Após declarações sobre a ambição de tornar o Pangu líder mundial, Yu Chengdong apresentou o openPangu-2.0-Pro. A Huawei liberou o código-fonte do modelo openPangu-2.0-Pro juntamente com os pesos, o código de inferência e um relatório técnico. Este modelo é o primeiro de uma série de 500 bilhões de parâmetros totalmente treinado em hardware diferente do NVIDIA, fortalecendo o ecossistema computacional doméstico.
Em 31 de julho, a Huawei tornou o openPangu-2.0-Pro público. O modelo possui 505 bilhões de parâmetros totais, cerca de 180 bilhões de ativações esparsas e uma janela de contexto de 512K. Ele foi treinado no Ascend NPU com base em 34 trilhões de tokens. A diferença chave é o código-fonte aberto e funcional: ao contrário de muitos outros modelos de código aberto que fornecem apenas pesos, o openPangu-2.0-Pro oferece uma cadeia totalmente reproduzível desde o treinamento no Ascend até a inferência nativa no Ascend. Este é o primeiro modelo de ponta com mais de 500 bilhões de parâmetros totalmente treinado em hardware não-NVIDIA. Sete componentes foram liberados, incluindo o código de pré-treinamento e pós-treinamento. Yu Chengdong explicou a escolha dos 505 bilhões de parâmetros dizendo que os recursos computacionais são amplamente utilizados por outras empresas domésticas, deixando recursos limitados para a Huawei.
A arquitetura do modelo é otimizada para as restrições de recursos e inclui atenção híbrida DSA mais SWA, resíduos mHC de quatro threads, auto-especulação MTP de três cabeças e o otimizador Muon. Com uma janela de contexto de 128K, a latência mínima TPOT é de 9,55 milissegundos, e o throughput de um único cartão atinge 1326 tokens por segundo, permitindo operação em tempo real na periferia. A janela de contexto de 512K com ativação esparsa permite que o modelo analise dados de forma abrangente e execute cálculos de forma eficiente: ele pode ler um conjunto completo de contratos ou um registro anual de fábrica em uma única passagem, mantendo o controle dos custos. O modelo é orientado para tarefas de agentes de longo contexto, tornando-se um funcionário digital capaz de tomada de decisões multifásica, planejamento e chamada de ferramentas, marcando a transição de um simples bate-papo para um trabalho completo para dispositivos, veículos e controle industrial. O relatório admite honestamente que o openPangu-2.0 ainda fica atrás dos modelos líderes em tarefas complexas de engenharia de software no mundo real, refletindo uma estratégia de longo prazo.
O modelo Pangu atua como um especialista industrial em IA para a indústria, utilizando a arquitetura L0 foundation, L1 industry e L2 scenario. Os modelos governamentais operam totalmente localmente. Por exemplo, o Pudong Development Bank criou o armazém bancário Pu Hui Cloud Cang, que aumentou a detecção de mercadorias em 5-10% e reduziu os prazos de desenvolvimento de meses para dias. A PetroChina Kunlun alcançou um aumento de 40% na eliminação de defeitos submilimétricos, e os fabricantes começaram a economizar 20 toneladas de combustível diariamente por forno. A condução inteligente se beneficia da compreensão da trajetória em uma janela de 512K. A Guangyao reduziu os custos de descoberta de medicamentos em 70%, e a Hanyu melhorou a eficiência da tomada de decisões de produção em 90%. A Tianjin Energy alcançou um equilíbrio de aquecimento de 100% com uma redução no consumo de energia de 10%. As pequenas empresas obtêm o maior benefício: agora hospitais distritais ou institutos agrícolas locais podem possuir agentes industriais.
