В Китае наступила новая эра в области вычислений искусственного интеллекта с завершением строительства и подключением к Национальному суперкомпьютерному интернету кластера Sugon Dawn 8000 Dengfeng. Этот кластер является первым полностью отечественным супер-AI фьюжн кластером, способным работать с 100 тысячами карт.
Dawn 8000 использует архитектуру супер-AI фьюжн, которая объединяет вычислительную точность от FP64 до INT8 в единой системе. Это устраняет необходимость в традиционном разделении между инфраструктурой для научных вычислений и обучением ИИ. Кластер построен на высокопроизводительных процессорах Hygon и применяет технологию сети scaleFabric для эффективной связи между узлами, а также распределенное хранилище ParaStor для обеспечения высокой пропускной способности данных.
Уже после запуска кластер был оптимизирован для более чем 300 приложений в более чем 20 научных и промышленных областях. Среди них — моделирование сворачивания белков, молекулярная динамика триллионных атомов и моделирование турбулентности с сеткой в 100 триллионов. Значимость Dawn 8000 выходит за рамки чистой вычислительной мощности, поскольку его архитектура предназначена для супер-AI фьюжн, совмещая требования к точности традиционных высокопроизводительных научных расчетов с гибкими требованиями к точности при обучении и выводе моделей ИИ.
Этот проект демонстрирует зрелость китайской отечественной экосистемы ИИ-чипов, позволяющей создавать кластеры на 100 тысяч карт исключительно с использованием внутренних компонентов — процессоров, сетевого оборудования и систем хранения. Dawn 8000 служит эталонной архитектурой для будущих проектов в сфере ИИ-инфраструктуры, предоставляя проверенные шаблоны проектирования для крупномасштабных отечественных вычислений. Кроме того, благодаря интеграции с Национальным суперкомпьютерным интернетом, ресурсы Dawn 8000 доступны пользователям по всему Китаю, что демократизирует доступ к передовым возможностям ИИ-вычислений для университетов, исследовательских институтов и предприятий, которые не могут позволить себе собственные кластеры такого масштаба.
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.
Компания AIFU Semiconductor, базирующаяся в Гуанчжоу, наращивает выпуск фильтрующих чипов BAW до одного миллиарда единиц. Это позволяет ей выйти на рынок, ранее контролируемый Broadcom и Qorvo, в сегменте 5G радиочастотных фильтров, используя запатентованную технологию на основе монокристаллического нитрида алюминия.
AIFU Semiconductor является единственной компанией в Китае и третьей в мире, которая освоила полную цепочку производства фильтрующих чипов BAW для средних и высокочастотных диапазонов 5G. Компания ставит целью достичь годовой производственной мощности, превышающей один миллиард чипов, при стабильном уровне выхода годных изделий на уровне 98–99%. Продукция компании уже интегрирована в производственные линии таких крупных производителей терминалов, как Samsung и ZTE.
Чипы BAW служат ключевыми элементами систем радиочастотного фронтенда для сетей 5G и выше, напрямую влияя на качество приема сигнала и способность смарт-терминалов противостоять помехам. Ранее американские фирмы Broadcom и Qorvo фактически монополизировали рынки и патенты на 5G-фильтры. AIFU Semiconductor смогла преодолеть этот барьер благодаря разработке собственной технологии на основе монокристаллического нитрида алюминия (ScAlN), обойдя патентные ограничения, связанные с поликристаллическим нитридом алюминия, установленные зарубежными гигантами.
В отличие от поликристаллического нитрида алюминия, применяемого в отрасли, монокристаллический нитрид алюминия обеспечивает превосходные пьезоэлектрические характеристики и эффективность передачи акустических волн, что делает его идеальным материалом для высокопроизводительных фильтров BAW. Компания построила в Гуанчжоу первую в мире производственную линию для массового выпуска чипов BAW размером 8 дюймов. В 2015 году AIFU Semiconductor запустила пилотную линию 5G SABAR BAW с ежемесячной мощностью 500 000 единиц. К 2020 году она расширила производство до уровня 30 миллионов единиц ежемесячно. Сегодня компания осуществляет стабильное массовое производство почти 100 моделей чипов.
Благодаря систематическим технологическим прорывам в области материалов, упрощению процессов изготовления чипов и обеспечению сырьем внутри страны, компания добилась снижения общих производственных затрат на 30–40% по сравнению с зарубежными аналогами. При этом чипы SABAR демонстрируют улучшение ключевых показателей производительности более чем на 20%. Один смартфон обычно требует более 30 фильтров, охватывающих различные частотные диапазоны, а продукция AIFU Semiconductor теперь поддерживает частоты выше 10 ГГц. Компания модернизировала около 12 комплектов полупроводникового оборудования для поддержки своего запатентованного процесса, при этом некоторые основные компоненты были разработаны самостоятельно. Штаб-квартира компании в Гуанчжоу площадью 50 мю (3,3 гектара) завершила строительные работы и проходит этап оснащения чистой комнатой.
Помимо мобильной связи, высокочастотные фильтры AIFU Semiconductor используются в спутниковом интернете, Интернете вещей (IoT) и автомобильной связи. Компания видит в робототехнике следующий рубеж для роста, поскольку роботы переходят от заранее запрограммированного управления к автономному восприятию окружающей среды, что требует интенсивного взаимодействия с беспроводными сигналами. Кроме того, компания планирует вывести свои датчики SAMES на рынки промышленной инспекции и автомобильной электроники, стремясь удвоить выручку в текущем году.
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.
