Z.ai Xây dựng Trung tâm Dữ liệu Gigawatt Chỉ với Chip của Trung Quốc

Z.ai, nhà phát triển AI của Trung Quốc trước đây được biết đến với tên Zhipu, đã hoàn thành việc xây dựng một trung tâm dữ liệu hoạt động hoàn toàn trên chip do Trung Quốc sản xuất và đã bắt đầu vận hành một phần của nó, theo một người熟悉 dự án được trích dẫn bởi Bloomberg. Địa điểm này được xây dựng để tiêu thụ khoảng một gigawatt điện — tương đương với lượng điện cần thiết để cung cấp cho 750.000 ngôi nhà — và để đào tạo các mô hình GLM của công ty mà không cần phần cứng Nvidia (NVDA ) mà các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ ngăn chặn.

Người này, người đã nói chuyện một cách ẩn danh, cho biết Z.ai hiện đang vận hành hoặc đã xây dựng một số cụm máy tính, mỗi cụm chứa hơn 10.000 chip. Vị trí của trung tâm gigawatt hay các bộ tăng tốc cụ thể bên trong nó không được tiết lộ, và câu chuyện dựa trên một nguồn duy nhất chứ không phải là một giấy phép, một hồ sơ hoặc một hợp đồng điện được ký kết. Hướng đi rõ ràng: một trong những nhà xây dựng mô hình mạnh nhất của Trung Quốc đang thiết lập khả năng đào tạo siêu quy mô mà bỏ qua hoàn toàn silicon của Mỹ.

What a gigawatt actually buys

trở thành

Điều gì mà một gigawatt thực sự mua

Một gigawatt là một con số nghiêm túc. Nó đặt trung tâm này vào cùng hạng cân với các địa điểm AI lớn nhất đang được xây dựng tại Mỹ, và nó làm cho điện, chứ không phải chip, trở thành ràng buộc chính — điều tương tự đang đẩy toàn bộ ngành công nghiệp hướng tới các cách tính toán hiệu quả hơn. Việc thiết lập điện, làm mát và mạng ở một nơi là phần khó; việc tìm nguồn cho các bộ xử lý gần như là phần dễ.

Các megawatt thô cũng làm cho so sánh trở nên thuận lợi. Các bộ tăng tốc trong nước của Trung Quốc — dẫn đầu bởi dòng Ascend của Huawei, với các đối thủ như Cambricon và Moore Threads — kém hiệu suất trên mỗi watt so với thế hệ Blackwell hiện tại của Nvidia. Một gigawatt silicon của Trung Quốc do đó tạo ra ít hơn khả năng tính toán đào tạo có thể sử dụng so với một gigawatt được rút ra bởi các hệ thống Nvidia: phòng thí nghiệm phải đốt nhiều điện hơn và kết nối nhiều chip hơn để đạt được cùng hiệu suất. Một số cụm với hơn 10.000 chip ngụ ý một đội tàu với hàng chục nghìn bộ tăng tốc, và ở quy mô đó, nút thắt chuyển từ chính các chip sang mạng và bộ nhớ kết nối chúng — chính xác nơi các bộ phận của Trung Quốc tụt lại phía sau. Đó là giá thực sự của việc đi theo con đường trong nước.

Why Z.ai has no Nvidia to buy

trở thành

Tại sao Z.ai không có Nvidia để mua

Đối với Z.ai, không có nhiều lựa chọn trong vấn đề này. Bộ Thương mại Mỹ đã thêm Zhipu vào danh sách đen xuất khẩu vào tháng 1 năm 2025, cắt đứt khả năng của công ty trong việc mua các bộ phận Nvidia tiên tiến thông qua các kênh hợp pháp. Washington đã nới lỏng một số hạn chế, một lần nữa cho phép Nvidia bán các chip giảm quy mô vào Trung Quốc trong khi cấm các bộ phận mạnh nhất — nhưng không có điều đó đạt được một phòng thí nghiệm bị đen danh. Việc xây dựng hoàn toàn bằng Trung Quốc là con đường hợp pháp duy nhất mà Z.ai còn lại.

Công ty đã đi theo hướng này trong vài tháng. Zhipu đã cho biết họ đã đào tạo các mô hình GLM gần đây trên các bộ tăng tốc Ascend của Huawei bằng phần mềm MindSpore của Huawei, công việc mà họ mô tả là mô hình mở lớn đầu tiên được xây dựng trên một ngăn xếp hoàn toàn trong nước. Các biện pháp trừng phạt của Washington, nhằm mục đích làm chậm AI của Trung Quốc, đã tăng tốc việc tự chủ về chip của Trung Quốc — và trung tâm dữ liệu mới là phiên bản quy mô công nghiệp của việc đặt cược đó.

Beijing’s domestic-silicon bet

trở thành

Đặt cược silicon trong nước của Bắc Kinh

Việc xây dựng này phù hợp với một chính sách rộng lớn hơn. Bắc Kinh đã khuyến khích các nhà vận hành thuộc sở hữu nhà nước để lấp đầy các trung tâm dữ liệu AI mới với chip trong nước, một phần của việc tự chủ nhằm mục đích tìm nguồn cung cấp hầu hết khả năng tính toán AI của đất nước trong nước trong vài năm tới. Một gigawatt khả năng trong nước tại một phòng thí nghiệm hàng đầu là loại điểm chứng minh mà chính sách đã hướng tới.

Nó cũng hạ cánh khi các mô hình của Trung Quốc lấp đầy biên giới. Các hệ thống GLM của Z.ai và các mô hình mở đối thủ từ các phòng thí nghiệm như Moonshot đã thu hút sự chú ý vì chúng匹 với các hệ thống của phương Tây với chi phí thấp hơn nhiều, và liệu Trung Quốc có thể đào tạo và cung cấp chúng trên phần cứng của riêng mình là nửa tính toán của nỗ lực rộng lớn hơn của nước này trong việc đặt ra các điều khoản của kỷ nguyên AI.

Hiện tại, các chi tiết quan trọng vẫn chưa được xác nhận. Không có bên thứ ba nào đã xác minh số lượng chip, đặt tên cho các bộ tăng tốc, hoặc chỉ ra nơi một gigawatt điện đến từ — những câu hỏi phân biệt một nhà máy AI hoạt động với một con số sẵn sàng cho báo chí. Nếu các cụm của Z.ai đang chạy ở quy mô được mô tả, Trung Quốc đã có dấu hiệu rõ ràng nhất rằng họ có thể xây dựng khả năng tính toán ở quy mô biên giới mà không cần Nvidia. Nếu không, khoảng cách giữa một vỏ hoàn thành và một gigawatt đào tạo trực tiếp là chính xác nơi các dự án như thế này thường bị đình trệ.