O Huawei Ascend 910C entrou em produção em escala em 2024 e rapidamente se tornou o ponto de referência para avaliar onde a China realmente está na corrida de hardware de IA. A narrativa inicial de que o chip seria comparável ao H100 da Nvidia foi exagerada. A análise mais cuidadosa revela tanto os progressos reais quanto as limitações estruturais que definem a trajetória chinesa.
Especificações e desempenho real
O Ascend 910C é fabricado pela SMIC em processo de 7nm e entrega, em benchmarks de inferência para LLMs, aproximadamente 60-70% do throughput de um H100 em configurações equivalentes. A eficiência energética é inferior — o chip consome mais watts por TFLOP que o concorrente da Nvidia. Em treinamento de modelos grandes, a diferença é mais acentuada, em parte devido à menor capacidade de memória HBM e bandwidth reduzido.
Mas o número isolado erra a pergunta relevante. A questão não é “Ascend 910C vs H100” — é “Ascend 910C vs nada”, porque a China simplesmente não tem acesso a H100s ou H200s após as rodadas de sanções de 2022 e 2023. Nesse contexto, o chip é uma conquista de engenharia notável.
O ecossistema de software: o real campo de batalha
Hardware de IA sem software é silício. A Nvidia construiu 15 anos de vantagem através do CUDA — um ecossistema de programação que pesquisadores e engenheiros conhecem, com bibliotecas maduras, documentação e comunidade. O equivalente da Huawei, CANN (Compute Architecture for Neural Networks), existe mas está anos atrás em maturidade de ferramental.
Isso cria um problema prático: laboratórios e empresas chinesas de IA que precisam migrar de GPUs Nvidia para Ascend enfrentam custos de refatoração de código, instabilidades e limitações de funcionalidade. O governo chinês está empurrando a adoção através de mandatos em empresas estatais — mas a curva de aprendizado tem custo real em produtividade.
O que isso muda para o mercado global
Empresas de infraestrutura que operam ou planejam operar na China precisam assumir que o stack de hardware de IA ali será crescentemente baseado em Ascend, não em Nvidia. Isso implica avaliar compatibilidade de frameworks, custo de portabilidade de modelos e restrições de exportação de inteligência treinada. A bifurcação tecnológica entre China e Ocidente não é apenas política — está se tornando arquitetural.
