China AI Chip Race: Nvidia के दबदबे को चुनौती दे रहीं चीनी कंपनियां, घरेलू चिप्स की बाजार हिस्सेदारी तेजी से बढ़ी
चीन में बदल रही AI चिप की तस्वीर
Artificial Intelligence की वैश्विक दौड़ अब केवल बेहतर AI models बनाने तक सीमित नहीं है। उन्हें train और operate करने वाले processors पर नियंत्रण भी अमेरिका और चीन के बीच तकनीकी प्रतिस्पर्धा का महत्वपूर्ण हिस्सा बन चुका है।
इस मोर्चे पर लंबे समय से Nvidia सबसे मजबूत नाम रहा है। लेकिन चीन के भीतर तस्वीर तेजी से बदल रही है।
Huawei के अलावा Enflame Technology, Moore Threads Technology, MetaX Integrated Circuits और Shanghai Biren Technology जैसी घरेलू कंपनियां Nvidia के विकल्प विकसित करने पर अरबों डॉलर लगा रही हैं।
Reuters Breakingviews के मुताबिक Nvidia की चीन के AI semiconductor market में हिस्सेदारी कुछ वर्ष पहले लगभग monopoly जैसी स्थिति से घटकर अनुमानित 55% रह गई है। चीन का AI semiconductor market करीब $90 billion का बताया गया है।
2025 में Chinese AI chips ने हासिल किया 41% market share
बाजार में आए बदलाव का सबसे स्पष्ट संकेत shipment data में दिखाई देता है।
IDC के आंकड़ों पर आधारित Reuters की अप्रैल 2026 की रिपोर्ट के मुताबिक 2025 में चीन में Nvidia, AMD और घरेलू कंपनियों को मिलाकर लगभग 40 लाख AI accelerator cards भेजे गए।
इनमें Chinese vendors ने करीब 16.5 लाख cards की आपूर्ति की और लगभग 41% market share हासिल किया।
Nvidia करीब 22 लाख cards और 55% हिस्सेदारी के साथ सबसे बड़ी individual supplier बनी रही। AMD ने लगभग 1.60 लाख cards के साथ करीब 4% हिस्सा हासिल किया।
यानी Nvidia अभी भी मजबूत है, लेकिन चीन के घरेलू competitors को जोड़कर देखें तो उनके पास अब बाजार का एक बड़ा हिस्सा आ चुका है।
Huawei घरेलू कंपनियों में सबसे आगे
चीनी कंपनियों में सबसे मजबूत स्थिति Huawei की रही।
2025 में Huawei ने लगभग 8.12 लाख AI accelerator cards की shipment की। यह सभी Chinese-branded shipments का लगभग आधा और पूरे बाजार का करीब 20% था।
इसके बाद Alibaba की chip-design unit T-Head ने करीब 2.65 लाख cards भेजे।
Baidu की Kunlunxin और Cambricon दोनों की shipments करीब 1.16 लाख cards रही।
Hygon, MetaX और Iluvatar CoreX जैसे दूसरे Chinese suppliers ने भी बाजार में अपनी मौजूदगी बढ़ाई।
यहां महत्वपूर्ण बात यह है कि Nvidia को किसी एक “Chinese Nvidia” से मुकाबला नहीं करना पड़ रहा। चीन कई अलग-अलग कंपनियों और architectures के जरिए घरेलू ecosystem तैयार कर रहा है।
Enflame की 1,475% sales growth ने खींचा ध्यान
इस प्रतिस्पर्धा में हाल में Enflame Technology तेजी से चर्चा में आई है।
Tencent समर्थित कंपनी की पहली तिमाही की sales में साल-दर-साल 1,475% की वृद्धि दर्ज की गई।
Enflame अब Shanghai IPO के जरिए करीब 6.1 billion yuan यानी $908 million जुटा रही है। कंपनी ने IPO price 142.18 yuan प्रति share तय किया है।
IPO के लिए retail investors की मांग इतनी अधिक रही कि उपलब्ध online shares के मुकाबले orders 6,109 गुना तक पहुंच गए।
हालांकि investor enthusiasm को profitability नहीं समझना चाहिए। मार्च तक की तीन महीने की अवधि में Enflame का net loss सालाना आधार पर एक-तिहाई से अधिक बढ़कर 444 million yuan, यानी लगभग $66 million हो गया।
कौन हैं चीन के 'Four Little Dragons'?
चीन के उभरते GPU और AI chip ecosystem में चार कंपनियों को अक्सर “four little dragons” कहा जाता है:
Enflame Technology, Moore Threads Technology, MetaX Integrated Circuits और Shanghai Biren Technology.
