Китай запустил дата-центр на 1 ГВт без чипов Nvidia

Китайская Z.AI, раньше известная как Zhipu, начала частично запускать новый центр обработки данных для обучения моделей GLM. По данным Bloomberg, объект собран на китайских ускорителях, без чипов Nvidia, а мощность у него — 1 ГВт.

Если эти данные подтвердятся, это будет один из самых заметных примеров того, как китайские ИИ-компании выстраивают обучение больших моделей в обход американских экспортных ограничений. Раньше темп разработки во многом упирался в доступ к ускорителям. Теперь сама инфраструктура становится полем борьбы.

Масштаб проекта цепляет не меньше, чем происхождение железа. 1 ГВт — это примерно энергопотребление 750 000 домов. Для ИИ-индустрии это уже не просто большой дата-центр, а отдельный вычислительный мегаполис. Bloomberg пишет, что Z.AI уже использует несколько кластеров, и в каждом — больше 10 000 чипов. При этом среди них нет продукции Nvidia.

Какие именно ускорители там стоят, не раскрывается. И это неудивительно: китайский рынок ИИ-чипов ещё только собирается в понятную систему, а компании обычно не спешат светить конфигурации, особенно когда речь идёт не о демонстрационных стендах, а о машинах, на которых обучают большие модели.

Дата-центр Z.AI для обучения моделей GLM

История тут не сводится к одному объекту. США в последние годы последовательно ограничивают поставки передовых ускорителей в Китай, и Nvidia стала главным символом этой политики. Для китайских разработчиков это значит сразу две задачи: найти замену импортным чипам и показать, что на местном железе можно не только запускать готовые решения, но и обучать тяжёлые модели.

До сих пор этот вопрос оставался открытым. Китайские производители ускорителей — прежде всего Huawei, Cambricon и Alibaba — наращивают присутствие, но разрыв с Nvidia по производительности и программной экосистеме всё ещё заметен. Поэтому крупный объект Z.AI важен не сам по себе, а как проверка всей цепочки: чипы, серверы, охлаждение, питание, софт.

Сигналов, что китайские компании быстрее переходят на собственную инфраструктуру, уже несколько. Несколько дней назад пекинская Moonshot представила модель Kimi K3, которую сравнивают с ведущими американскими аналогами по возможностям, но потом компания упёрлась в нехватку вычислительных ресурсов и временно приостановила регистрацию новых пользователей. На этом фоне ставка Z.AI на большой внутренний дата-центр выглядит как попытка заранее убрать тот самый узкий участок, где у многих стартапов всё заканчивается не на идее, а на мощности.

У китайского государства тоже есть план на масштаб. По оценке Bloomberg, в ближайшие пять лет на строительство дата-центров в стране могут направить около 2 трлн юаней, или примерно $295 млрд. То есть гонка идёт уже не только за моделью получше, но и за инфраструктурой, которая вообще позволит такую модель обучать.

Для Nvidia и других западных поставщиков это неприятный, но ожидаемый поворот. Чем больше в Китае появляется собственных чипов, серверов и площадок под обучение, тем слабее зависимость от импортных ускорителей. И тем выше шанс, что следующий виток ИИ-конкуренции пройдёт уже на местном железе.