Chinas Plan, sich von US-Technologien im Bereich Künstliche Intelligenz unabhängiger zu machen, stößt auf ein unerwartetes Hindernis: die Software. 
Laut einem Bericht der South China Morning Post kämpfen Rechenzentren im Land massiv damit, die GPUs von NVIDIA durch Huaweis Chips zu ersetzen – trotz der Vorgabe der Regierung, dass mindestens 50% der Hardware in staatlich geförderten Projekten aus heimischer Produktion stammen müssen.
Die Regelung, die 2024 in Shanghai eingeführt und inzwischen landesweit verpflichtend wurde, soll die Abhängigkeit von ausländischen Zulieferern verringern. Selbst als NVIDIA das Modell H20 nach China liefern durfte, kursierten Gerüchte über versteckte Hintertüren und Sicherheitslücken. NVIDIA wies dies zurück, doch das Misstrauen blieb bestehen.
Huawei versucht zusammen mit SMIC, diese Lücke zu schließen. Doch SMIC ist wegen US-Sanktionen auf den 7nm-Prozess beschränkt, da moderne Lithografie-Anlagen nicht geliefert werden dürfen. Damit bleibt China technologisch deutlich hinter den Marktführern zurück.
Das größte Problem ist jedoch die Software. NVIDIA setzt seit Jahren auf die CUDA-Plattform, die weltweit zum Standard für das Training von KI-Modellen geworden ist. Huaweis Chips laufen dagegen auf der hauseigenen CANN-Plattform, die nicht kompatibel mit CUDA ist. Das bedeutet: Bereits entwickelte Modelle und Infrastrukturen lassen sich kaum ohne Weiteres übertragen. Nach Insiderangaben können Huaweis Chips zwar trainierte Modelle ausführen, doch das eigentliche Training neuer Modelle bleibt auf NVIDIA-Hardware deutlich effizienter.
Für Betreiber von Clustern ergibt sich damit ein Dilemma: Sie müssen die staatlichen Vorgaben erfüllen, riskieren dabei aber höhere Kosten und geringere Effizienz. Der Anspruch auf technologische Eigenständigkeit ist groß, die Umsetzung in der Praxis aber weitaus mühsamer als gedacht.