Chinesische Tech-Giganten umgehen Sanktionen: KI-Training im Ausland sichert Zugang zu Nvidia-Chips

KI-Rüstungslauf zwingt chinesische Unternehmen zu kreativen Lösungen – während Washington Handelsbeschränkungen verschärft, verlagern Tech-Konzerne ihre KI-Entwicklung kurzerhand ins Ausland.

Der Nvidia-Faktor

Ohne Zugang zu Hochleistungs-GPUs des kalifornischen Chipdesigners läuft im KI-Wettrennen gar nichts. Chinesische Unternehmen nutzen nun Tochtergesellschaften und Partnerschaften außerhalb der Sanktionszone, um an die begehrte Hardware zu kommen. Ein klassischer Fall von: Wo ein Wille ist, da ist auch ein Weg – besonders wenn Milliarden an Investitionen auf dem Spiel stehen.

Globales Schachspiel

Die Verlagerung von KI-Schulungen ins Ausland zeigt, wie schwer es ist, Technologietransfers in einer globalisierten Welt zu kontrollieren. Während Politiker Reden halten, finden Unternehmen praktische Lösungen. Aber hey, wer braucht schon nationale Sicherheit, wenn die Quartalszahlen stimmen?

Das große Paradox: Je härter der Westen sanktioniert, desto erfinderischer werden die Umgehungsstrategien – und am Ende zahlen Aktionäre und Kunden den Preis.

China drängt Unternehmen außerdem dazu, lokal entwickelte Chips zu verwenden.

Chinesische Technologieunternehmen mieten ausländische Rechenzentren unter Einhaltung der US-Exportkontrollen, da die von Biden eingeführte „Diffusion Rule“, die diese Gesetzeslücke schließen sollte, Anfang des Jahres von US-Präsident Donald TRUMP aufgehoben wurde dent DeepSeek, das vor den US-Exportbeschränkungen große Mengen an Nvidia-Chips erworben hatte, führt sein KI-Training jedoch im Inland durch. DeepSeek arbeitet zudem mit chinesischen Chipherstellern, darunter Huawei, zusammen, um Chinas KI-Chips der nächsten Generation zu entwickeln und zu optimieren.

Peking hat kürzlich zudem Regeln eingeführt, die vorschreiben, dass alle neuen, staatlich geförderten Rechenzentren ausschließlich auf lokal entwickelte Chips setzen müssen. Rechenzentren in der Frühphase müssen ausländische Chips aussortieren oder ihre Kaufpläne aufgeben, während Projekte, die bereits zu mehr als 30 % fertiggestellt sind, einer Einzelfallprüfung unterzogen werden. Infolgedessen sind Nvidia und seine KI-Chips weitgehend von einem lukrativen Marktsegment ausgeschlossen, obwohl fortschrittliche, unter US-amerikanischer Kontrolle stehende Modelle weiterhin über informelle Kanäle in China auftauchen.

Präsident Trump hatte Nvidia im April zunächst den Verkauf seiner H2O-Chips untersagt dent Damit nutzte er die Exportkontrollen faktisch als Druckmittel. Das Geschäft löste jedoch Besorgnis aus. Kritiker äußerten Bedenken hinsichtlich der Sicherheitsrisiken und stellten die Vorgehensweise der Trump-Regierung im Umgang mit privaten Unternehmen infrage.

„Entweder man hat ein Problem mit der nationalen Sicherheit, oder man hat keins. Eine Zahlung von 15 % beseitigt das Problem der nationalen Sicherheit nicht“, sagte Deborah Elms, Leiterin der Abteilung für Handelspolitik bei der Hinrich Foundation.

Trump ließ auch durchblicken, dass er Nvidia , eine eingeschränkte Version seines Flaggschiff-Prozessors Blackwell in China auf den Markt zu bringen.

Trump prüfte eine Lockerung der H2O-Exportbeschränkungen für Nvidia.

Berichten zufolge könnte das Team vondent Donald Trump Nvidia die Erlaubnis erteilen, seine H200-KI-Chips nach China zu exportieren. Analysten sehen darin ein positives Signal für den Nvidia-Chef, der sich für flexiblere Exportrichtlinien ausgesprochen hat.

Nvidia merkte an, dass die aktuellen Bestimmungen den Verkauf von Rechenzentrumschips in China unmöglich machen und den Markt damit faktisch den schnell wachsenden internationalen Wettbewerbern überlassen. Sollte der Verkauf der H200-Chips nach China genehmigt werden, wäre dies ein deutliches Zeichen für eine Lockerung der US-Regeln zur Begrenzung der chinesischen KI-Fortschritte. Es wird jedoch erwartet, dass China-Kritiker in Washington Widerstand leisten werden.

Analysten schätzen, dass die USA derzeit nur einen Vorsprung von ein bis zwei Jahren gegenüber China bei KI- und Halbleitertechnologien haben.

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