Zusammenfassung:
Laut Daten des Marktforschungsunternehmens IDC sank der Anteil von Nvidia am chinesischen Markt für Chips für künstliche Intelligenz im Rechenzentrum im ersten Halbjahr 2026 auf 34 %, während der Marktanteil von Huawei auf 28 % gestiegen ist. Die US-Exportbeschränkungen für fortschrittliche Chips nach China beeinträchtigen weiterhin die Liefermöglichkeiten von Nvidia in China. Chinas lokale Chiphersteller nutzen inländische Substitutionspolitiken und steigern die Marktnachfrage, um die Entwicklung zu beschleunigen, was die Wettbewerbslandschaft der chinesischen KI-Computing-Infrastruktur verändert.
Reuters berichtete am 13. Oktober, dass IDC-Daten zeigten, dass Nvidia von Januar bis Juni 2026 etwa 678.000 KI-Beschleuniger auf dem chinesischen Markt ausgeliefert habe, was einem Rückgang von 44 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Gleichzeitig erreichten die Auslieferungen von Huawei im gleichen Zeitraum 572.000 Einheiten, mehr als mehr als 300.000 Einheiten im gleichen Zeitraum des Vorjahres, und sein Marktanteil stieg ebenfalls auf 28 %.
Derzeit ist Nvidia immer noch der Anbieter mit dem höchsten Marktanteil an KI-Chips in Chinas Rechenzentren, aber Huawei verringert den Abstand rasch. Der Unterschied im Marktanteil zwischen beiden beträgt nur 6 Prozentpunkte, was bedeutet, dass lokale chinesische Hersteller zu einer der wichtigsten Wettbewerbskräfte von Nvidia auf diesem Markt geworden sind.
Nvidias Veränderungen auf dem chinesischen Markt stehen in engem Zusammenhang mit der anhaltenden Verschärfung der Exportbeschränkungen für fortschrittliche Chips für künstliche Intelligenz durch die USA. Die US-Regierung hat den Zugang Chinas zu Nvidias fortschrittlichsten KI-Chips eingeschränkt und damit die Produktpalette eingeschränkt, die das Unternehmen nach China verkaufen kann. Gleichzeitig fördert die chinesische Regierung aktiv die Substitution inländischer Chips und verlangt von chinesischen Unternehmen, beim Import von Nvidia-Chips, die den Exportbestimmungen entsprechen, entsprechende Genehmigungsverfahren zu durchlaufen.
Nvidia-CEO Jensen Huang hat wiederholt die Exportbeschränkungspolitik der USA kritisiert. Er sagte einmal, dass die entsprechende US-Politik tatsächlich dazu führt, dass Chinas Markt für KI-Chips im Wert von etwa 50 Milliarden US-Dollar an Huawei übergeben wird. Für Nvidia ist China nicht nur ein wichtiger potenzieller Absatzmarkt, sondern auch ein wichtiges Bindeglied im globalen Wettbewerb um den Aufbau von Infrastrukturen für künstliche Intelligenz.
IDC hat jedoch nicht angegeben, aus welchen Produktmodellen NVIDIAs 34-prozentiger Anteil am chinesischen Markt besteht, und auch nicht klargestellt, ob diese Statistik B200, B300 und andere fortschrittliche Chips umfasst, deren Export nach China verboten ist. Reuters wies darauf hin, dass relevante High-End-Produkte nach China geschmuggelt wurden, sodass weiterhin Unsicherheit über die konkrete Produktzusammensetzung bestehe. Nvidia antwortete nicht auf die Bitte von Reuters um einen Kommentar.
Im Gegensatz zu Nvidias deutlichem Rückgang der Auslieferungen vergrößern Chinas lokale Hersteller von KI-Chips insgesamt ihre Marktgröße. Neben Huawei nimmt auch Alibabas Chipdesign-Abteilung Pingtou Ge einen gewissen Marktanteil ein und erreichte im ersten Halbjahr 2026 7 %. Cambrian belegte mit einem Anteil von 5 % den zweiten Platz, gefolgt von Baidus Kunlun Core mit 4 % und Haiguang Information mit 3 %.
