Компания Sugon представила Dawn 8000, который является первым в Китае полностью отечественным суперкластером искусственного интеллекта, состоящим из 100 000 карт. Этот кластер объединяет высокопроизводительные вычисления и вычисления ИИ на единой архитектуре, подключенной к национальной вычислительной сети.
На конференции по интеллектуальным вычислительным приложениям Photosynthetic Organization 2026 Intelligent Computing Application Conference, которая состоялась 10 июля, Sugon объявила о завершении создания Dawn 8000 в Дэнфэне. Данный кластер интегрирован в национальную унифицированную вычислительную сеть с первого дня своего функционирования и подключен к Национальному суперкомпьютерному интернету.
Dawn 8000 знаменует собой первую реализацию на производственном уровне нативной архитектуры слияния супер-ИИ. Эта архитектура отличается от традиционного раздельного подхода, который приводил к существованию двух типов вычислительных мощностей: кластеров для высокоточной научной работы, испытывающих трудности с основными задачами ИИ, и кластеров, ориентированных на ИИ, которым не хватало точности для научных расчетов. Благодаря унификации точности FP64 через INT8 на одной платформе, Dawn 8000 способен обрабатывать задачи от высокоточного научного моделирования до обучения и инференса ИИ с низкой точностью.
Весь кластер построен с использованием отечественных компонентов. Базовую вычислительную мощность обеспечивают процессоры Hygon, а высокоскоростная внутренняя связь между 100 тысячами карт гарантируется сетевым решением scaleFabric IB-like native RDMA. Массивный объем данных обрабатывает распределенное хранилище ParaStor, которое получило два призовых места в списке Global IO500 производства за 2026 год. Кроме того, система поддерживает плотность мощности уровня мегаватт на стойку благодаря передовой технологии жидкостного охлаждения.
В отличие от вертикально интегрированных решений, которые ограничивают пользователей экосистемами одного поставщика, Sugon выбрала открытый вычислительный подход. Это позволяет использовать различные бренды ускорителей ИИ и основные программные экосистемы ИИ, предоставляя пользователям свободу выбора оборудования и миграции рабочих нагрузок. Несмотря на большую сложность интеграции, такой метод оказался более удобным для разработчиков в масштабе.
Dawn 8000 уже позволил оптимизировать более 300 приложений слияния супер-ИИ в более чем 20 областях, включая робототехнику, автомобильную промышленность, разработку новых лекарств, новые материалы и квантовые вычисления, а также большие языковые модели. Более 70 приложений успешно расширены до масштаба 100 тысяч карт. Кластер продемонстрировал прорывные результаты в решении мировых исследовательских задач, таких как симуляция сворачивания белков, динамика молекул воды в триллионных атомах и симуляция турбулентного потока на сетке из 100 триллионов ячеек.
Sugon также анонсировала начало разработки второй полностью отечественной системы слияния супер-ИИ на 100 000 карт в сотрудничестве с Пекинской академией науки и интеллекта. Это указывает на то, что архитектура слияния супер-ИИ становится стандартным шаблоном для будущей инфраструктуры ИИ в Китае.
На фоне глобальных дискуссий о том, испытывает ли Китай дефицит или избыток вычислительной мощности, китайский полупроводниковый центр Чжанцзян в Шанхае демонстрирует более ясную картину: стабильная и универсальная вычислительная мощность остается в острой нехватке, причем заказы на некоторые чипы запланированы на следующий год и далее.
Сун Гуолян, директор по продукту в компании-производителе графических процессоров MetaX (серия MXC), отметил, что дефицит наблюдается в отношении универсальной и надежной вычислительной мощности. При этом избыток существует в не-универсальных архитектурах, которые способны работать только с устаревшими или узкоспециализированными моделями. Чипы серии MXC600 от этой компании поставляются большими партиями, а разработка продуктов следующего поколения находится на продвинутых стадиях.
