Z.ai створює дата-центр потужністю гігават на китайських чінах

Z.ai, китайський розробник штучного інтелекту, раніше відомий як Zhipu, завершив будівництво дата-центру, який працює повністю на китайських чінах, і розпочав експлуатацію частини об’єкта, згідно з повідомленням особи, знайомої з проєктом, опублікованому на сайті Bloomberg. Об’єкт розрахований на споживання близько гігавата електроенергії — це приблизно те, що потрібно для забезпечення 750 тисяч домогосподарств, — і для навчання моделей GLM компанії без використання апаратури Nvidia (NVDA ), яку американські експортні обмеження забороняють їй використовувати.

Та ж особа, яка говорила анонімно, сказала, що Z.ai тепер експлуатує або побудував кілька обчислювальних кластерів, кожний з яких містить понад 10 тисяч чіпів. Не було розкрито місце розташування гігаватного хабу чи конкретні прискорювачі всередині нього, а інформація ґрунтується на одному джерелі, а не на дозволі, поданні чи підписаному контракті на постачання електроенергії. Напрямок досить чіткий: один із найсильніших китайських розробників моделей штучного інтелекту створює гіпермасштабну потужність для навчання, яка повністю обходить американську апаратуру.

Що насправді купує гігават

Гігават — це серйозна цифра. Це ставить цей кампус в один ваговий клас з найбільшими об’єктами штучного інтелекту, які зараз будуються в США, і робить електроенергію, а не чіпи, обмежувальним фактором — тим самим обмеженням, яке спонукає всю галузь до більш ефективних способів обчислень. Створення такого великого об’єкта з електроенергією, охолодженням та мережею в одному місці — це складна частина; постачання процесорів — майже легка частина.

Сирі мегавати також сприяють порівнянню. Китайські прискорювачі — на чолі з лінією Ascend компанії Huawei, з конкуруентами, такими як Cambricon і Moore Threads, — відстають від поточної генерації Blackwell компанії Nvidia за показником продуктивності на ват. Гігават китайської апаратури, отже, дає менше корисної обчислювальної потужності для навчання, ніж гігават, споживаний системами Nvidia: лабораторії потрібно витрачати більше електроенергії та підключати більше чіпів, щоб досягти тієї ж ефективної продуктивності. Кілька кластерів по 10 тисяч чіпів означає флот у десятках тисяч прискорювачів, а на такому масштабі瓶нець зсується з самих чіпів на мережу та пам’ять, які їх пов’язують — саме там, де китайські компоненти найбільш відстають. Це пенальті — справжня ціна внутрішньої апаратури.

Чому в Z.ai немає Nvidia для покупки

Для Z.ai немає іншого вибору. Міністерство торгівлі США додало Zhipu до чорного списку експорту у січні 2025 року, позбавивши компанію можливості купувати просунуту апаратуру Nvidia через легальні канали. Вашингтон пізніше послабив деякі обмеження, знову дозволивши Nvidia продавати звичайні чіпи до Китаю, але заборонивши продаж найпотужніших — проте жодне з цих обмежень не торкається чорного списку. Будівництво повністю на китайській апаратурі — це єдиний законний шлях, який залишилися у Z.ai.

Компанія рухалася в цьому напрямку протягом місяців. Zhipu заявила, що вона навчала останні моделі GLM на прискорювачах Ascend компанії Huawei за допомогою програмного забезпечення MindSpore компанії Huawei, описуючи цю роботу як першу велику відкриту модель, побудовану повністю на внутрішній апаратурі. Вашингтонські санкції, призначені для сповільнення розвитку китайського штучного інтелекту, натомість прискорили розвиток китайської апаратури — і новий дата-центр є промисловим варіантом цієї ставки.

Ставка Пекіна на внутрішню апаратуру

Будівництво вписується в ширшу політичну кампанію. Пекін заохочує державних операторів наповнювати нові дата-центри штучного інтелекту внутрішньою апаратурою, частина кампанії за самозадоволеність, яка має на меті забезпечити більшу частину обчислень штучного інтелекту Китаю внутрішньою апаратурою протягом кількох років. Гігават внутрішньої потужності на флагманському об’єкті — це саме той доказ, на який була спрямована політика.

Це також відбувається в той час, коли китайські моделі штучного інтелекту займають місце на передовій. Системи GLM компанії Z.ai та інші відкриті моделі з лабораторій, таких як Moonshot, привернули увагу тим, що вони дорівнюють західним системам при значно нижчих витратах, і питання, чи зможе Китай навчати та використовувати їх на своїй апаратурі, — це обчислювальна частина більш широкої кампанії Китаю за визначення умов епохи штучного інтелекту.

Наразі ключові деталі не підтверджені. Ні одна незалежна сторона не підтвердила кількість чіпів, не назвала прискорювачі чи не показала, звідки береться гігават електроенергії — це питання, які відрізняють робочу фабрику штучного інтелекту від готової цифри. Якщо кластери компанії Z.ai працюють у описаному масштабі, то Китай має найясніший знак того, що він може створити передову обчислювальну потужність без Nvidia. Якщо ні, то відстань між готовим корпусом і гігаватом живого навчання — саме там, де проєкти такого типу зазвичай застряють.