Von den 11 von IDC erfassten lokalen chinesischen Chipherstellern verzeichneten 9 ein jährliches Absatzwachstum. Dies zeigt, dass das Wachstum der chinesischen KI-Chipindustrie nicht vollständig von einem einzelnen Unternehmen abhängt, sondern eine Industriestruktur bildet, an der mehrere Chipdesignunternehmen beteiligt sind.
Aus Gesamtmarktsicht erreichten Chinas Gesamtlieferungen von KI-Beschleunigern im ersten Halbjahr 2026 2,008 Millionen Einheiten. Es ist erwähnenswert, dass die Lieferungen herkömmlicher GPUs zurückgehen, während andere Arten von KI-Beschleunigern schnell wachsen.
IDC-Daten zeigen, dass die GPU-Lieferungen im gleichen Zeitraum im Jahresvergleich um 26 % auf 991.000 Einheiten zurückgingen. Da verwandte Produkte, die legal auf den chinesischen Markt geliefert werden dürfen, immer noch Beschränkungen unterliegen, wurde die GPU-Versorgung in gewissem Maße beeinträchtigt. Im Gegensatz dazu stiegen die Auslieferungen anderer Arten von KI-Beschleunigern um fast 80 % auf 1,016 Millionen Einheiten und übertrafen damit erstmals die GPUs bei den Auslieferungen.
Andere hier erwähnte KI-Beschleuniger umfassen hauptsächlich spezialisierte Chips, die für bestimmte Aufgaben der künstlichen Intelligenz entwickelt wurden, beispielsweise Prozessoren, die zum Ausführen trainierter KI-Modelle verwendet werden. Dieser Chiptyp unterscheidet sich in Bezug auf Architektur und Designziele von herkömmlichen GPUs und legt in der Regel mehr Wert auf Recheneffizienz, Stromverbrauch und Systembereitstellungskosten unter bestimmten Arbeitslasten.
Vier Unternehmen, Huawei, Alibaba Pingtouge, Baidu Kunlun Core und Cambrian, machen zusammen 95 % des chinesischen Marktes für Nicht-GPU-KI-Beschleuniger aus. IDC wies darauf hin, dass diese Art von Chips von Regierungsbehörden, Internetunternehmen und Telekommunikationsbetreibern übernommen wird und sich nach und nach zu einem wichtigen Bestandteil der KI-Rechnerinfrastruktur Chinas entwickelt hat.
Diese Veränderung zeigt, dass sich der Fokus des Wettbewerbs auf dem chinesischen Markt für KI-Chips verschiebt. In der Vergangenheit konzentrierten sich Branchendiskussionen häufig auf Indikatoren wie die Rechenleistung, die Speicherkapazität und den Herstellungsprozess eines einzelnen Chips. Heutzutage wird es immer wichtiger, eine große Anzahl von Chips zu einem großen Computercluster zu verbinden, der stabil arbeiten kann.
Für Trainings- und Inferenzaufgaben der künstlichen Intelligenz ist die Leistung eines einzelnen Chips wichtig, aber die Leistung des gesamten Computersystems hängt auch von der Datenübertragungsgeschwindigkeit zwischen den Chips, den Netzwerkverbindungsfähigkeiten, dem Grad der Softwareanpassung und der Effizienz der Clusterplanung ab. Wenn der Leistungsunterschied einzelner Chips durch Systemdesign ausgeglichen werden kann, haben heimische KI-Chips die Möglichkeit, in bestimmten Anwendungsszenarien konkurrenzfähig zu werden.
Huawei hat in den letzten Jahren die Entwicklung von Ascend-KI-Chips und zugehörigen Computersystemen weiter vorangetrieben, was diesen Trend widerspiegelt. Huawei verkauft nicht nur Chips, sondern entwickelt auch Gesamtlösungen, die Prozessoren, Verbindungsnetzwerke, Server und Computercluster umfassen, in der Hoffnung, die praktischen Anwendungsmöglichkeiten heimischer Chips durch Optimierung auf Systemebene zu verbessern.
