WAIC 2026 प्रदर्शनी में घरेलू AI सुपरनोड्स के कंप्यूटिंग क्लस्टर प्रदर्शित किए जा रहे हैं, जो Sugon Dawn, Hygon प्रोसेसर और 100 हजार कार्ड के पैमाने की प्रणालियों का उपयोग करते हैं। यह AI कंप्यूटिंग के क्षेत्र में ध्यान व्यक्तिगत चिप्स की प्रतिस्पर्धा से सिस्टम स्तर पर बदलाव को इंगित करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर 2026 का विश्व सम्मेलन चीनी AI कंप्यूटिंग के बारे में कथा में एक मौलिक परिवर्तन का प्रमाण है। व्यक्तिगत चिप्स की तुलना NVIDIA ग्राफिक्स प्रोसेसर से करने के बजाय, ध्यान घरेलू सुपरनोड क्लस्टरों का उपयोग करके सिस्टम कंप्यूटिंग पर स्थानांतरित हो गया है, जो सर्वश्रेष्ठ वैश्विक AI बुनियादी ढांचे के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।
सुगोन के सुपर-AI Dawn 8000 क्लस्टर, जो चीनी AI कंप्यूटिंग के सिस्टम युग में संक्रमण को दर्शाता है, एक प्रमुख प्रदर्शन वस्तु है। यह 100,000 कार्डों पर बना है और Hygon प्रोसेसर पर आधारित है और राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटर इंटरनेट से जुड़ा हुआ है।
WAIC में कई स्थानीय आपूर्तिकर्ता सुपरनोड पैमाने पर समाधान पेश कर रहे हैं। सुगोन अपनी सुपर-AI वास्तुकला का प्रदर्शन करता है, जो एक ही क्लस्टर के भीतर FP64 से INT8 तक कंप्यूटिंग सटीकता को एकीकृत करता है, जिससे वैज्ञानिक कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे और AI प्रशिक्षण के बीच पारंपरिक विभाजन समाप्त हो जाता है। हाइगन अपने नवीनतम उच्च-प्रदर्शन प्रोसेसर दिखाता है, जिन्हें विशेष रूप से बड़े पैमाने के AI कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिनमें बेहतर मेमोरी बैंडविड्थ और इंटरचिप संचार क्षमताएं हैं।
अन्य चिप निर्माताओं ने भी सुपरनोड परिनियोजन के लिए अनुकूलित नवीनतम पीढ़ी के उत्पादों का प्रदर्शन किया है। सभी प्रतिभागियों का ध्यान अब किसी एक NVIDIA H100 या B200 चिप के प्रदर्शन से मेल खाने या उससे आगे निकलने पर नहीं है, बल्कि इस बात का प्रदर्शन करने पर है कि उचित आर्किटेक्चर के साथ अनुकूलित नेटवर्क, डिस्क और सॉफ्टवेयर स्टैक के लिए घरेलू चिप क्लस्टर सिस्टम स्तर पर प्रतिस्पर्धी प्रशिक्षण बैंडविड्थ प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें ट्रिलियन पैरामीटर तक के मॉडल शामिल हैं।
WAIC में अगली पीढ़ी की AI कंप्यूटिंग में कई नवाचार भी शामिल हैं, जैसे तरल शीतलन वाले सुपरनोड रैक, बड़े मॉडल प्रशिक्षण के लिए डिसएग्रीगेटेड मेमोरी आर्किटेक्चर और विषम त्वरक के उच्च उपयोग को सुनिश्चित करने वाले देशी घरेलू सॉफ्टवेयर स्टैक। कुछ प्रदर्शक केवल घरेलू हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हुए 10,000 से अधिक कार्डों वाले क्लस्टरों पर प्रशिक्षण सत्र प्रदर्शित करते हैं, जबकि मजबूत स्केलिंग दक्षता प्रदर्शित करते हैं।
सिस्टम फोकस इस बात की परिपक्व समझ को दर्शाता है कि AI कंप्यूटिंग में नेतृत्व संपूर्ण बुनियादी ढांचा श्रृंखला के एकीकृत प्रदर्शन द्वारा निर्धारित होता है, न कि व्यक्तिगत चिप्स की विशेषताओं द्वारा। नेटवर्क बैंडविड्थ, मेमोरी आर्किटेक्चर, कूलिंग दक्षता, पावर डिलीवरी, समर्थित सॉफ्टवेयर टूलकिट, क्लस्टर प्रबंधन सॉफ्टवेयर और एप्लिकेशन अनुकूलन कच्चे चिप प्रदर्शन की तुलना में वास्तविक प्रशिक्षण बैंडविड्थ में अधिक योगदान देते हैं।
