Huawei e Cambricon aumentam preços de aceleradores de IA devido ao aumento do custo da memória HBM

Com o desenvolvimento da inteligência artificial, surgiu um problema de teste. Enquanto muitos se concentram na criação de grandes modelos de linguagem impressionantes para atrair investidores, existe apenas um pequeno número de plataformas testadas para verificar o desempenho desses sistemas complexos após o treinamento.

Os modelos de IA tendem a alucinar e podem desviar-se da norma com o tempo. Para resolver este significativo problema operacional, que constantemente afasta usuários corporativos de grande porte, a UniPat levantou 300 milhões de dólares. A UniPat realiza testes de estresse ativos nesses sistemas complexos para garantir um nível completo de confiança.

A UniPat difere de outras empresas de IA; elas não apenas criam novos algoritmos para demonstração em conferências tecnológicas caras. Em vez disso, a startup testa os modelos com base em cenários reais, e não em condições laboratoriais estéreis.

Isso pode ser comparado a um acampamento de treinamento rigoroso para inteligência artificial. Antes que um modelo tenha acesso a dados reais de consumidores ou comece a realizar operações financeiras automatizadas, a UniPat o submete a testes intensivos. Isso permite gerar dados de desempenho de sistema de alta qualidade que os desenvolvedores precisam para corrigir falhas críticas, pois é impossível consertar algo que não foi cuidadosamente quebrado primeiro.

O gigante tecnológico Alibaba liderou esta grande rodada de financiamento, causando ondas no setor. Os detalhes financeiros desta rodada são bastante impressionantes: o novo influxo de capital elevou a avaliação da startup para impressionantes 2,5 bilhões de dólares após o investimento. Também é interessante notar que este centro especializado é liderado por um ex-funcionário da empresa.

É evidente que a Alibaba está interessada em reter seus talentos de alto nível. Fundos significativos continuam a entrar, apesar da cautela do mercado de capital de risco mais amplo. Além disso, este acordo específico está entre os três por cento principais de todas as rodadas de capital de risco de estágio tardio registradas.

O alto custo da plataforma de teste é justificado pela economia corporativa básica e pela necessidade de sobrevivência competitiva. Entre os investidores iniciais ativos estavam representantes da Sequoia China. Isso demonstra que os principais atores financeiros estão procurando empresas relacionadas à infraestrutura no atual jogo de IA. Nós ultrapassamos a fase de simples admiração por chatbots inteligentes.

Agora, grandes corporações internacionais exigem análises impecáveis. Elas precisam de provas concretas de que a implementação de IA de milhões de dólares não resultará em constrangimento público. A UniPat fornece esse seguro necessário. Não é apenas outro investimento tecnológico rotineiro. É um movimento calculado. Como as potências mundiais competem ferozmente pelo domínio na área de inteligência artificial, a infraestrutura básica para avaliar essas ferramentas torna-se infinitamente valiosa.

A aposta em grande escala da Alibaba sinaliza uma mudança clara nas prioridades de mercado. O futuro pertence não apenas àqueles que puderem criar o maior modelo, mas também àqueles que puderem provar que seu modelo é o mais seguro, rápido e confiável em condições reais.

O laboratório de IA DeepSeek, sediado em Hangzhou, pretende instalar pelo menos 160.000 aceleradores de nova geração Ascend 950DT da Huawei no centro de dados em construção na Mongólia Interior, informaram fontes familiarizadas com o assunto e citadas pela Bloomberg.

Se o projeto for implementado nessa escala, esta implantação entrará entre os maiores clusters publicamente descritos construídos com silício Huawei para inteligência artificial e representará um avanço significativo em relação às instalações Ascend anteriores, que contavam com apenas dezenas de milhares de placas.

A empresa planeja usar as placas 950DT principalmente para tarefas de inferência — ou seja, para servir modelos de produção aos usuários, e não para trabalhos mais complexos de treinamento de novos sistemas. Embora a DeepSeek tenha experimentado anteriormente o hardware da Huawei para treinamento, para esta fase continua a depender dos aceleradores Nvidia.

O Ascend 950DT é posicionado como uma solução para tarefas de decodificação e treinamento; no entanto, o plano de curto prazo da DeepSeek separa essas duas funções em pilhas diferentes, refletindo os pontos fortes atuais dos aceleradores domésticos em serviços de alto volume.

Não são importantes apenas a quantidade de chips, mas também as ambições relativas à localização e ao consumo de energia. O campus na Mongólia Interior é descrito como gigawatt, capaz de fornecer eletricidade para cerca de 750.000 lares em plena carga. A energia ocidental barata e as condições de resfriamento correspondem ao modelo de 'dados orientais, computação ocidental', usado por muitos operadores chineses para cargas de trabalho intensivas de IA.

Os 160.000 dispositivos Ascend 950DT planejados cobrirão apenas parte dessa capacidade, deixando em aberto a questão de qual mistura de aceleradores preencherá o restante do local.

Os prazos de entrega dependem da capacidade da Huawei de produzir 950DT em grandes volumes. De acordo com fontes, espera-se que a escassez de memória de alto desempenho e a demanda competitiva de outros clientes limitem a produção de 950DT a algumas centenas de milhares este ano, o que pode fazer com que o pedido da DeepSeek leve mais de um ano para ser cumprido.

A DeepSeek também buscou apoio político para garantir uma distribuição maior e mais rápida das placas topo de linha da Huawei, já que outros compradores de serviços de nuvem e internet competem pela mesma linha.

Esta construção faz parte de uma tendência mais ampla de uso de aceleradores de IA domésticos para serviços em larga escala. Empresas chinesas já lançaram pequenos clusters Ascend, enquanto laboratórios continuam a combinar silício local para inferência com capacidades importadas ou alugadas no exterior para treinamento, quando necessário.

A DeepSeek e a Huawei não comentaram o plano declarado. Para os operadores que acompanham o mapa de capacidade de IA da China, esta história representa mais um teste para ver se o fornecimento de Ascend, a interconexão de rede, o fornecimento de energia e o resfriamento poderão acompanhar o tráfego de modelos em um centro de dados real.