O lançamento foi intencional: em 30 de junho, na HDC 2026, começou a divulgação de sete componentes. Inicialmente, o modelo Flash com 92 bilhões de parâmetros foi lançado, e um mês depois, a versão Pro mais pesada seguiu, permitindo fornecer métodos de treinamento e conhecimento de engenharia, em vez de apenas despejar um repositório. Esta abordagem ecoa a opinião de Jian Zhengfei sobre a Apple: colaboração aberta focada apenas na parte mais vantajosa. Na era da IA, a vitória do ecossistema precede o desempenho de uma máquina. Canais abertos direcionam os desenvolvedores para o rio Ascend mais Pangu, e à medida que os usuários crescem, este rio se expande. O openPangu-2.0-Pro serve como uma 'pedra angular' para a comunidade doméstica: quando os principais players disseminam coletivamente suas capacidades, os aplicativos de baixo nível prosperam, e as empresas chinesas podem formar pela primeira vez uma força unificada em uma pilha independente. Para uma empresa sob forte pressão, entregar a tecnologia principal mais pesada a todos é a mais alta forma de confiança.
A Xiaomi apresentou sua plataforma Kunlun, que inclui sete componentes principais e cinquenta e sete partes redesenhadas. Graças a este desenvolvimento, o modelo N90 Max atinge uma autonomia combinada de 1705 quilômetros pelo padrão CLTC e um consumo de combustível WLTC de 6,26 litros por 100 quilômetros.
O fundador e CEO da Xiaomi, Lei Jun, apresentou o sistema de longo alcance Xiaomi Kunlun durante o evento de lançamento de tecnologias Pengcheng em 30 de julho. Neste evento, foi apresentada a plataforma Kunlun, a unidade de propulsão de longo alcance da Xiaomi e o sistema de segurança Kunlun de ciclo completo. O modelo Xiaomi Pengcheng N90 Max tornou-se o primeiro veículo equipado com este sistema, demonstrando um consumo de combustível de 6,26 L/100 km pela WLTC e uma autonomia de 1705 km pela CLTC.
A criação deste sistema de longo alcance exigiu o desenvolvimento de sete componentes chave e o redesenho de cinquenta e sete elementos. Isso marca a entrada sistemática da Xiaomi no segmento de veículos elétricos com maior autonomia, dominado atualmente por empresas como Li Auto, AITO e Leapmotor. O sistema suporta gasolina com octanagem 92, 95 e 98, e o intervalo de manutenção é de três anos ou 30.000 quilômetros após a primeira revisão, reduzindo significativamente os custos operacionais.
A Xiaomi estabeleceu uma estratégia diferenciada para a marca Pengcheng, focando na longa distância dos modelos puramente elétricos. O veículo está equipado com uma bateria de 76 kWh, fornecendo uma autonomia elétrica pura de 505 km pela CLTC, o que é um dos maiores em sua classe. Isso permite viagens diárias sem ligar o motor, mantendo o motor de longo alcance para viagens mais longas. O preço preliminar começa em 259.900 yuans, e o lançamento está programado para setembro de 2026.
O Pengcheng N90 Max é um SUV de tamanho completo, descrito em análises iniciais como impressionante, ocupando um nicho competitivo ao lado dos modelos topo de linha da AITO e Li Auto. A Xiaomi abriu seis lojas exclusivas Pengcheng em todo o país, onde todo o pessoal tem permissão para vender o veículo, diferindo do modelo tradicional com equipe de vendas dedicada. A empresa também esclareceu que o intervalo de manutenção de três anos ou 30.000 quilômetros se aplica exclusivamente ao motor de longo alcance, e não a todo o veículo, que continua sujeito aos cronogramas de manutenção padrão.
Este lançamento expande a estratégia da Xiaomi EV além dos modelos puramente elétricos SU7 e YU7 e entra no segmento de longo alcance. O público-alvo são compradores preocupados com a cobertura da infraestrutura de carregamento e viagens de longa distância. O sistema Xiaomi Kunlun Super Extended-Range representa uma abordagem abrangente, unindo bateria, motor, sistema de controle térmico e sistemas de segurança sob uma única plataforma. A autonomia combinada de 1705 km resolve diretamente o problema da 'ansiedade de autonomia' em veículos puramente elétricos. A aposta estratégica é que a tecnologia de longo alcance servirá como uma unidade de propulsão de transição para consumidores de massa antes que a infraestrutura de carregamento amadureça completamente, enquanto a Xiaomi aproveita suas vantagens ecossistêmicas na integração da cabine inteligente com HyperOS, capacidades de direção autônoma e economia de escala de seu potencial de produção.
