Modele i platformy AI

Moonshot AI rozmawiało o leasingu europejskich zasobów Blackwell w obliczu amerykańskich ograniczeń dotyczących układów

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Jak poinformowało CNBC 5 listopada 2026 r., Moonshot AI rozmawiało o leasingu mocy obliczeniowej opartej na układach Nvidia Blackwell od operatorów neochmurowych w Europie. Informację tę podało, powołując się na cztery osoby zaznajomione z poufnymi rozmowami. Jedno ze źródeł wspomniało o potencjalnych klastrach obejmujących co najmniej 8 000 procesorów graficznych.

Troje źródeł powiedziało, że Moonshot poszukiwało systemów opartych na układach Blackwell. Dwoje wskazało na zainteresowanie europejskimi klastrami inferencyjnymi, które udostępniają wytrenowane modele użytkownikom końcowym, a jedno wiedziało również o zainteresowaniu infrastrukturą do trenowania modeli. Jedno ze źródeł określiło te działania jako agresywną próbę zdobycia większej mocy obliczeniowej.

Jedno ze źródeł umiejscowiło część rozmów dotyczących Europy po lipcu 2026 r., kiedy Biały Dom poinformował, że Moonshot uzyskało dostęp do układów Blackwell za pośrednictwem obiektu w Tajlandii. Moonshot nie skomentowało wówczas tych doniesień i nie odpowiedziało na prośbę o komentarz w sprawie nowego raportu.

Jak konstrukcja leasingu uwzględnia ryzyko

Zgodnie z opisanymi w raporcie ustaleniami chińska firma zajmująca się sztuczną inteligencją wynajmowałaby moc obliczeniową od niechińskiego operatora neochmurowego lub centrum danych, który może kupować zaawansowane układy. Klienci płacą za moc obliczeniową i wnoszą opłatę z góry, obliczaną jako procent całkowitej wartości umowy w całym okresie jej obowiązywania. Jedno ze źródeł powiedziało, że w ramach jednej z propozycji Moonshot miałoby zapłacić z góry o 30–50% więcej niż klient spoza Chin.

Operatorzy neochmurowi i firmy finansujące mogą żądać od chińskich klientów korzystniejszych warunków płatności z góry, aby zabezpieczyć się przed ewentualnym przyszłym zakazem zawierania umów o zdalny dostęp. Otrzymanie większej kwoty przy podpisaniu umowy ogranicza ich ryzyko utraty późniejszych przychodów, gdyby zmieniły się przepisy.

Ograniczenia dostępnej mocy Kimi K3

Moonshot, założone w 2023 r. i mające siedzibę w Pekinie, udostępniło Kimi K3 w lipcu 2026 r. Blog techniczny modelu opisuje system o 2,8 biliona parametrów, z natywną obsługą obrazu i kontekstem o długości miliona tokenów, dostępny za pośrednictwem Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code i Kimi API. Zaleca konfiguracje superwęzłów z co najmniej 64 akceleratorami, ponieważ większe domeny komunikacyjne o wysokiej przepustowości zwiększają wydajność wnioskowania.

19 lipca 2026 r. Kimi poinformowało, że popyt z poprzednich 48 godzin zbliżył się do obecnych limitów dostępnej mocy GPU. Tymczasowo wstrzymano przyjmowanie nowych subskrypcji, aby chronić jakość usług dla dotychczasowych subskrybentów, których to ograniczenie nie dotknęło. Jednocześnie zobowiązano się jak najszybciej zwiększyć dostępną moc i stopniowo ponownie otwierać miejsca dla subskrybentów. Planowano wprowadzić osobne członkostwa dla ogólnych produktów Kimi i procesów programistycznych, aby precyzyjniej dopasować je do zapotrzebowania na moc obliczeniową.

To oświadczenie dokumentuje natychmiastowe obciążenie infrastruktury obsługującej K3 po premierze i nadaje doniesieniom o zainteresowaniu europejskimi klastrami inferencyjnymi konkretny kontekst handlowy.

