WAIC 2026 ko'rgazmasida Sugon Dawn, Hygon protsessorlaridan foydalanadigan va 100 ming karta miqyosidagi tizimlarni qo'llaydigan mahalliy AI supertugunlari hisoblash klasterlari namoyish etilmoqda. Bu AI hisoblashlari sohasidagi e'tiborni alohida chiplar raqobatidan tizimli darajaga siljishni ko'rsatadi.
2026 yilgi Jahon sun'iy intellekt konferensiyasi Xitoy AI hisoblashlari haqidagi hikoyada fundamental o'zgarish yuz berganini ko'rsatadi. Alohida chiplarni NVIDIA grafika protsessorlari bilan solishtirish o'rniga, diqqat mahalliy supertugunli klasterlardan foydalangan holda tizimli hisoblashlarga o'tgan bo'lib, ular eng yaxshi jahon AI infratuzilmasi bilan raqobatlashishi mumkin.
Xitoy AI hisoblashlarining tizimli davrga o'tishini tasvirlaydigan asosiy eksponat Sugon tomonidan ishlab chiqarilgan Dawn 8000 super-AI klasteridir. Ushbu 100 000 kartali klaster Hygon protsessorlariga qurilgan va Milliy superkompyuter internetiga ulanadi.
Ko'plab mahalliy yetkazib beruvchilar WAIC da supertugun miqyosidagi yechimlarni taqdim etmoqda. Sugon o'zining super-AI arxitekturasini namoyish etadi, u bitta klaster ichida FP64 dan INT8 gacha bo'lgan hisoblash aniqligini birlashtirib, ilmiy hisoblashlar infratuzilmasi va AI o'qitishi o'rtasidagi an'anaviy ajralishni yo'q qiladi. Hygon o'zining katta miqyosdagi AI vazifalari uchun maxsus ishlab chiqilgan eng yangi yuqori samarali protsessorlarini, yaxshilangan xotira uzatish tezligi va chiparo aloqa imkoniyatlariga ega ekanligini ko'rsatadi.
Boshqa chip ishlab chiqaruvchilari ham supertugunlarni joylashtirish uchun optimallashtirilgan eng yangi avlod mahsulotlarini taqdim etmoqda. Barcha ishtirokchilarning e'tibori endi bitta NVIDIA H100 yoki B200 chipining samaradorligiga mos kelish yoki uni ortda qolishda emas, balki mahalliy chip klasterlari to'g'ri arxitektura, optimallashtirilgan tarmoq, disk va dasturiy steklar bilan birga milliardlab parametrli modellar uchun tizimli darajada raqobatbardosh o'quv uzatish tezligiga erishishi mumkinligini namoyish etishda.
WAIC shuningdek, suyuq sovutishli supertugun kabinatlari, katta modellarni o'qitish uchun disaggregatsiya qilingan xotira arxitekturasi va heterogen akseleratorlarni yuqori darajada ishlatishni ta'minlovchi mahalliy dasturiy steklar kabi keyingi avlod AI hisoblashlari sohasidagi bir qator innovatsiyalarni o'z ichiga oladi. Ba'zi eksponatlar faqat mahalliy uskuna va dasturiy ta'minotdan foydalanib, 10 000 kartadan ortiq klasterlarda o'quv sessiyalarini namoyish etib, kuchli miqyoslash samaradorligini ko'rsatmoqda.
Tizimli fokus AI hisoblashlaridagi yetakchilik alohida chiplarning xususiyatlariga emas, balki butun infratuzilma zanjirining integratsiyalashgan samaradorligini tushunishni aks ettiradi. Tarmoq uzatish tezligi, xotira arxitekturasi, sovutish samaradorligi, quvvat ta'minoti, qo'llab-quvvatlanadigan dasturiy vositalar, klaster boshqaruv dasturi va ilovalarni optimallashtirish chipning o'zining xom samaradorligidan ko'ra haqiqiy o'quv uzatish tezligiga ko'proq hissa qo'shadi.
Bu tuzilmaviy qarash Xitoy AI hisoblashlarining rivojlanishini komponentlar darajasidagi raqobatinga emas, balki butun tizimli optimallashtirishga yo'naltiradi. Soha kuzatuvchilari bu global AI hisoblashlarining yo'nalishi bilan o'xshashligini ta'kidlaydilar, bunda NVIDIA o'zi GPU ishlab chiqaruvchi kompaniyadan DGX va HGX platformalari bilan markaziy qayta ishlash markazlari uchun tizimlar yaratuvchi kompaniyaga aylandi. WAIC dagi supertugun namoyishlari Xitoy mahalliy AI hisoblashlari ekotizimi tizimli raqobatlashish mumkin bo'lgan bosqichga yetganini ko'rsatadiki, hatto alohida chiplarning samaradorligi hali ham ilg'or xorijiy protsessorlarning maksimal spetsifikatsiyalaridan orqada qolsa ham.