A empresa Zhipu AI está implementando uma estratégia multifacetada de desenvolvimento de infraestrutura, visando alcançar a independência computacional total do ecossistema Nvidia. De acordo com relatórios da Bloomberg, a Zhipu concluiu a construção de um data center de 1 GW, que opera inteiramente com chips de IA domésticos, e parte de suas operações já foi iniciada. Este centro é usado principalmente para apoiar o desenvolvimento dos modelos da série GLM.
Uma capacidade de 1 GW equivale ao consumo de aproximadamente 750.000 residências, tornando este data center um dos maiores construídos por um laboratório de IA chinês independente. Este passo marca a transição estratégica da Zhipu de compradora de recursos computacionais para proprietária de infraestrutura e operadora de computação.
Além da base física, a Zhipu investiu centenas de milhões de yuans na aquisição da Zhongke Jiahe. Esta empresa desenvolve software para computação heterogênea e provém do laboratório de compiladores do Instituto de Tecnologia Computacional do CAS. As principais competências da Zhongke Jiahe incluem ambientes de execução, conjuntos de instruções virtuais, motores de inferência e compiladores. Isso resolve diretamente o problema da camada intermediária crítica entre diferentes chips de IA domésticos e a arquitetura do modelo GLM. A aquisição permite à Zhipu otimizar o desempenho dos modelos em um ecossistema fragmentado de chips domésticos, traduzindo poder de hardware teórico em recursos computacionais eficientes através de otimização no nível do compilador, em vez de ajuste manual para cada chip.
Além disso, a Zhipu está estudando a possibilidade de criar seus próprios chips de IA. Segundo a The Information, discussões preliminares estão em andamento com empresas domésticas sobre o projeto de chips. Embora esta fase esteja em estágio inicial de avaliação, a pesquisa de chips representa o terceiro e mais profundo nível da estratégia. Em vez de adaptar infinitamente o modelo GLM ao hardware existente, a Zhipu busca criar chips especificamente otimizados para as características das cargas de trabalho de seu próprio modelo. Essa abordagem verticalmente integrada — modelo-software-hardware — lembra as estratégias Google TPU e Amazon Trainium, mas é aplicada dentro das restrições das cadeias de suprimentos de semicondutores domésticas.
Este avanço na área de infraestrutura é impulsionado pela necessidade urgente de capacidade computacional. As vendas do GLM Coding Plan foram limitadas em janeiro de 2026, e o GLM-5 aumentou ainda mais a carga nas capacidades. O data center construído independentemente garante uma capacidade computacional estável que não depende das limitações dos serviços em nuvem. A tecnologia de compilador da Zhongke Jiahe promete aceleração de 50 a 100 vezes em cenários específicos.
A estratégia da Zhipu é semelhante às ações da Moonshot AI, que também criou equipes de operação de computação para seu próprio data center e contratou especialistas em projeto de chips para estudar chips otimizados para inferência. A tendência de mercado é clara: desenvolvedores de modelos independentes estão passando do status de inquilinos para proprietários de infraestrutura de computação. Eles percebem que, em escala de trilhões de parâmetros, o custo e a disponibilidade da computação são variáveis competitivas existenciais que não podem ser terceirizadas. A estratégia de três níveis da Zhipu — propriedade do data center, abstração de hardware no nível do compilador e definição de chips próprios — permite que ela concorra com base na eficiência econômica da computação, e não apenas na arquitetura do modelo, potencialmente criando uma barreira de integração vertical inacessível aos modelos puros dependentes do aluguel de serviços em nuvem.