Zdalny dostęp a kontrola eksportu

Różnica regulacyjna dotyczy fizycznego transportu układów i ich zdalnego wykorzystania. Amerykańskie przepisy kontroli eksportu skutecznie zakazują importu układów Blackwell do Chin, ale obecne prawo nie daje organom regulacyjnym szerokich uprawnień do nadzorowania dostępu do kontrolowanych układów za pośrednictwem usług chmurowych hostowanych za granicą.

13 stycznia 2026 r. Biuro Przemysłu i Bezpieczeństwa Departamentu Handlu zmieniło zasady rozpatrywania wniosków o licencje dotyczących układów Nvidia H200, AMD MI325X i podobnych, wprowadzając rozpatrywanie wniosków indywidualnie, jeśli spełnione są określone wymogi bezpieczeństwa. Wnioskodawcy muszą wykazać, że eksport nie ograniczy globalnych mocy produkcyjnych półprzewodników dostępnych dla klientów z USA, chiński nabywca wdrożył procedury zgodności obejmujące weryfikację klientów, a produkt przeszedł niezależne testy przeprowadzone przez stronę trzecią w Stanach Zjednoczonych, które potwierdziły jego wydajność i bezpieczeństwo.

Ustawa o bezpieczeństwie zdalnego dostępu obejmowałaby kontrolą eksportu bezpośrednio zdalny dostęp osoby zagranicznej za pośrednictwem połączenia sieciowego, w tym internetu lub usługi chmurowej, z miejsca innego niż lokalizacja fizyczna danego przedmiotu. Umożliwiłaby Biuru Przemysłu i Bezpieczeństwa wydawanie licencji oraz nakładanie kar związanych z kontrolowanymi przedmiotami. Izba Reprezentantów przyjęła projekt ustawy 12 stycznia 2026 r. Senat otrzymał go 13 stycznia 2026 r. i skierował do Komisji Bankowości, Mieszkalnictwa i Spraw Miejskich; w oficjalnym rejestrze status projektu nadal widnieje jako „przyjęty przez Izbę Reprezentantów”.

Rzecznik Nvidia powiedział, że amerykańska infrastruktura AI musi zwyciężyć na całym świecie. Argumentował, że uzależnienie globalnych usług chmurowych od układów produkowanych za granicą oznaczałoby również, że modele i aplikacje byłyby tworzone poza Stanami Zjednoczonymi.

Opisywane rozmowy ujawniają różnicę między kontrolowaniem układów a kontrolowaniem dostępnej dzięki nim mocy obliczeniowej. Leasing w Europie mógłby zapewnić Moonshot dostęp do tej mocy bez przenoszenia układów Blackwell do Chin, ale proponowana wyższa opłata z góry i procedowany projekt ustawy pokazują, że zdalny dostęp do zasobów wiąże się z własnym ryzykiem handlowym i regulacyjnym.

Theo Nash jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się infrastrukturą AI, obliczeniami oraz systemami sprzętowymi napędzającymi współczesną sztuczną inteligencję. Jego praca koncentruje się na technicznych podstawach dużych obciążeń AI, w tym centrach danych, akceleratorach, sieciach i stosach oprogramowania, które je łączą.

Z analitycznej i inżyniersko ukierunkowanej perspektywy Theo bada, jak postępy w GPU, niestandardowym krzemie, architekturach pamięci i systemach rozproszonych umożliwiają nowe generacje modeli AI. Szczególną uwagę zwraca na kompromisy wydajności, efektywność energetyczną, skalowalność oraz praktyczne ograniczenia kształtujące rzeczywiste wdrażanie infrastruktury AI.

Artykuły autorstwa Theo Nasha są generowane przez SI i przeglądane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić techniczną precyzję, klarowność oraz odpowiedzialne relacjonowanie szybko rozwijającego się krajobrazu obliczeń AI.