensorFlow के साथ काम करने वाले ब्रिज उपलब्ध कराते हैं। अनुकूलता और प्रदर्शन बेहतर हुए हैं, लेकिन कुछ मॉडल में, खासकर कस्टम CUDA एक्सटेंशन वाले मॉडल में, अंतर अब भी बने हुए हैं।

हार्डवेयर की आपूर्ति भी नतीजों को प्रभावित करती है। अत्याधुनिक एआई प्रोसेसर उन्नत विनिर्माण और हाई-बैंडविड्थ मेमोरी पर निर्भर करते हैं। चिप उपकरणों पर निर्यात नियंत्रण से कुछ टूल और सामग्री तक पहुंच सीमित हो जाती है। घरेलू फैब सक्षम उपकरण बना सकते हैं, लेकिन उनकी उत्पादन उपज और ऊर्जा दक्षता अक्सर विदेशों के सबसे नए पुर्जों से पीछे रहती है। इससे प्रशिक्षण की तय समयसीमा पूरी करने के लिए अधिक बिजली और जगह की जरूरत पड़ सकती है, जिससे प्रति गणना इकाई लागत बढ़ती है।

जारी एआई परियोजनाओं के लिए प्रतिबंध का मतलब

निकट भविष्य में कई परियोजनाओं की समयसीमा खिसकेगी। खरीद टीमों को अनुबंधों पर फिर से बातचीत करनी होगी और नई चिप के लिए इंटीग्रेटरों को प्रबंधन सॉफ्टवेयर, ड्राइवर और ऑर्केस्ट्रेशन स्तर की दोबारा योग्यता जांचनी होगी। ताप और बिजली के बजट की भी फिर से समीक्षा होगी, क्योंकि अलग-अलग एक्सेलरेटर की कूलिंग और ऊर्जा जरूरतें अलग होती हैं।

बदलाव के दौरान कुछ संचालक मिश्रित बेड़े चलाएंगे। वे पुराने इन्फरेंस या शोध कार्यों के लिए मौजूदा विदेशी एक्सेलरेटर रख सकते हैं, जबकि प्रशिक्षण के नए काम घरेलू चिप पर भेजेंगे। मिश्रित बेड़ों से जटिलता बढ़ती है। वितरित प्रशिक्षण कई नोड के बीच कम विलंबता वाले संचार पर निर्भर करता है। इंटरकनेक्ट और कंपाइलर स्टैक में अंतर, कई आपूर्तिकर्ताओं के हार्डवेयर पर चलने वाले काम की दक्षता सीमित कर सकता है।

आपूर्ति जुटाना चुनौती होगा। घरेलू एक्सेलरेटर की आपूर्ति में अब भी लंबा समय लगता है और पहले विदेशी आपूर्तिकर्ताओं को मिलने वाली मांग संभालने के लिए उत्पादन क्षमता बढ़ानी होगी। पहले कमी पूरी करने वाले ग्रे मार्केट चैनलों पर सख्त निरीक्षण और सीरियल नंबर की निगरानी के कारण दबाव बढ़ रहा है। बड़ी परियोजनाओं को तय समय पर पूरा रखने के लिए सिस्टम विक्रेताओं को योग्यता जांच और सहायता का स्तर बढ़ाना होगा।

वैश्विक असर

यह निर्देश बड़े चिप निर्माताओं और क्लाउड प्रदाताओं की वृद्धि योजनाओं को नया रूप देता है। अमेरिकी आपूर्तिकर्ता अमेरिका, यूरोप, मध्य पूर्व और दक्षिण-पूर्व एशिया की मांग पर अधिक निर्भर होंगे। कुछ कंपनियां चीन की सरकारी समर्थन वाली परियोजनाओं में बिक्री के नुकसान की भरपाई के लिए भारत और अन्य बाजारों में निवेश कर रही हैं। निवेशक यह आंकेंगे कि क्या ये क्षेत्र चीनी डेटा केंद्रों के लिए पहले से तय क्षमता को समाहित कर सकते हैं।

चीनी आपूर्तिकर्ताओं को घरेलू बाजार में संरक्षण मिलेगा, लेकिन प्रतिस्पर्धी स्वामित्व लागत देने के लिए उन्हें तेजी से उत्पादन बढ़ाना और सॉफ्टवेयर की कमियां दूर करनी होंगी। प्रदर्शन में कोई भी अंतर समान काम के लिए अधिक रैक और बिजली की जरूरत पैदा करता है। इससे परिचालन लागत बढ़ती है और घरेलू शोधकर्ताओं के लिए मॉडल का आकार तथा प्रशिक्षण प्रक्रिया बढ़ाने की गति उन समकक्षों से धीमी हो सकती है, जो विदेशों में शीर्ष श्रेणी के जीपीयू इस्तेमाल करते हैं।

यह नीति भू-राजनीति और डेटा बुनियादी ढांचे के निर्माण के बीच संबंध को और मजबूत करती है। किसी एक एक्सेलरेटर के अनुपालन पर फैसला राष्ट्रीय एआई कार्यक्रमों और क्लाउड सेवाओं की समयसीमा बदल सकता है। खरीद रणनीतियों, कोलोकेशन योजनाओं और सीमा-पार साझेदारियों को उन हार्डवेयर नियमों के अनुरूप फिर से तैयार किया जाएगा, जो अब रणनीतिक कंप्यूटिंग परियोजनाओं के सर्वर कक्षों तक पहुंच चुके हैं।

मुख्य बातें

• नए दिशा-निर्देशों के तहत चीन के सरकारी वित्तपोषित डेटा केंद्रों में केवल घरेलू एआई चिप इस्तेमाल की जा सकेंगी।
• 30 प्रतिशत से कम निर्माण पूरा करने वाली परियोजनाओं को विदेशी एक्सेलरेटर हटाने या उनके ऑर्डर रद्द करने होंगे।
• नियम Nvidia H20 पर लागू होता है और अधिक उन्नत H200 तथा B200 पुर्जों को भी निशाना बनाता है।
• 2021 से एआई डेटा केंद्र परियोजनाओं को 100 अरब डॉलर से अधिक का सार्वजनिक वित्तपोषण मिला है।
• चीन में Nvidia की बाजार हिस्सेदारी 2022 में करीब 95 प्रतिशत से गिरकर शून्य हो गई।
• अधिकारियों ने निर्देश प्रकाशित नहीं किया है और यह स्पष्ट नहीं है कि नियम देशभर में लागू होगा या नहीं।
• समीक्षा में साइबर सुरक्षा और आर्थिक योजना से जुड़े नियामक शामिल हैं। उन्नत परियोजनाओं पर प्रत्येक मामले के आधार पर फैसला होगा।
• घरेलू स्तर पर Huawei, Cambricon, Enflame, MetaX, Moore Threads और Biren को लाभ हो सकता है।
• हार्डवेयर बदलने के लिए कोड को नए प्लेटफॉर्म पर ले जाना और सिस्टम की दोबारा योग्यता जांचना होगा, जिससे जारी परियोजनाओं की लागत और समय बढ़ेगा।
• सॉफ्टवेयर की परिपक्वता और विनिर्माण संबंधी सीमाएं निकट भविष्य में विदेशी प्रतिद्वंद्वियों के मुकाबले गणना क्षमता का अंतर बढ़ा सकती हैं।