A ZTE conquistou novamente o prêmio WAIC SAIL Star graças ao seu supernó OEX, que se destaca por um design sem cabos, capacidade de conectar 128 unidades de processamento gráfico (GPUs) em um único rack e uma infraestrutura de inteligência artificial abrangente, cobrindo supercomputadores em nuvem e telefones agentes Nubia.
>O supernó OEX recebeu o prêmio WAIC SAIL Star pelo segundo ano consecutivo. Ele resolve um complexo desafio de engenharia de conectar centenas de GPUs em escala de data centers, minimizando a complexidade da fiação, a perda de sinal e os atrasos. Graças ao design ortogonal, onde os racks de computação e os racks de comutação são conectados verticalmente, o supernó OEX garante a interconexão total de 128 GPUs em um rack padrão sem cabos internos ou painel traseiro. Isso reduz significativamente as trajetórias dos sinais, diminui os custos de conexão e simplifica a manutenção em comparação com as construções tradicionais.
A arquitetura permite aumentar a capacidade para até 16.000 GPUs. A ZTE desenvolveu seus próprios chips para comutação interna no rack, que suportam simultaneamente o protocolo CLink, supervisionado pelo Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China (China MIIT), e o protocolo SUE da Broadcom. Isso garante compatibilidade de GPU independente do fornecedor específico de chips, prevenindo o aprisionamento a um único fabricante. A tecnologia de sondagem conjunta de cinco chips, que inclui CPU, interconexão interna do servidor, comunicação entre racks, placa de rede e DPU, permite que o sistema selecione dinamicamente configurações ideais para diferentes tipos de GPU e cargas de trabalho, tornando o supernó OEX uma plataforma flexível adaptável ao ecossistema doméstico de GPU em rápido desenvolvimento.
O estande da ZTE na WAIC foi dividido em quatro zonas: Infraestrutura de IA, Aplicações de IA, Casa Inteligente de IA e Smartphone Agente de IA. Essas zonas representavam um conceito unificado de IA — desde a produção de poder computacional até o consumo final pelos usuários. Na zona de infraestrutura, o supernó OEX foi apresentado juntamente com a arquitetura de colaboração de poder computacional AIDC e a estrutura de rede de computação.
A zona de aplicações demonstrou o sistema operacional NewStart AIOS, projetado para cenários industriais, domésticos e pessoais, bem como a plataforma corporativa de agente Co-Claw. Esta plataforma é usada pela ZTE internamente para construir uma organização gerenciada por IA e é replicada para os setores industrial, ferroviário, de mineração, metalúrgico e de energia.
Na zona de casa inteligente, foram apresentados produtos ZTE para terminais domésticos, que mantiveram a liderança no mercado mundial por cinco anos consecutivos, atingindo mais de 100 milhões de unidades anuais, incluindo 3 milhões de dispositivos com suporte a IA. A zona de smartphones agentes apresentou o Nubia NaviX Ultra — o primeiro smartphone agente pronto para produção no mundo, desenvolvido em parceria com o Doubao da ByteDance, que estreou na WAIC. Ni Fei, presidente da Nubia na ZTE, enfatizou que a categoria de telefones agentes representa a metade inferior da IA, executando tarefas em vez de apenas responder a perguntas, o que exige uma verificação de engenharia completa de todos os pontos problemáticos do usuário, integração de SO nativo, experiência de produção estável e garantia de privacidade.
Além da feira, a ZTE anunciou avanços em IA médica: geração de relatórios médicos com aumento de eficiência em 10 vezes, criação de relatórios HTA em 1 a 5 minutos e auxílio no diagnóstico de doenças cardiovasculares com precisão de 96% com base em 10.000 casos clínicos. Três robôs humanoides também foram apresentados: Xingzai, com 30 kg, para serviços comerciais; Xinqing, pesado, para produção industrial; e Xinwang, com rodas. Todos eles operam com o chip automotivo Star Core e braços ágeis Xingqiao, alcançando precisão inferior a 0,2 mm.
DeepSeek e Zhipu AI juntaram-se à OpenAI e à Anthropic no desenvolvimento de chips especializados para inferência. Este passo indica uma mudança fundamental na indústria, onde os principais laboratórios de inteligência artificial procuram criar seus próprios produtos de silício para reduzir custos e diminuir a dependência de unidades de processamento gráfico (GPUs).
De acordo com a Reuters em 7 de julho, a DeepSeek está desenvolvendo seu próprio chip de IA, especificamente projetado para a inferência de grandes modelos. O projeto, que começou há cerca de um ano, está gradualmente expandindo sua equipe de design de chips e colaborando com fabricantes de chips, fábricas e fornecedores de memória.
No mesmo dia, a The Information relatou que a Zhipu AI está considerando o desenvolvimento de seus próprios chips de IA em meio à crescente demanda por suas séries de modelos GLM.
Esta tendência não se limita à China. Em 24 de junho, a OpenAI apresentou seu primeiro chip próprio para inferência, codinome Jalapeño, desenvolvido em parceria com a Broadcom. Amostras deste chip já estão sendo testadas em laboratório, e sua implementação está prevista para o final do ano. Anteriormente, em abril, foi relatado que a Anthropic estava considerando a criação de seus próprios chips, e em junho contratou um engenheiro chave do projeto de chips da OpenAI.
Observa-se um padrão: as principais empresas de modelos de IA, tanto na China quanto nos EUA, independentemente de usarem estratégias abertas ou fechadas, estão entrando no negócio intensivo em capital de fabricação de chips. A viabilidade econômica é clara: treinar modelos avançados exige custos significativos, mas os custos de inferência se acumulam continuamente a cada interação do usuário, trabalho de agente ou geração de token.
DeepSeek e Zhipu AI estão focados em chips para inferência para otimizar o funcionamento de suas arquiteturas MoE, gerenciamento de cache KV e computação de baixa precisão.
Para as empresas chinesas de IA, o desenvolvimento de chips próprios também é uma resposta à vulnerabilidade estratégica. O controle de exportação dos EUA restringe o acesso às GPUs NVIDIA avançadas, tornando as alternativas internas e as soluções de silício próprias uma questão de controle operacional, e não apenas de economia de custos.
No entanto, o desenvolvimento de chips envolve enormes riscos. Estima-se que o design de um chip de IA avançado custe cerca de 500 milhões de dólares, e não há garantia de sucesso. O espectro de autodesenvolvimento inclui a abordagem do Google com um stack completo de TPU ou parcerias entre desenvolvedores de arquitetura com empresas estabelecidas como a Broadcom, como demonstra o exemplo Jalapeño da OpenAI.
Está ocorrendo uma separação acelerada de hardware para treinamento e inferência. O Google dividiu seu TPU de oitava geração em 8t para treinamento em larga escala e 8i para inferência de baixa latência. A Huawei fez algo semelhante, dividindo a série Ascend 950. Os passos da DeepSeek e Zhipu AI refletem uma compreensão mais ampla na indústria: na vanguarda do desenvolvimento, o caminho ideal requer controle sobre todo o stack — desde o silício até o próprio modelo.