Gleichzeitig erweitern auch Unternehmen wie Alibaba, Baidu und Cambrian ihre Produktpalette. Da chinesische Internetunternehmen und Regierungsbehörden mehr in die Infrastruktur für künstliche Intelligenz investieren, haben lokale Chiphersteller mehr praktische Einsatzmöglichkeiten gewonnen. Eine Vielzahl von Anwendungsszenarien kann Unternehmen dabei helfen, Erfahrungen in der Softwareanpassung, Systemoptimierung und Produktiteration zu sammeln und die Verfügbarkeit heimischer Chips weiter zu verbessern.
Das Wachstum des Marktanteils bedeutet jedoch nicht, dass inländische Chips Nvidia in allen technischen Indikatoren überholt haben. Die tatsächliche Wettbewerbsfähigkeit von KI-Chips hängt nicht nur von den Lieferungen ab, sondern umfasst auch viele Aspekte wie die Leistung eines einzelnen Chips, das Software-Ökosystem, Entwicklungstools, Cluster-Erweiterungsmöglichkeiten, Stromverbrauch und Stabilität. Chips unterschiedlicher Architektur können auch für Training, Inferenz oder andere spezifische Aufgaben geeignet sein. Daher ist es unmöglich, ihre Gesamtrechenleistung oder ihren kommerziellen Wert anhand der Anzahl der Sendungen direkt zu beurteilen.
Nvidias langfristiger Aufbau des CUDA-Software-Ökosystems ist nach wie vor einer seiner wichtigen Wettbewerbsvorteile. Eine große Anzahl künstlicher Intelligenzmodelle, Entwicklungsframeworks und Unternehmensanwendungen basieren auf NVIDIA-Plattformen. Für Entwickler und Rechenzentrumsbetreiber bedeutet die Umstellung auf andere Chips nicht nur den Austausch von Hardware, sondern kann auch Softwaremigration, Codeoptimierung, Anpassungen der Betriebsumgebung und eine Neuvalidierung des Systems umfassen.
Chinas lokale Chiphersteller müssen die Hardwareleistung weiter verbessern und gleichzeitig die Software-Toolkette und das Entwickler-Ökosystem weiter verbessern, damit mehr Anwendungen der künstlichen Intelligenz stabil auf inländischen Plattformen laufen können. Da immer mehr Regierungen, Internet- und Telekommunikationsunternehmen inländische KI-Beschleuniger einführen, wird auch das damit verbundene Ökosystem die Möglichkeit haben, sich schneller zu entwickeln.
Aus Marktsicht prognostiziert IDC, dass die Gesamtlieferungen von KI-Beschleunigern in China im Jahr 2026 um 19 % wachsen werden. Auch wenn die GPU-Lieferungen im Gesamtjahr voraussichtlich um 9 % zurückgehen werden, wird der Gesamtmarkt für KI-Beschleuniger weiter wachsen. Dies bedeutet, dass das Wachstum der Nachfrage nach künstlicher Intelligenz in China aufgrund des begrenzten Angebots an fortschrittlichen GPUs nicht zum Stillstand gekommen ist, sondern durch mehr Arten von Chips und Computersystemen gedeckt wird.
Für Nvidia spiegelt der Rückgang des chinesischen Marktanteils nicht nur die direkten Auswirkungen der Exportbeschränkungen wider, sondern zeigt auch, dass die lokale alternative Industriekette allmählich reift. Für Huawei und andere inländische Chiphersteller bieten die steigenden Auslieferungen und Marktanteile Möglichkeiten, die Investitionen in Forschung und Entwicklung weiter auszuweiten und das Produktökosystem zu verbessern.
In Zukunft wird der Wettbewerb auf dem chinesischen KI-Chipmarkt möglicherweise nicht mehr nur ein Wettbewerb zwischen NVIDIA und einem bestimmten inländischen Hersteller sein, sondern sich allmählich zu einem umfassenden Wettbewerb zwischen Chipdesign, Fertigungsversorgung, Software-Ökosystem, Systemverbindung und groß angelegten Bereitstellungsmöglichkeiten entwickeln. Da die inländischen Lieferungen von KI-Beschleunigern weiter zunehmen, wird die Frage, ob China ein Computersystem mit künstlicher Intelligenz etablieren kann, das Leistung, Kosten und Liefermöglichkeiten in Einklang bringt, zu einem wichtigen Beobachtungspunkt für den globalen Wettbewerb der KI-Branche.
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