Содержание
Z.ai включила часть 1-ГВт AI-дата-центра на китайских ускорителях. Bloomberg сообщил 20 июля, что площадка нужна для обучения семейства моделей GLM, а чипы Nvidia в этой схеме не используют.
Новость важна не только размером объекта. Z.ai, раньше известная как Zhipu, показывает рабочую модель крупного AI-кластера без Nvidia. Для рынка ускорителей это болезненная тема: железо можно заменить на локальное, но не всегда без потерь по эффективности.
Что Z.ai уже запустила
Bloomberg описывает объект Z.ai как один из крупнейших AI-дата-центров, построенных китайским разработчиком моделей. Человек, знакомый с проектом, сообщил изданию, что компания уже включила часть площадки и параллельно собрала несколько кластеров с более чем 10 000 чипов в каждом.
Мощность в 1 ГВт звучит почти как характеристика электростанции. Для бытового масштаба это примерно питание 750 000 домов. Но для обучения больших языковых моделей важна не только розетка. Важны ускорители, память, сеть между узлами и софт, который умеет держать всё это вместе.
- Мощность объекта: до 1 ГВт энергопотребления
- Назначение: обучение семейства моделей GLM
- Конфигурация кластеров: несколько площадок по 10 000+ чипов
- Чипы Nvidia: не используются, по данным Bloomberg
- Местоположение: не раскрыто
Вероятный поставщик — Huawei, но подтверждения нет
Поставщика ускорителей Bloomberg не называет, но последние релизы Z.ai указывают на Huawei. В июне компания выпустила GLM-5.2, модель с открытыми весами, которую, по заявлению Z.ai, обучили целиком на ускорителях Huawei Ascend без серверов Nvidia.
Через неделю после релиза GLM-5.2 вышла в лидеры среди моделей с открытыми весами. Конкретные детали тренировочного кластера компания тогда не раскрыла. Но сам факт важен: Z.ai публично связала крупное обучение не с H100 или Blackwell, а с Ascend.
С января 2025 года Z.ai находится в entity list Минторга США. Это ограничивает легальный доступ компании к кремнию Nvidia. Поэтому локальные ускорители для нее не запасной вариант, а основная линия поставок.
Гигаватт Ascend не равен гигаватту Blackwell
Сравнение по мощности легко вводит в заблуждение: 1 ГВт китайских ускорителей не дает тот же полезный тренировочный ресурс, что 1 ГВт систем Nvidia Blackwell. Ускорители Huawei Ascend отстают от актуальных решений Nvidia по производительности на ватт, поэтому энергопотребление выглядит сильнее, чем реальная вычислительная отдача.
Это знакомая история для всех, кто собирал ПК не только по цифре TDP. Видеокарта может потреблять много, но выдавать меньше кадров на ватт. В дата-центре логика та же, только вместо FPS считают токены, пропускную способность памяти и время обучения.
Китайская отрасль масштабирует инфраструктуру агрессивно. Пекин готовит план примерно на 2 трлн юаней, или $295 млрд (около 23 трлн рублей), на пять лет. Цель — сеть AI-дата-центров, где минимум 80% базовых технологий поставляют китайские компании.
Упирается всё в производство. Самый продвинутый стабильный техпроцесс SMIC, примерно 7-нм N+2, уже работает с загрузкой выше 93%. Домашняя HBM-память тоже в дефиците, а без нее ускоритель для обучения крупных моделей быстро теряет смысл.
По оценке Bloomberg, Huawei в прошлом году отгрузила около 812 000 AI-чипов. Для обычного рынка это огромная цифра. Для гигантской сети AI-ЦОДов — ограниченный ресурс, особенно если один только Z.ai оперирует кластерами на десятки тысяч ускорителей.
Дефицит вычислений уже бьет по сервисам
Конкуренция за вычисления видна не только в стройках. Конкурент Z.ai, компания Moonshot, 19 июля приостановила новые подписки после запуска модели Kimi K3. В сообщении компании причина звучала приземленно: вычислительные ресурсы решили отдать существующим пользователям.
У Z.ai с деньгами ситуация сильная. Bloomberg ранее писал, что компания идет к $1 млрд годовой регулярной выручки (около 78 млрд рублей), уже выполнив план продаж на 2026 год в июле. Она также привлекла миллиарды долларов через IPO в Гонконге и последующую продажу акций.
Стоимость 1-ГВт дата-центра Z.ai, сроки строительства и точный адрес Bloomberg не раскрывает.
