Análise do Desempenho de Soluções Internas para Escalabilidade de Conexões em Desenvolvimentos Chineses de Chips de IA

Na 27ª Exposição Internacional Sino-Eletrônica Óptica (CIOE), inaugurada em 9 de setembro em Shenzhen, a atenção especial está voltada para o novo ciclo de desenvolvimento da comunicação óptica, provocado pela expansão da infraestrutura para computação de IA.

À medida que os clusters de servidores para inteligência artificial crescem, a troca de dados entre GPUs, servidores e centros de processamento de dados impõe uma carga às conexões elétricas tradicionais em termos de largura de banda, consumo de energia e distância. Isso destaca a crescente importância das linhas ópticas de alta velocidade.

Chips padrão de média e baixa velocidade não são mais capazes de lidar com as tarefas de clusters massivos. A exposição apresentará módulos ópticos de velocidades de 400G, 800G e 1.6T, bem como novas abordagens, como LPO, NPO e CPO.

Fabricantes chineses de módulos estão ativamente implementando inovações. A empresa Eoptolink oferece uma gama completa de 400G a 1.6T, baseada em fotônica de silício e niobato de lítio de filme fino, além de módulos NPO de 6.4T, módulo XPO de 12.8T — o primeiro do setor, e componentes DR4 OSFP 1.6T.

A Accelink cobre as necessidades nas faixas de 400G, 800G e 1.6T, oferecendo opções de baixo consumo de energia e módulos coerentes para interconexões de data centers. A HGTECH demonstra módulos 800G em grande escala, aumentando a produção de 1.6T, e apresentou um módulo NPO baseado em fotônica de silício de 3.2T, aprovado por um grande cliente.

A questão central da indústria é como manter os sinais ópticos o mais próximo possível dos blocos de computação. Os módulos conectáveis tradicionais usam placas de circuito impresso, o que leva ao aumento das perdas e do consumo de energia à medida que as velocidades aumentam. A tecnologia LPO reduz o consumo de energia e os custos simplificando ou eliminando o DSP. O NPO aproxima os motores ópticos dos chips de comutação, e o CPO integra a óptica diretamente com o ASIC do switch.

Quanto às conexões de cobre, a Luxshare anunciou o desenvolvimento de backplanes de cobre de alta velocidade para a plataforma Rubin de próxima geração da NVIDIA, planejando as primeiras entregas aos clientes no final de 2027.

A fibra óptica é outro segmento crítico. Entre os expositores estão fabricantes líderes de cabos, como a YOFC, que trabalha com fibra de núcleo oco para alcançar latência ultrabaixa após o fornecimento de mais de 10.000 quilômetros de fibra em projetos comerciais e piloto. As empresas Hengtong e ZTT também participam.

A firma de pesquisa LightCounting prevê que, até 2026, módulos de velocidades de 800G e 1.6T ocuparão cerca de US$ 14,6 bilhões no mercado, representando aproximadamente 64% de todo o mercado de módulos ópticos. Isso confirma que a IA está impulsionando o desenvolvimento da comunicação óptica em direção a velocidades mais altas, menor consumo de energia e conexões elétricas mais curtas.

De acordo com um relatório preparado pela Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicação (CAICT), um novo jogador surgiu no mapa dos modelos locais. A empresa StartLux, sediada em Xangai e que desenvolveu o modelo StartLux-V1.0-27B-Preview, conquistou o segundo lugar no geral no teste especial MCP dentro da linha de benchmarks de IA verificados, superando o DeepSeek-V4-Flash, utilizando apenas 27 bilhões de parâmetros.

O teste MCP avalia seis tarefas especializadas: navegação por localização, busca na internet, automação de navegador, análise financeira, gerenciamento de repositórios de código e design 3D, além de incluir uma avaliação abrangente focada na coordenação de múltiplas ferramentas, execução de tarefas complexas e interação em condições reais. Entre os modelos testados estavam DeepSeek-V4-Pro (1,6 trilhão de parâmetros), DeepSeek-V4-Flash-0731 (284 bilhões), Step-3.7-Flash (198 bilhões), StartLux-27B-260715 (27 bilhões), Qwen-3.6-27B (27 bilhões) e AgentCPM-Explore (4 bilhões).