यह संरचनात्मक दृष्टिकोण चीनी AI कंप्यूटिंग के विकास को घटक स्तर पर प्रतिस्पर्धा के बजाय समग्र सिस्टम अनुकूलन की ओर निर्देशित करता है। उद्योग पर्यवेक्षकों ने टिप्पणी की है कि यह वैश्विक AI कंप्यूटिंग के मार्ग के समान है, जहां NVIDIA स्वयं एक जीपीयू निर्माता से डेटा सेंटर के लिए DGX और HGX प्लेटफॉर्म बनाने वाली कंपनी में बदल गई है। WAIC पर सुपरनोड्स का प्रदर्शन दिखाता है कि चीन की घरेलू AI कंप्यूटिंग पारिस्थितिकी तंत्र उस चरण तक पहुंच गया है जहां सिस्टम प्रतिस्पर्धा संभव है, भले ही व्यक्तिगत चिप्स का प्रदर्शन अभी भी चरम विनिर्देशों में उन्नत विदेशी प्रोसेसर से पीछे हो।
सुगोन ने डॉन 8000 प्रस्तुत किया है, जो 100,000 कार्डों वाला चीन का पहला पूरी तरह से घरेलू आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सुपरक्लस्टर है। यह क्लस्टर एक ही आर्किटेक्चर पर उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और एआई कंप्यूटिंग को एकीकृत करता है, जो राष्ट्रीय कंप्यूटिंग नेटवर्क से जुड़ा हुआ है।
स्मार्ट कंप्यूटिंग एप्लिकेशन कॉन्फ्रेंस फोटोजिन्थेसिस ऑर्गनाइजेशन 2026 इंटेलिजेंट कंप्यूटिंग एप्लीकेशन कॉन्फ्रेंस में, जो 10 जुलाई को आयोजित हुई थी, सुगोन ने डैनफेंग में डॉन 8000 के निर्माण के पूरा होने की घोषणा की। यह क्लस्टर अपने संचालन के पहले दिन से ही राष्ट्रीय एकीकृत कंप्यूटिंग नेटवर्क में एकीकृत है और राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटर इंटरनेट से जुड़ा हुआ है।
डॉन 8000 सुपर-एआई फ्यूजन की देशी आर्किटेक्चर का उत्पादन स्तर पर पहला कार्यान्वयन है। यह आर्किटेक्चर पारंपरिक अलग दृष्टिकोण से भिन्न है, जिसके कारण दो प्रकार की कंप्यूटिंग क्षमताओं का अस्तित्व था: उच्च-सटीक वैज्ञानिक कार्यों के लिए क्लस्टर, जिन्हें मुख्य एआई कार्यों में कठिनाई होती थी, और एआई-उन्मुख क्लस्टर, जिनमें वैज्ञानिक गणनाओं के लिए सटीकता की कमी थी। एक ही प्लेटफॉर्म पर FP64 के माध्यम से INT8 की सटीकता को एकीकृत करने के कारण, डॉन 8000 कम सटीकता वाले एआई प्रशिक्षण और अनुमान से लेकर उच्च-सटीक वैज्ञानिक मॉडलिंग तक के कार्यों को संसाधित करने में सक्षम है।
पूरा क्लस्टर घरेलू घटकों का उपयोग करके बनाया गया है। आधारभूत कंप्यूटिंग शक्ति हाइगन प्रोसेसर द्वारा प्रदान की जाती है, जबकि 100 हजार कार्डों के बीच उच्च गति संचार स्केलफैब्रिक आईबी-जैसे नेटिव आरडीएमए नेटवर्क समाधान द्वारा सुनिश्चित किया जाता है। पैरास्टोर नामक वितरित भंडारण विशाल डेटा को संसाधित करता है, जिसे 2026 के ग्लोबल आईओ500 प्रोडक्शन सूची में दो पुरस्कार स्थान प्राप्त हुए हैं। इसके अलावा, यह प्रणाली उन्नत तरल शीतलन तकनीक के कारण प्रति रैक मेगावाट स्तर की बिजली घनत्व का समर्थन करती है।
ऊर्ध्वाधर रूप से एकीकृत समाधानों के विपरीत, जो उपयोगकर्ताओं को एक ही विक्रेता की पारिस्थितिकी प्रणालियों तक सीमित करते हैं, सुगोन ने एक खुला कंप्यूटिंग दृष्टिकोण चुना है। यह विभिन्न ब्रांडों के एआई एक्सेलेरेटर और मुख्य एआई सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्रों का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को हार्डवेयर और वर्कलोड माइग्रेशन की स्वतंत्रता मिलती है। एकीकरण की बड़ी जटिलता के बावजूद, यह तरीका बड़े पैमाने पर डेवलपर्स के लिए अधिक सुविधाजनक साबित हुआ है।