Sugon kompaniyasi Xitoyda 100 000 ta kartadan iborat birinchi to'liq mahalliy sun'iy intellekt superklasteri bo'lgan Dawn 8000 ni taqdim etdi. Ushbu klaster yuqori samarali hisoblash va sun'iy intellekt hisob-kitlarini yagona arxitektura asosida birlashtiradi va milliy hisoblash tarmog'iga ulanadi.
Iyuntov oyining 10-kunida o'tkazilgan Photosynthetic Organization 2026 Intelligent Computing Application Conference nomli aql bovar qilmaydigan hisoblash ilovalari konferensiyasida Sugon Dengfen shahrida Dawn 8000 yaratilishi yakunlanganini e'lon qildi. Ushbu klaster faoliyat boshidan milliy yagona hisoblash tarmog'iga integratsiya qilingan va Milliy superkompyuter internetiga ulangan.
Dawn 8000 super-AI birlashmasining natijaviy darajadagi birinchi amalga oshirilishini bildiradi. Bu arxitektura an'anaviy ajratilgan yondashuvdan farq qiladi, bu esa ikkita turdagi hisoblash quvvatlarining mavjudligiga olib kelgan: yuqori aniqlikdagi ilmiy ishlar uchun klasterlar, ular AI ning asosiy vazifalarida muammolarga duch keladi, va AI ga yo'naltirilgan klasterlar, ularda ilmiy hisob-kitlar uchun aniqlik yetishmas edi. FP64 aniqligini INT8 orqali bitta platformada birlashtirish tufayli, Dawn 8000 yuqori aniqlikdagi ilmiy modellashtirishdan tortib, past aniqlikdagi AI o'qitish va inferensiya vazifalarini bajarishga qodir.
Butun klaster mahalliy komponentlardan qurilgan. Asosiy hisoblash quvvati Hygon protsessorlari tomonidan ta'minlanadi, 100 mingta karta orasidagi yuqori tezlikdagi ichki aloqa scaleFabric IB-like native RDMA tarmoq yechimi tomonidan kafolatlangan. Katta hajmdagi ma'lumotlarni tarqatilgan ParaStor saqlash joyi qayta ishlaydi, u 2026 yil uchun Global IO500 ishlab chiqarish ro'yxatida ikki marta mukofot olgan. Bundan tashqari, tizim ilg'or suyuq sovutish texnologiyasi tufayli stoyka başına megavat darajasidagi quvvat zichligini qo'llab-quvvatlaydi.
Vertikal integratsiyalashgan yechimlardan farqli o'laroq, ular foydalanuvchilarni bitta yetkazib beruvchining ekotizimlari bilan cheklaydi, Sugon ochiq hisoblash yondashuvini tanladi. Bu turli AI akselerator brendlari va asosiy AI dasturiy ta'minoti ekotizimlaridan foydalanish imkonini beradi, foydalanuvchilarga uskuna va yuklarni migratsiya qilish erkinligini taqdim etadi. Integratsiya murakkab bo'lishiga qaramay, bunday usul miqyosda ishlab chiquvchilar uchun yanada qulayroq ekanligi ma'lum bo'ldi.
Dawn 8000 allaqachon robototexnika, avtomobil sanoati, yangi dorilar, yangi materiallar va kvant hisoblashlar hamda katta til modellari kabi 20 dan ortiq sohalarda 300 dan ortiq super-AI birlashma ilovasini optimallashtirishga imkon berdi. 70 dan ortiq ilova muvaffaqiyatli 100 mingta karta miqyosiga kengaytirilgan. Klaster dunyoning ilmiy muammolarini hal qilishda inqilobiy natijalarni namoyish etdi, masalan, oqsil burilishini simulyatsiya qilish, trillion atomlardagi suv molekulalarining dinamikasi va 100 trillion hujayradan iborat tarmoqdagi turbulentsiya oqimini simulyatsiya qilish.
Sugon Pekin fan va intellekt akademiyasi bilan hamkorlikda 100 000 ta kartadan iborat ikkinchi to'liq mahalliy super-AI birlashma tizimini ishlab chiqishni boshlashini ham e'lon qildi. Bu super-AI birlashma arxitekturasi Xitoydagi kelajakdagi AI infratuzilmasi uchun standart shablonga aylanishini ko'rsatadi.
