SMIC: o estado atual e as perspectivas para o avanço em chips de IA

A SMIC já produz em volume chips de IA com seu processo N+2 (7nm), usado nos Kirin 9000S, 9010, 9020 e no Ascend 910C da Huawei, todos certificados para uso governamental desde maio de 2026. O rendimento desses chips ainda é limitado: entre 20% e 40% para o Ascend 910C, bem abaixo dos padrões globais, mas compensado por adoção estatal obrigatória, um plano nacional exige que 80% dos aceleradores de IA em data centers chineses sejam domésticos. Em novembro de 2025, a Huawei lançou o Kirin 9030 no Mate 80 Pro Max, fabricado no processo N+3 da SMIC, que entrou em produção em massa no início de dezembro de 2025. O N+3 não é um verdadeiro 5nm com EUV, mas uma evolução avançada do 7nm com DUV multi-patterning (quatro padrões), atingindo densidade de 113,4 MTr/mm², ligeiramente acima do TSMC N6 (107,7 MTr/mm²), mas tecnicamente classificado por analistas como equivalente a 6nm/7nm.

A SMIC duplicará sua capacidade de 7nm em 2026 e está expandindo fábricas-chave, como a aquisição integral da SMNC em janeiro de 2026 por US$ 5,79 bilhões. Seu P&D e expansão são financiados pelo terceiro Fundo Nacional de Semicondutores da China, de ¥344 bilhões (US$ 47,5 bi), lançado em maio de 2024. A taxa de utilização da SMIC foi de 93% no primeiro trimestre de 2026, com adição de 9.000 wafers de 12 polegadas, sinal de pressão real de demanda, não apenas estratégica.

Esse avanço não é só técnico: é geopolítico. Enquanto TSMC domina 69,9% do mercado global de foundries em 2025, a SMIC opera sob sanções que bloqueiam acesso a máquinas EUV da ASML. Seu sucesso com DUV em nós avançados mostra que a soberania tecnológica pode ser construída mesmo sem equipamentos de ponta, mas com custos mais altos (40, 50% acima dos equivalentes da TSMC) e rendimentos mais baixos. Isso redefine o que é 'leading-edge' fora do Ocidente: o N+3 não compete com o GPT-6 ou Claude Opus 4 em eficiência energética ou escala, mas viabiliza infraestrutura de IA soberana para aplicações governamentais, defesa e cloud doméstica na China, o que impacta diretamente cadeias de fornecimento globais de hardware para IA.

Para desenvolvedores que usam chips de IA fabricados pela SMIC, como os aceleradores Ascend 910C ou SoCs Kirin com NPU integrada, há trade-offs claros: menor eficiência térmica, maior latência em cargas de inferência pesada e suporte de software menos maduro que o de GPUs da NVIDIA. A Huawei mantém seu toolkit Ascend C e CANN, mas a compatibilidade com frameworks como PyTorch ou vLLM ainda depende de camadas de abstração específicas. Já para devs que operam infraestrutura em nuvens chinesas (como Alibaba Cloud com chips Yitian e Ascend), a migração para stacks baseados em SMIC significa adaptação a drivers proprietários, restrições de exportação de modelos grandes e ausência de suporte direto para bibliotecas otimizadas para CUDA. Não há suporte oficial para GPT-5.6 ou GPT-6 nesses ambientes, nem mesmo rumores de portabilidade.