Параллельно с традиционными электронными вычислениями, Чжанцзян позиционирует себя как национальный центр кремниевой фотоники Китая. Кластер кремниевой фотоники Шанхай Чжанцзян теперь объединяет более двадцати компаний, охватывающих весь производственный цикл. Среди них выделяется Lightelligence — первая в мире компания по производству AI кремниевых фотонных чипов, которая прошла листинг на Гонконгской фондовой бирже.
Shen Yichen, основатель Lightelligence, который имеет степень доктора философии из MIT и ранее публиковался в журнале Nature, прогнозирует, что кремниевые фотонные чипы займут более 30% рынка интеллектуальных вычислительных центров в течение пяти лет, по сравнению с менее чем 3% на сегодняшний день. Компания уже внедрила гибридные оптико-электронные решения в трех кластерах оптических соединений на тысячу карт, обеспечивая работу более 5000 графических процессоров для 44 корпоративных клиентов, включая исследовательские учреждения, интернет-компании, производителей ГПУ и операторов ИИ-инфраструктуры.
Инкубатор Zhangjiang 895 привлек ряд развивающихся фотонных стартапов, таких как Qisuan Guangqi, специализирующийся на исследованиях и разработках оптических чипов, и Guangjiu Technology, фокусирующийся на фотонных технологиях. Кластер также включает JCET (Changdian Technology) для передовой упаковки и Suzhou Yite для тестирования кремниевой фотоники, что обеспечивает полное покрытие цепочки от проектирования до тестирования.
Модель Чжанцзяна представляет собой двойной подход к решению проблемы вычислительной мощности Китая: развитие традиционных электронных вычислений для обеспечения универсальной надежности и одновременное создание экосистемы кремниевой фотоники. Эта экосистема потенциально может обеспечить прорыв в области оптических соединений, позволяя тысячам ГПУ функционировать так же эффективно, как один чип, за счет передачи данных по оптическому, а не электрическому каналу.
Индустрия ИИ-вычислений Китая переживает историческую трансформацию, поскольку крупные интернет-гиганты начинают активно внедрять отечественные чипы. Согласно подробному анализу от TMTPost, доля внутренних графических процессоров (GPU) в новых развертываниях достигла 41%.
В середине июня появились сообщения о том, что ByteDance ведет переговоры о покупке не менее 50 000 ИИ-чипов у Tianshu Zhixin, преимущественно для задач инференса, используя серии GPU Zhikai и Tianai. Вскоре после этого стало известно, что Alibaba также рассматривает Tianshu Zhixin как потенциального клиента.
Рынок отреагировал очень бурно. В день объявления о закупках ByteDance акции Tianshu Zhixin, котирующиеся в Гонконге, подскочили почти на 15%, достигнув рекордных HK$887.50 через три дня. Тем временем, дочерняя компания Baidu, Kunlun Chip, планирует IPO в Гонконге с целевой оценкой около 50 миллиардов долларов США, что более чем в 15 раз превышает ее предыдущую оценку в 21 миллиард юаней после раунда Серии D в июле 2025 года.
Этот быстрый переход на внутренние чипы обусловлен экспортным контролем со стороны США. Генеральный директор NVIDIA, Jensen Huang, публично признал, что доля NVIDIA на китайском рынке упала с 95% до нуля, поскольку даже сильно ограниченные чипы H20 перестали поставляться в 2025 году. Этот дефицит поставок совпал с взрывным ростом спроса на ИИ-вычисления. Ежедневные запросы токенов в Китае увеличились с 100 миллиардов в начале 2024 года до более чем 100 триллионов к концу 2025 года, достигнув 140 триллионов к марту 2026 года.
По данным IDC, из 4 миллионов ИИ-GPU, поставленных на рынок ИИ-серверов Китая в 2025 году, отечественные чипы составили 41%. Только Huawei Ascend поставила около 812 000 единиц, а Baidu Kunlun Chip и Cambricon каждая обеспечили примерно 116 000 единиц. В мае 2026 года органы по информационной безопасности Китая впервые включили ИИ-чипы в систему проверки безопасности, присвоив девяти отечественным чипам для обучения и инференса наивысший рейтинг I-уровня.