डॉन 8000 ने पहले ही रोबोटिक्स, ऑटोमोटिव उद्योग, नई दवाओं के विकास, नई सामग्रियों और क्वांटम कंप्यूटिंग, साथ ही बड़े भाषा मॉडल सहित 20 से अधिक क्षेत्रों में 300 से अधिक सुपर-एआई फ्यूजन अनुप्रयोगों को अनुकूलित करने की अनुमति दी है। 70 से अधिक अनुप्रयोगों को सफलतापूर्वक 100 हजार कार्डों के पैमाने तक बढ़ाया गया है। इस क्लस्टर ने प्रोटीन फोल्डिंग के सिमुलेशन, ट्रिलियन परमाणुओं में पानी के अणुओं की गतिशीलता और 100 ट्रिलियन सेल ग्रिड पर अशांत प्रवाह के सिमुलेशन जैसे वैश्विक अनुसंधान कार्यों को हल करने में अभूतपूर्व परिणाम प्रदर्शित किए हैं।
सुगोन ने बीजिंग एकेडमी ऑफ साइंस एंड इंटेलिजेंस के सहयोग से 100,000 कार्डों पर दूसरी पूरी तरह से घरेलू सुपर-एआई फ्यूजन प्रणाली के विकास की शुरुआत की भी घोषणा की। यह इंगित करता है कि सुपर-एआई फ्यूजन आर्किटेक्चर चीन में भविष्य के एआई बुनियादी ढांचे के लिए एक मानक टेम्पलेट बन रहा है।
चीन में विकसित एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल तकनीकी क्षेत्र में काफी ध्यान आकर्षित कर रहा है। रॉयटर्स की रिपोर्ट के अनुसार, स्टार्टअप Z.ai का GLM-5.2 मॉडल संयुक्त राज्य अमेरिका की प्रणालियों के बराबर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, लेकिन इसकी लागत काफी कम है।
डीपसीक के प्रतिस्पर्धी और सस्ते मॉडलों को प्रदर्शित करने के बाद, अन्य चीनी कंपनियों ने अपने लॉन्च तेज कर दिए हैं। GLM-5.2 इस प्रवृत्ति का नवीनतम उदाहरण है। बीजिंग में बनाया गया यह मॉडल जटिल कार्यों को न्यूनतम कमांड के साथ करने और लंबे प्रक्रियाओं में मध्यवर्ती निर्णय लेकर एआई एजेंट के रूप में कार्य करने की क्षमता के कारण प्रसिद्ध हुआ है, जिससे उपयोगकर्ता के निरंतर हस्तक्षेप की आवश्यकता कम हो जाती है।
सिलिकॉन वैली में, यह सिस्टम ओपनरॉटर जैसे प्लेटफार्मों पर सक्रिय रूप से दिखाई देने लगा है और डेवलपर्स के बीच उपयोग का स्तर एंथ्रोपिक के मॉडलों से अधिक हो गया है। अब एक ऐसा चीनी मॉडल उपलब्ध है जिसका भार खुला है और जो वर्तमान OpenAI और Anthropic मॉडलों के बराबर है।
डेविड सक्स, जो डोनाल्ड ट्रम्प प्रशासन के दौरान अमेरिकी सरकार में एआई नीति प्रमुख थे, ने रॉयटर्स को बताया कि GLM-5.2 'एंथ्रोपिक के Opus 4.8 से थोड़ा ही नीचे और OpenAI के GPT 5.5 के समान स्तर' पर है।
GLM-5.2 में रुचि सीधे तौर पर तकनीकी शक्ति और कम कीमत के संयोजन से जुड़ी हुई है। उन्नत बंद मॉडलों की तुलना में, परिचालन लागत लगभग एक-सोलहवें हिस्से तक हो सकती है।
इस मॉडल की मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं: प्रोग्रामिंग और तार्किक तर्क में उच्च दक्षता; सरल कमांड पर एआई एजेंट के रूप में कार्य करने की क्षमता; कार्यान्वयन के लिए आसान खुली वास्तुकला; और प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धियों की तुलना में काफी कम लागत।
आर्टिफिशियल एनालिसिस की रेटिंग के अनुसार, GLM-5.2 बड़े भाषा मॉडल में पांचवें स्थान पर है। कोड एरिना में भी इसने वेबसाइटों और एप्लिकेशन बनाने जैसे फ्रंटएंड विकास कार्यों में दूसरा स्थान हासिल किया।
तकनीकी प्रगति के बावजूद, वैश्विक कार्यान्वयन अभी तक एक समान नहीं हुआ है। डेटा सुरक्षा मुख्य चिंता बनी हुई है, खासकर अमेरिकी कंपनियों और विनियमित क्षेत्रों के लिए।
फिर भी, बाजार का एक हिस्सा पहले से ही अपने स्वयं के क्लाउड या आंतरिक सर्वर पर तैनात विकल्पों का परीक्षण कर रहा है, जो जोखिम और लागत के बीच संतुलन खोजने की कोशिश कर रहा है। साथ ही, इन मॉडलों का विकास वैश्विक एआई बाजार में चीन की उपस्थिति का विस्तार कर रहा है और उत्तरी अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों पर दबाव डाल रहा है, ऐसे समय में जब लागत, प्रदर्शन और खुली पहुंच प्रौद्योगिकी की उत्पत्ति जितनी ही महत्वपूर्ण होने लगी है।
