ZTE вновь завоевала награду WAIC SAIL Star благодаря своему суперузлу OEX, который отличается дизайном с нулевым количеством кабелей, возможностью соединения 128 графических процессоров (GPU) в одном шкафу и комплексной инфраструктурой искусственного интеллекта, охватывающей облачные суперкомпьютеры и агентовые телефоны Nubia.
Суперузел OEX получил награду WAIC SAIL Star второй год подряд. Он решает сложную инженерную задачу соединения сотен GPU в масштабах центров обработки данных, минимизируя при этом сложность кабельной разводки, потерю сигнала и задержки. Благодаря ортогональному дизайну, где стойки вычислений и коммутационные стойки соединяются вертикально, OEX-суперузел обеспечивает полную взаимосвязь 128 GPU в стандартном шкафу без внутренних кабелей и задней панели. Это значительно снижает траектории сигналов, уменьшает затраты на подключение и упрощает обслуживание по сравнению с традиционными конструкциями.
Архитектура позволяет наращивать мощность до 16 000 GPU. ZTE разработала собственные чипы для внутренней коммутации в шкафу, которые одновременно поддерживают протокол CLink, курируемый Министерством промышленности и информационных технологий Китая (China MIIT), и протокол SUE от Broadcom. Это обеспечивает совместимость GPU, независимую от конкретного поставщика чипов, предотвращая привязку к одному производителю. Технология совместного зондирования из пяти чипов, которая включает центральный процессор (CPU), внутреннюю межсоединительную связь сервера, межшкафную связь, сетевую карту и DPU, позволяет системе динамически подбирать оптимальные конфигурации для различных типов GPU и рабочих нагрузок, делая OEX-суперузел гибкой платформой, адаптируемой к быстро развивающейся отечественной экосистеме GPU.
Выставка ZTE на WAIC была разделена на четыре зоны: Инфраструктура ИИ, Приложения ИИ, Умный дом ИИ и Агентский смартфон ИИ. Эти зоны представляли единую концепцию ИИ — от производства вычислительных мощностей до конечного потребления пользователями. В зоне инфраструктуры был представлен OEX-суперузел наряду с архитектурой сотрудничества вычислительной мощности AIDC и сетевой структурой вычислений.
Зона приложений продемонстрировала операционную систему NewStart AIOS, предназначенную для отраслевых, домашних и личных сценариев, а также корпоративную платформу агента Co-Claw. Эта платформа используется ZTE внутри компании для построения организации, управляемой ИИ, и воспроизводится для промышленных, железнодорожных, горнодобывающих, металлургических и энергетических секторов.
В зоне умного дома были представлены продукты ZTE для домашних терминалов, которые удерживали лидерство на мировом рынке пять лет подряд, достигнув более 100 миллионов ежегодных поставок, включая 3 миллиона устройств с поддержкой ИИ. Зона агентских смартфонов представила Nubia NaviX Ultra — первый в мире готовый к производству агентский смартфон, разработанный совместно с Doubao от ByteDance, который дебютировал на WAIC. Ни Фэй, президент Nubia в ZTE, подчеркнул, что категория агентских телефонов представляет собой нижнюю половину ИИ, выполняющую задачи, а не просто отвечающую на вопросы, что требует полной инженерной проверки всех болевых точек пользователя, интеграции нативной ОС, стабильного опыта производства и обеспечения конфиденциальности.
Помимо выставки, ZTE объявила о достижениях в области медицинского ИИ: генерация медицинских отчетов с повышением эффективности в 10 раз, создание отчетов HTA за 1–5 минут и помощь в диагностике сердечно-сосудистых заболеваний с точностью 96% по результатам 10 000 клинических случаев. Также были представлены три человекоподобных робота: Xingzai весом 30 кг для коммерческих услуг, тяжелый Xinqing для промышленного производства и колесный Xinwang. Все они работают на автомобильном чипе Star Core с ловкими руками Xingqiao, достигающими точности ниже 0,2 мм.
DeepSeek и Zhipu AI присоединились к OpenAI и Anthropic в разработке специализированных чипов для инференса. Этот шаг указывает на фундаментальный сдвиг в индустрии, когда ведущие лаборатории искусственного интеллекта стремятся создавать собственную кремниевую продукцию для снижения расходов и уменьшения зависимости от графических процессоров (GPU).
По сообщению Reuters от 7 июля, DeepSeek занимается созданием собственного ИИ-чипа, специально предназначенного для инференса больших моделей. Проект, который начался около года назад, постепенно расширяет команду по проектированию чипов и сотрудничает с производителями чипов, фабриками и поставщиками памяти.
В тот же день The Information сообщило, что Zhipu AI рассматривает возможность разработки собственных ИИ-чипов на фоне растущего спроса на свои модели серии GLM.
Этот тренд не ограничивается Китаем. 24 июня OpenAI представила свой первый собственный чип для инференса под кодовым названием Jalapeño, разработанный совместно с Broadcom. Образцы этого чипа уже тестируются в лаборатории, а его внедрение запланировано к концу года. Ранее, в апреле, сообщалось, что Anthropic рассматривала возможность создания собственных чипов, а в июне наняла ключевого инженера из проекта по чипам OpenAI.
Наблюдается закономерность: ведущие компании, занимающиеся моделями ИИ как в Китае, так и в США, независимо от того, используют они открытые или закрытые стратегии, одновременно входят в капиталоемкий бизнес по производству чипов. Экономическая целесообразность очевидна: обучение передовых моделей требует значительных затрат, однако расходы на инференс накапливаются непрерывно при каждом взаимодействии пользователя, работе агента или генерации токена.
DeepSeek и Zhipu AI сосредоточены на чипах для инференса, чтобы оптимизировать работу своих архитектур MoE, управление кэшем KV и низкоточное вычисление.
Для китайских ИИ-компаний разработка собственных чипов также является ответом на стратегическую уязвимость. Экспортный контроль США ограничивает доступ к передовым GPU NVIDIA, что делает внутренние альтернативы и собственные кремниевые решения вопросом операционного контроля, а не только экономии средств.
Тем не менее, разработка чипов сопряжена с огромными рисками. По оценкам отрасли, проектирование продвинутого ИИ-чипа стоит около 500 миллионов долларов, и гарантий успеха нет. Спектр саморазработки включает подход Google с полным стеком TPU или партнерство компаний-разработчиков архитектуры с такими устоявшимися фирмами, как Broadcom, что демонстрирует пример OpenAI Jalapeño.
Происходит ускоренное разделение оборудования для обучения и инференса. Google разделил свой TPU восьмого поколения на 8t для крупномасштабного обучения и 8i для инференса с низкой задержкой. Huawei поступила аналогично, разделив серию Ascend 950. Шаги DeepSeek и Zhipu AI отражают более широкое понимание в отрасли: на переднем крае развития оптимальный путь требует контроля над всем стеком — от кремния до самой модели.
