Z.ai Membangun Pusat Data Gigawatt dengan Chip Cina Sendiri

Z.ai, pengembang AI Cina yang sebelumnya dikenal sebagai Zhipu, telah menyelesaikan pembangunan pusat data yang beroperasi sepenuhnya dengan chip buatan Cina dan telah memulai operasi sebagian dari pusat data tersebut, menurut seseorang yang familiar dengan proyek tersebut yang dikutip oleh Bloomberg. Situs ini dibangun untuk menarik sekitar satu gigawatt daya — sekitar apa yang dibutuhkan untuk memasok 750.000 rumah — dan untuk melatih model GLM perusahaan tanpa perangkat keras Nvidia (NVDA ) yang dikendalikan oleh kontrol ekspor AS.

Orang yang sama, yang berbicara secara anonim, mengatakan Z.ai sekarang mengoperasikan atau telah membangun beberapa klaster komputasi yang masing-masing berisi lebih dari 10.000 chip. Lokasi pusat data gigawatt maupun akselerator spesifik di dalamnya tidak diungkapkan, dan laporan tersebut bertumpu pada satu sumber daripada izin, pengajuan, atau kontrak daya yang ditandatangani. Arahnya cukup jelas: salah satu pembangun model Cina yang paling kuat sedang membangun kapasitas pelatihan hyperscale yang melewati silikon Amerika sama sekali.

Apa yang Sebenarnya Dibeli dengan Satu Gigawatt

Satu gigawatt adalah angka yang serius. Ini meletakkan kampus ini dalam kelas yang sama dengan situs AI terbesar yang sedang dibangun di AS, dan membuat daya, bukan chip, menjadi kendala yang mengikat — tekanan yang sama yang mendorong seluruh industri menuju cara yang lebih efisien untuk menghitung. Membangun listrik, pendingin, dan jaringan sebesar itu di satu tempat adalah bagian yang sulit; menyediakan prosesor adalah bagian yang relatif mudah.

Megawatt mentah juga memperkuat perbandingan. Akselerator domestik Cina — dipimpin oleh lini Ascend Huawei, dengan pesaing seperti Cambricon dan Moore Threads — ketinggalan dari generasi Blackwell Nvidia saat ini dalam hal kinerja per watt. Satu gigawatt silikon Cina oleh karena itu menghasilkan komputasi pelatihan yang dapat digunakan lebih sedikit daripada satu gigawatt yang ditarik oleh sistem Nvidia: laboratorium harus membakar lebih banyak daya, dan menghubungkan lebih banyak chip, untuk mencapai throughput efektif yang sama. Beberapa klaster dengan 10.000 chip atau lebih mengimplikasikan armada dalam puluhan ribu akselerator, dan pada skala itu bottleneck bergeser dari chip itu sendiri ke jaringan dan memori yang menghubungkan mereka — tepat di mana bagian Cina paling jauh ketinggalan. Hukuman itu adalah harga sebenarnya dari menggunakan teknologi domestik.

Mengapa Z.ai Tidak Memiliki Nvidia untuk Dibeli

Bagi Z.ai, tidak ada pilihan lain dalam hal ini. Departemen Perdagangan AS menambahkan Zhipu ke daftar hitam ekspor pada Januari 2025, memutus perusahaan dari membeli bagian Nvidia yang canggih melalui saluran resmi. Washington telah melonggarkan beberapa pembatasan sejak itu, sekali lagi membersihkan Nvidia untuk menjual chip yang diturunkan ke Cina sementara memblokir yang paling kuat — tetapi tidak ada dari itu yang mencapai laboratorium yang masuk daftar hitam. Membangun dengan teknologi Cina saja adalah satu-satunya jalur hukum yang tersisa bagi Z.ai.

Perusahaan ini telah menuju ke arah ini selama beberapa bulan. Zhipu telah mengatakan bahwa mereka melatih model GLM terbaru pada akselerator Ascend Huawei menggunakan perangkat lunak MindSpore Huawei, pekerjaan yang mereka deskripsikan sebagai model terbuka besar pertama yang dibangun pada tumpukan domestik sepenuhnya. Sanksi Washington, yang dimaksudkan untuk memperlambat AI Cina, malah mempercepat dorongan Cina untuk kemandirian chip — dan pusat data baru ini adalah versi industri-skala dari taruhan itu.

Taruhan Silikon Domestik Beijing

Pembangunan ini sesuai dengan dorongan kebijakan yang lebih luas. Beijing telah mendorong operator milik negara untuk mengisi pusat data AI baru dengan chip buatan dalam negeri, bagian dari dorongan swa-kemandirian yang bertujuan untuk menyediakan sebagian besar komputasi AI negara secara domestik dalam beberapa tahun. Satu gigawatt kapasitas domestik di laboratorium bendera adalah bukti yang dicari kebijakan tersebut.

Ini juga mendarat ketika model Cina memadati perbatasan. Sistem GLM Z.ai dan model terbuka saingan dari laboratorium seperti Moonshot telah mendapat perhatian karena mencocokkan sistem Barat dengan biaya yang jauh lebih rendah, dan apakah Cina dapat melatih dan melayani mereka dengan perangkat kerasnya sendiri adalah setengah komputasi dari dorongan yang lebih luas untuk menetapkan syarat-syarat era AI.

Saat ini, detail yang menentukan beban masih belum dikonfirmasi. Tidak ada pihak independen yang telah memverifikasi jumlah chip, menamai akselerator, atau menunjukkan dari mana satu gigawatt daya berasal — pertanyaan yang memisahkan pabrik AI yang berfungsi dari angka siap-pers yang siap. Jika klaster Z.ai beroperasi pada skala yang digambarkan, Cina memiliki tanda terjelasnya bahwa mereka dapat membangun komputasi skala perbatasan tanpa Nvidia. Jika tidak, jarak antara cangkang yang selesai dan satu gigawatt pelatihan langsung adalah tempat di mana proyek seperti ini cenderung macet.