بناء Z.ai لمركز بيانات يعمل بالكامل على شرائح صينية

أكملت Z.ai، مطوّر الذكاء الاصطناعي الصيني المعروف سابقًا باسم Zhipu، بناء مركز بيانات يعمل بالكامل على شرائح صينية وبدأت في تشغيل جزء منه، وفقًا لشخص مطلع على المشروع الذي أُشير إليه من قبل بلومبرغ. تم بناء الموقع لاستهلاك نحو غيغاواط من الطاقة – ما يعادل تقريبًا ما يكفي لتوفير الطاقة ل750000 منزل – وتدريب نماذج GLM للشركة بدون أجهزة Nvidia (NVDA ) التي تحظرها سيطرات التصدير الأمريكية.

قال نفس الشخص، الذي تحدث بشكل مجهول، أن Z.ai تعمل الآن أو بنيت عدة مجموعات حوسبة تحتوي كل منها على أكثر من 10000 شريحة. لم يتم الكشف عن موقع مركز الغيغاوات ولا المعززات المحددة داخلها، ويعتمد الحساب على مصدر واحد بدلاً من تصريح أو إيداع أو عقد طاقة موقّع. الاتجاه واضح بما فيه الكفاية: واحد من أقوى مصنعي النماذج في الصين ينشئ قدرة تدريب فائقة النطاق تستغني تمامًا عن السيليكون الأمريكي.

ما يشتريه غيغاوات فعلا

الغيغاواط رقم ضخم. يضع هذا الحرم الجامعي في نفس فئة أكبر مواقع الذكاء الاصطناعي قيد الإنشاء في الولايات المتحدة، ويعني أن الطاقة، وليس الشرائح، هي العامل المحدد – نفس الضغط الذي يدفع الصناعة بأكملها نحو طرق أكثر كفاءة للحوسبة. توفير هذا القدر من الكهرباء والتبريد والشبكات في مكان واحد هو الجزء الصعب؛ مصدر الشرائح هو الجزء الأسهل.

تُظهر أرقام الميغاواط الخام المقارنة بصورة أفضل من واقعها. مسرّعات الصين المحلية – بقيادة سلسلة Ascend من هواوي، مع منافسين مثل Cambricon و Moore Threads – تتخلف عن جيل Blackwell الحالي من Nvidia في الأداء لكل وات. لذلك، فإن غيغاوات من السيليكون الصيني تُنتج كمية أقل من الحوسبة القابلة للاستخدام مقارنة بغيغاوات مستخدمة من قبل أنظمة Nvidia: يجب على المختبر حرق المزيد من الطاقة وربط المزيد من الشرائح للوصول إلى نفس الإنتاجية الفعالة. تشير مجموعات عديدة من 10000 شريحة أو أكثر إلى أسطول يضم عشرات الآلاف من المعززات، وفي ذلك النطاق ينتقل الحاجز من الشرائح نفسها إلى الشبكات والذاكرة التي تربطها – بالضبط حيث تقف الأجزاء الصينية في أدنى مستوياتها. وتلك الكلفة الإضافية هي الثمن الحقيقي للاعتماد على السيليكون المحلي.

لماذا لا يوجد نفيديا لشراء Z.ai

وبالنسبة إلى Z.ai، لا يوجد مجال كبير للاختيار. أضافت وزارة التجارة الأمريكية Zhipu إلى قائمة الحظر في يناير 2025، وقطعت الشركة عن شراء أجزاء Nvidia المتقدمة من خلال القنوات القانونية. منذ ذلك الحين، خففت واشنطن بعض القيود، وأعادت تمكين Nvidia من بيع شرائح مخفضة إلى الصين مع منعها من بيع أقوى شرائح – لكن لا شيء من هذا يصل إلى مختبر محظور. إنشاء منظومة صينية بالكامل هو المسار القانوني الوحيد المتبقي أمام Z.ai.

كانت الشركة تتجه في هذا الاتجاه منذ أشهر. قال Zhipu إنه درب نماذج GLM الأخيرة على معززات Ascend من هواوي باستخدام برنامج MindSpore من هواوي، ووصف هذا العمل بأنه أول نموذج مفتوح كبير مبني على مجموعة محلية بالكامل. زادت عقوبات واشنطن، التي تهدف إلى إبطاء الذكاء الاصطناعي الصيني، من دفع الصين للاعتماد على نفسها في مجال الشرائح – والمركز الجديد للبيانات هو الإصدار الصناعي للمراهنات.

مراهنات بكين على السيليكون المحلي

يناسب البناء حملة سياسية أوسع. حثت بكين مشغلي مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي المملوكة للدولة على ملء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الجديدة بالشرائح المحلية، كجزء من حملة للاعتماد على الذات تهدف إلى توفير معظم حوسبة الذكاء الاصطناعي المحلية في غضون بضع سنوات. غيغاوات من السعة المحلية في مختبر رائد هو نوع من النقاط التي تهدف إليها السياسة.

ويأتي ذلك أيضًا بينما تزدحم النماذج الصينية عند حدود القدرات المتقدمة. حصلت أنظمة GLM من Z.ai والنماذج المفتوحة المنافسة من مختبرات مثل Moonshot على انتباه لامتلاكها لمواصفات مماثلة للنظم الغربية بتكلفة أقل بكثير، والسؤال الآن هو ما إذا كانت الصين قادرة على تدريبها وخدمتها على أجهزتها الخاصة – وهو الجانب الحوسبي من مسعاها الأوسع لتحديد ملامح عصر الذكاء الاصطناعي.

لم يتم حتى الآن تأكيد التفاصيل الحاسمة. لم يؤكد طرف مستقل عدد الشرائح أو أسماء المعززات أو مصدر غيغاوات من الطاقة – الأسئلة التي تفصل بين مختبر ذكاء اصطناعي يعمل ورقم جاهز لبيان صحفي. إذا كانت مجموعات Z.ai تعمل بالحجم الموصوف، فإن الصين لديها دليلها الأكثر وضوحًا على أنها قادرة على بناء حوسبة بمستوى الحدود دون نفيديا. إذا لم يكن الأمر كذلك، فإن المسافة بين هيكل مكتمل وغيغاوات من التدريب الحي هي بالضبط حيث تميل المشاريع مثل هذه إلى التوقف.