Xitoyning AI hisoblash sanoati tarixiy transformatsiyadan o'tmoqda, chunki yirik internet gigantlari mahalliy chiplarni faol joriy etishni boshlashmoqda. TMTPostning batafsil tahliliga ko'ra, yangi joylashtirishlardagi ichki grafik protsessorlar (GPU) ulushini 41% ga yetdi.
Iyun oyi o'rtasida ByteDance Tianshu Zhixin dan kamida 50 000 ta AI chiplarini sotib olish bo'yicha muzokaralar olib borayotgani haqida xabarlar paydo bo'ldi, bu asosan inferens vazifalari uchun Zhikai va Tianai GPU seriyalaridan foydalanishga qaratilgan. Tez orada Alibaba ham Tianshu Zhixinni potentsial mijoz sifatida ko'rib ekanligi ma'lum bo'ldi.
Bozor juda faol reaksiya berdi. ByteDance xaridlar e'lon qilingan kuni Hongkonqda sotiladigan Tianshu Zhixin aksiyalari deyarli 15% ga ko'tarilib, uch kun ichida rekord darajasi bo'lgan HK$887.50 ga yetdi. Shu bilan birga, Baiduning farqiy kompaniyasi Kunlun Chip 2025-yil iyul oyidagi D-seriya turkumidan keyin 21 milliard yuanlik avvalgi bahosidan 15 marta ortiq bo'lgan taxminan 50 milliard AQSh dollari bahosi bilan Hongkonqda IPO o'tkazishni rejalashtirmoqda.
Ichki chiplarga tezkor o'tish AQSh tomonidan eksport nazorati bilan bog'liq. NVIDIA bosh ijrochi direktori Jensen Huang shaxsiy ravishda NVIDIA ning Xitoy bozoridagi ulushi 95% dan nolga tushganini tan olgan, chunki hatto cheklangan H20 chiplari ham 2025-yilda yetkazib berilmay boshladi. Bu yetkazib berishdagi tanqislik AI hisoblashlariga bo'lgan talabning portlashib o'sishi bilan birga sodir bo'ldi. Xitoydagi har kunlik token so'rovlari 2024-yil boshidagi 100 milliarddan 2025-yil oxirigacha 100 trilliondan ortiga, 2026-yil martigacha esa 140 trilliongacha oshdi.
IDC ma'lumotlariga ko'ra, 2025-yilda Xitoyning AI serverlari bozoriga yetkazilgan 4 millionta AI-GPU orasida mahalliy chiplar 41% ni tashkil etdi. Faqatgina Huawei Ascend taxminan 812 000 dona yetkazib berdi, Baidu Kunlun Chip va Cambricon esa har biri taxminan 116 000 dona ta'minladi. 2026-yil may oyida Xitoy axborot xavfsizligi organlari AI chiplarini birinchi marta xavfsizlik tekshiruvi tizimiga kiritib, o'quv va inferens uchun to'qqizta mahalliy chipga eng yuqori I-darajali reytingni berishdi.
Internet gigantlari turli yondashuvlardan foydalanmoqda. Doubao yordamchisi oylik 368 million faol foydalanuvchiga va kunlik 120 trillion token so'rovlariga ega bo'lgan ByteDance amaliy strategiyani qo'llab-quvvatlaydi: u o'quv uchun Huawei Ascend dan foydalanadi va inferens uchun Cambricon va Tianshu Zhixin kabi ikki yetkazib beruvchi strategiyasini qo'llaydi. ByteDance ning 2026-yil uchun AI infratuzilmasiga byudjeti taxminan 25% ga oshirilib, 200 milliard yuanni tashkil etadi, shu bilan birga mahalliy chip xaridlari 40 milliard yuanadan oshishi kutilmoqda.
Baidu eng vertikal integratsiyalashgan yo'lni tanladi. 2011-yilda ishga tushirilgan FPGA tezlatgich loyihasidan kelib chiqqan uning farqiy kompaniyasi Kunlun Chip 2024-yilda o'zining uchinchi avlod P800 chipini chiqarib, 2025-yilda butunlay mahalliy komponentlardan tuzilgan Xitoydagi birinchi 32 000 kartali AI klasterini qurdi. Kunlun Chip China Mobile dan bir milliard yuanlik markazlashgan tenderni yutib oldi, bu uning birinchi yirik tashqi shartnomasi bo'ldi. Baidu strategiyasi dizayndan joriy etishgacha bo'lgan butun siklni qamrab oluvchi eng keng qamrovli mustaqillik modelidir.
>
