Zhipu AI реализует трехкомпонентную стратегию развития инфраструктуры, демонстрируя стремление к полной вычислительной независимости от Nvidia. По данным Bloomberg, Zhipu завершила строительство дата-центра мощностью 1 ГВт, полностью работающего на отечественных чипах ИИ; часть мощностей уже введена в эксплуатацию и в основном поддерживает разработку моделей серии GLM. Мощность в 1 ГВт, примерно эквивалентная энергоснабжению 750 000 домохозяйств, делает этот центр одним из крупнейших, построенных независимой китайской ИИ-лабораторией, и знаменует стратегический переход от покупателя вычислительных ресурсов к оператору вычислений и владельцу инфраструктуры.
Помимо физической инфраструктуры, Zhipu инвестировала сотни миллионов юаней в приобретение Zhongke Jiahe, отечественной компании по разработке гетерогенного вычислительного ПО, вышедшей из лаборатории компиляторов Института вычислительной техники Китайской академии наук. Ключевые компетенции Zhongke Jiahe охватывают компиляторы, виртуальные системы команд, среды выполнения и механизмы вывода, что напрямую закрывает критический пробел в промежуточном программном обеспечении между разнородными отечественными чипами ИИ и архитектурой модели GLM. Приобретение дает Zhipu возможность оптимизировать производительность моделей в фрагментированной экосистеме отечественных чипов, преобразуя теоретическую вычислительную мощность аппаратного обеспечения в эффективные вычисления, доступные модели, с помощью оптимизации на уровне компилятора, а не ручной настройки под каждый чип.
По данным The Information, Zhipu также изучает возможность разработки собственных чипов ИИ, ведя предварительные переговоры с отечественными компаниями по проектированию чипов. Хотя проект находится на ранних стадиях оценки, исследование чипов представляет собой третий и самый глубокий уровень стратегии: вместо бесконечной адаптации GLM к доступному оборудованию Zhipu стремится определить чипы, оптимизированные под характеристики рабочих нагрузок собственных моделей. Этот вертикально интегрированный подход «модель-ПО-аппаратное обеспечение» повторяет стратегии Google TPU и Amazon Trainium, но применяется в условиях ограничений отечественных цепочек поставок полупроводников.
Развитие инфраструктуры обусловлено острой нехваткой вычислительных мощностей. В январе 2026 года Zhipu ограничила продажи GLM Coding Plan, а GLM-5 еще больше нагрузила мощности. Собственный дата-центр обеспечивает стабильную вычислительную мощность, не зависящую от облачных ограничений. Технология компиляторов Zhongke Jiahe обещает ускорение в 50–100 раз в определенных сценариях.
Стратегия Zhipu повторяет аналогичные шаги Moonshot AI, которая также создала команды по управлению вычислениями для своего дата-центра и наняла специалистов по проектированию чипов для исследования чипов, оптимизированных для вывода. Отраслевая тенденция очевидна: независимые модельные компании переходят от аренды к владению вычислительной инфраструктурой, осознавая, что в масштабе триллионов параметров стоимость и доступность вычислений являются экзистенциальными конкурентными переменными, которые нельзя передавать на аутсорсинг. Трехуровневая стратегия Zhipu — владение дата-центром, аппаратная абстракция на уровне компилятора и разработка собственных чипов — позволяет ей конкурировать на основе экономики вычислений, а не только архитектуры модели, потенциально создавая ров вертикальной интеграции, который не могут воспроизвести чистые модельные компании, зависящие от облачной аренды.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