O modelo StartLux-V1.0-27B-Preview obteve uma pontuação de 39,25, garantindo-lhe o segundo lugar, ultrapassando tanto o DeepSeek-V4-Flash com 284 bilhões de parâmetros quanto o Step-3.7-Flash com 198 bilhões. Com o mesmo tamanho de parâmetros, superou o Qwen-3.6-27B em 5,34 pontos. O modelo ficou em primeiro lugar na navegação por localização e também alcançou o primeiro lugar ou empatou na automação de navegador e análise financeira, atingindo, em alguns casos, o nível do modelo de trilhão DeepSeek-V4-Pro.

Este modelo é construído com base no Qwen3.6-27B com melhorias adicionais após o treinamento. A StartLux implementou uma abordagem que eles chamaram de 'IA ensina IA' (Busca Automática), permitindo treinamentos experimentais autônomos e aprimoramento da estratégia por meio de feedback. A empresa afirma que este é o primeiro uso deste método para um modelo de agente local na China.

Este resultado reflete uma mudança mais ampla na indústria. À medida que o desempenho dos modelos avançados atinge limiares práticos, a era da corrida de parâmetros transformou-se em uma fase de homogeneização; as prioridades dos usuários estão cada vez mais voltadas para a resolução de problemas reais, garantia de segurança de dados e controle de custos, e não apenas para alcançar altos resultados em benchmarks. Os jogadores mundiais estão seguindo a mesma direção: Google's Gemma 4, Meta's open Muse Glimmer e Nvidia's Nemotron 3.5 Lightning visam implantação local.

O StartLux-V1.0-27B-Preview pode funcionar em PCs de consumo, e a empresa planeja lançar sua primeira geração de soluções de inteligência local neste ano. Os resultados da CAICT sinalizam às empresas que modelos compactos e implantáveis localmente agora são capazes de competir com soluções em nuvem muito maiores em tarefas importantes nos fluxos de trabalho reais, o que está começando a mudar as decisões de compra.

A Zhipu AI apresentou o modelo GLM-5.3-Flash, que, segundo a empresa, funciona exclusivamente em chips de inteligência artificial internos. Para processar todo o tráfego online do modelo, são utilizados 100.000 aceleradores produzidos localmente.

O modelo alcançou a décima posição no ranking AAII da firma analítica Artificial Analysis, superando o DeepSeek's V4 Pro Max. A Zhipu AI enfatizou que todo o volume de solicitações ao GLM-5.3-Flash é atendido por esses 100.000 chips fabricados internamente.

Inicialmente, o GLM-5.3-Flash foi lançado sob o nome de código «Ox Alpha» em 20 de agosto e, em uma semana, liderou as listas de popularidade na plataforma de roteamento de modelos de IA OpenRouter. A empresa posiciona este modelo como de alto desempenho, suficientemente eficiente para operar em escala na infraestrutura de computação interna da China.

A Zhipu AI não divulgou publicamente qual fornecedor de chips foi utilizado. No entanto, segundo relatos da CNBC, analistas sugerem que o hardware pertence à série Ascend da Huawei. Ivan Lin, analista da firma de pesquisa Counterpoint, observou que os desenvolvedores de modelos de IA chineses estão cada vez mais direcionando investimentos para servidores de IA e infraestrutura de computação construída com chips domésticos.

Este lançamento é o sinal mais claro de que pelo menos um laboratório líder no desenvolvimento de modelos na China acredita que a cadeia de suprimentos interna está pronta para suportar cargas de trabalho de ponta. A Zhipu AI está entre os mais ativos dos «tigres chineses» na expansão da capacidade de computação, e a operação diária de um modelo de classe «frontier» em aceleradores próprios é uma declaração tanto de desempenho quanto de disponibilidade de chips.

Este passo também se alinha a uma tendência mais ampla no setor. Como o controle de exportação restringe o acesso a chips avançados estrangeiros, os criadores de modelos chineses estão apressados em otimizar seu software para o hardware que podem realmente adquirir. Um modelo que demonstra altos resultados em benchmarks ao operar em chips domésticos serve como prova de que a eficiência do software pode compensar as lacunas no hardware.

Para a Zhipu AI, a linha Flash representa uma estratégia de combinar a qualidade do modelo com a escalabilidade prática. Com o suporte de 100.000 chips, o GLM-5.3-Flash visa demonstrar que o laboratório chinês é capaz de fornecer um desempenho competitivo de nível «frontier» sem depender de aceleradores importados.