Бюро промышленности и безопасности (BIS) Министерства торговли США внесло поправки в правила экспорта передовых полупроводников для систем искусственного интеллекта, закрыв лазейку, позволявшую обходить ограничения через поставки в зарубежные дочерние структуры китайских фирм. Изменения вступили в силу 31 мая.
Новые правила требуют получения лицензий на экспорт высокопроизводительных чипов ИИ не только напрямую в Китай, но и в любые зарубежные филиалы китайских компаний. Это расширение сферы действия ограничений направлено на предотвращение обхода санкций через цепочки поставок, где конечным бенефициаром остаются китайские разработчики.
Ранее компании могли поставлять чипы в филиалы, зарегистрированные в третьих странах — например, в Малайзии или Сингапуре, — без дополнительных разрешений. Теперь такие сделки будут подпадать под тот же режим контроля, что и прямые поставки в КНР. По оценкам экспертов, это затронет прежде всего производителей графических процессоров, таких как NVIDIA, AMD и Intel, а также их дистрибьюторов.
Как отметил в комментарии для отраслевых СМИ представитель BIS, поправки «устраняют несоответствие между целями политики и её практической реализацией». При этом ведомство подчеркнуло, что новые требования не распространяются на чипы, используемые в потребительской электронике или автомобильной промышленности, — только на специализированные решения для обучения и инференса моделей ИИ.
Изменения стали очередным шагом в технологическом противостоянии США и Китая. С 2022 года Вашингтон последовательно ужесточает контроль над экспортом передовых полупроводников, мотивируя это соображениями национальной безопасности. В ответ Пекин вводит собственные ограничения на поставки редкоземельных металлов и критически важных компонентов.
По словам аналитика Центра новой американской безопасности (CNAS) Лун Вана (Lun Wang), «это не столько новая мера, сколько логическое развитие существующей стратегии». Эксперт предположил, что следующим этапом могут стать ограничения на облачные сервисы, предоставляющие доступ к вычислительным мощностям для обучения ИИ-моделей.