Интернет-гиганты используют различные подходы. ByteDance, чей помощник Doubao достиг 368 миллионов активных пользователей ежемесячно и 120 триллионов ежедневных запросов токенов, придерживается прагматичной стратегии: использует Huawei Ascend для обучения и применяет стратегию двойного поставщика, включая Cambricon и Tianshu Zhixin, для инференса. Бюджет ByteDance на ИИ-инфраструктуру на 2026 год был увеличен примерно на 25%, составив 200 миллиардов юаней, при этом ожидается, что закупки отечественных чипов превысят 40 миллиардов юаней.
Baidu выбрал наиболее вертикально интегрированный путь. Его дочерняя компания Kunlun Chip, возникшая из проекта FPGA-ускорителя, запущенного в 2011 году, выпустила свой чип P800 третьего поколения в 2024 году и построила первый в Китае кластер ИИ на 32 000 карт, полностью собранный из отечественных компонентов, в 2025 году. Kunlun Chip выиграла централизованный тендер на миллиард юаней от China Mobile, что стало ее первым крупным внешним контрактом. Стратегия Baidu представляет собой самую всестороннюю модель самообеспечения, охватывающую весь цикл от проектирования до внедрения.
Новая модель искусственного интеллекта, разработанная в Китае, привлекает значительное внимание в технологическом секторе. Согласно сообщению Reuters, модель GLM-5.2 от стартапа Z.ai демонстрирует производительность, сравнимую с системами из Соединенных Штатов, но при этом обладает значительно более низкой стоимостью.
После появления DeepSeek, показавшей конкурентоспособность более дешевых моделей, другие китайские компании активизировали свои запуски. GLM-5.2 является последним примером такой тенденции. Модель, созданная в Пекине, получила известность благодаря способности выполнять сложные задачи с минимальным количеством команд и функционировать как агент ИИ, принимая промежуточные решения в длительных процессах, что снижает потребность в постоянном вмешательстве пользователя.
В Кремниевой долине система начала активно появляться на таких платформах, как OpenRouter, и достигла уровня использования среди разработчиков, превышающего модели от Anthropic. Теперь существует китайская модель с открытым весом, которая сопоставима с текущими моделями OpenAI и Anthropic.
Давид Сакс, бывший руководитель по политике ИИ в правительстве США во время администрации Дональда Трампа, сообщил Reuters, что GLM-5.2 находится «всего немного ниже Opus 4.8 (от Anthropic) и на том же уровне, что и GPT 5.5 (от OpenAI)».
Интерес к GLM-5.2 напрямую связан с сочетанием технической мощи и сниженной цены. По сравнению с передовыми закрытыми моделями, операционные расходы могут составлять около одной шестой от стоимости.
Ключевые особенности этой модели включают: высокую эффективность в программировании и логическом рассуждении; способность действовать как ИИ-агент по простым командам; открытую архитектуру, простую для внедрения; а также существенно меньшую стоимость по сравнению с прямыми конкурентами.
Согласно рейтингам Artificial Analysis, GLM-5.2 занимает пятую позицию среди крупных языковых моделей. В Code Arena модель также заняла второе место в задачах фронтенд-разработки, таких как создание сайтов и приложений.
Несмотря на технический прогресс, глобальное внедрение еще не стало единообразным. Основным моментом осторожности остается безопасность данных, особенно для компаний из США и в регулируемых секторах.
Тем не менее, часть рынка уже тестирует альтернативы, развернутые на собственных облачных серверах или внутренних серверах, стремясь найти баланс между риском и затратами. Одновременно с этим, развитие этих моделей расширяет присутствие Китая на мировом рынке ИИ и оказывает давление на североамериканских конкурентов, в условиях, когда стоимость, производительность и открытый доступ начинают иметь такое же значение, как и происхождение технологии.