चारों कंपनियां पिछले लगभग एक वर्ष के दौरान public markets तक पहुंच चुकी हैं या उस दिशा में महत्वपूर्ण कदम उठा चुकी हैं।
इनके साथ Huawei को जोड़ने पर चीन के पास Nvidia के खिलाफ कई स्तरों पर काम करने वाला domestic AI hardware ecosystem तैयार हो रहा है।
केवल hardware नहीं, CUDA सबसे बड़ी चुनौती
Nvidia की असली ताकत केवल उसके GPU की raw computing performance नहीं है।
कंपनी का CUDA software ecosystem वर्षों से AI developers और researchers के लिए industry standard बना हुआ है। AI frameworks, libraries और applications की बड़ी संख्या CUDA के आसपास विकसित हुई है।
इसलिए Chinese chipmakers के सामने समस्या केवल Nvidia जितनी तेज chip बनाने की नहीं है। उन्हें ऐसा software environment भी तैयार करना होगा जिसमें developers आसानी से अपने workloads चला सकें।
यही वजह है कि चीनी कंपनियां software compatibility पर तेजी से काम कर रही हैं।
Enflame अपना programming platform विकसित कर रही है, जबकि करीब $36 billion valuation वाली Moore Threads का अपना system developers को CUDA के लिए लिखे code को उसके ecosystem में migrate करने में मदद करता है।
Huawei भी अपने CANN software stack को CUDA के घरेलू विकल्प के रूप में मजबूत करने की कोशिश कर रही है।
Inference बन सकता है चीनी कंपनियों का बड़ा अवसर
Chinese chipmakers Nvidia को हर क्षेत्र में सीधे चुनौती देने के बजाय AI market के कुछ खास हिस्सों पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं।
इनमें AI inference महत्वपूर्ण है।
Training में विशाल AI models को तैयार करने के लिए अत्यधिक computing power चाहिए। Inference वह चरण है जब पहले से trained model किसी user के prompt या data के आधार पर output तैयार करता है।
Enflame specialized और comparatively power-efficient processors पर दांव लगा रही है, खासकर inference workloads के लिए।
यह रणनीति महत्वपूर्ण है क्योंकि AI का commercial adoption बढ़ने के साथ inference की मांग भी तेजी से बढ़ सकती है।
अमेरिकी export controls ने बदल दिया बाजार
चीन के domestic chip industry की तेजी को अमेरिकी export restrictions से अलग करके नहीं देखा जा सकता।
Washington ने national-security concerns का हवाला देते हुए चीन तक Nvidia के सबसे advanced AI processors और sophisticated semiconductor manufacturing technology की पहुंच पर कई स्तर के प्रतिबंध लगाए हैं।
इन restrictions ने एक तरफ Chinese companies के लिए अत्याधुनिक Nvidia hardware हासिल करना कठिन किया, लेकिन दूसरी तरफ Beijing और घरेलू technology companies के लिए local alternatives विकसित करने की urgency भी बढ़ाई।
Chinese authorities ने domestic AI infrastructure में स्थानीय processors के इस्तेमाल को प्रोत्साहित किया है।
इसका परिणाम यह हुआ कि Nvidia के खाली हुए हिस्से को Huawei और अन्य domestic vendors भरने लगे।
क्या Chinese chips Nvidia को पीछे छोड़ चुकी हैं?
अभी ऐसा निष्कर्ष निकालना जल्दबाजी होगी।
Nvidia वैश्विक स्तर पर AI computing में बेहद मजबूत बनी हुई है। उसके सबसे advanced processors, networking technologies और CUDA ecosystem को एक साथ प्रतिस्थापित करना Chinese companies के लिए आसान नहीं है।
China के सामने advanced manufacturing capacity और High-Bandwidth Memory (HBM) जैसी technologies की उपलब्धता भी बड़ी बाधा बनी हुई है।
कुछ Chinese systems बड़ी संख्या में processors को जोड़कर Nvidia आधारित systems के करीब aggregate performance हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन इससे power consumption और infrastructure requirements बढ़ सकती हैं।
यानी market share में तेजी से बढ़ना और technological leadership हासिल करना दो अलग बातें हैं।
2026 में घरेलू चिप्स की हिस्सेदारी और बढ़ने का अनुमान
TrendForce से जुड़े अगस्त 2026 के अनुमानों के अनुसार Chinese-developed high-end AI processors की shipments इस वर्ष 83% से अधिक बढ़ सकती हैं।
कुछ estimates में घरेलू accelerators के चीन के market में लगभग 90% sales तक पहुंचने का अनुमान लगाया गया है।
लेकिन इस projection के साथ एक महत्वपूर्ण uncertainty भी है।
यदि Chinese manufacturers पर्याप्त मात्रा में advanced processors नहीं बना पाते, तो घरेलू chips की percentage share बढ़ने के बावजूद पूरे बाजार की कुल unit shipments प्रभावित हो सकती हैं। Advanced fabrication और memory supply अभी भी इस expansion की बड़ी constraints हैं।
Nvidia के लिए चीन की चुनौती अब सिर्फ chip performance की नहीं
Nvidia के सामने चीन में उभर रही चुनौती को केवल इस सवाल से नहीं समझा जा सकता कि Huawei या Enflame का कोई processor Nvidia GPU से तेज है या धीमा।
असल बदलाव ecosystem में हो रहा है।
China hardware, software, manufacturing, AI models और government-backed infrastructure spending को एक-दूसरे से जोड़कर Nvidia पर निर्भरता कम करने की कोशिश कर रहा है।
2025 में domestic vendors का 41% shipment share हासिल करना दिखाता है कि यह प्रक्रिया केवल भविष्य की योजना नहीं रह गई है। वहीं Enflame जैसे startups के IPO और तेजी से बढ़ती sales बताते हैं कि private capital भी इस बदलाव को गति दे रहा है।
फिर भी Nvidia की सबसे बड़ी सुरक्षा दीवार CUDA, advanced hardware performance और global developer ecosystem बनी हुई है।
इसलिए निकट भविष्य की लड़ाई शायद “Nvidia बनाम एक Chinese competitor” नहीं होगी। असली मुकाबला Nvidia के integrated global ecosystem और चीन के तेजी से विकसित हो रहे domestic AI stack के बीच होगा।