Huawei и Alibaba показали свой путь к ИИ-кластерам
Китайские компании Huawei и Alibaba почти одновременно представили новое железо для ИИ и показали, куда движется местная индустрия. Вместо копирования NVIDIA они делают ставку на собственные способы связывать тысячи ускорителей в один большой вычислительный контур.
Huawei делает ставку на плотную связь ускорителей
Главная новость от Huawei — Atlas 960E SuperPoD, первый в отрасли SuperPoD на базе NPO, то есть near-packaged optics. Если говорить проще, компания пытается сократить потери и упростить связь между огромным числом чипов, чтобы весь кластер работал как единая система.
В одном таком блоке может быть до 4096 NPU, а производительность заявлена на уровне 8 EFLOPS на FP8 и 16 EFLOPS на FP4. Huawei также показывает, как несколько SuperPoD можно объединять в SuperCluster: в одном варианте — до 512 000 NPU, а в более масштабной схеме — до миллиона. Для этого используется UnifiedBus или RoCE.
Отдельный акцент сделан на оптическом модуле Hi-ONE. Он должен заменить тысячи отдельных 800G-трансиверов и дать более простую и энергоэффективную схему подключения. По заявлению Huawei, это снижает энергопотребление системы на сотни киловатт и повышает надежность до 99,8%.
Компания также показала новые ускорители Ascend 960 для двух сценариев: обучения и инференса. Версии 960DT и 960PR должны выйти в 2027 году, а вместе с ними Huawei развивает и CPU-линейку TaiShan, а также хранилище OceanStor M900 для контекстной памяти, которую компания называет слоем L3.5. Ещё один важный шаг — перевод CANN, программного стека для Ascend, в формат community-driven open source.
Alibaba строит полный собственный стек для ИИ
Alibaba представила чип Zhenwu V900, разработанный подразделением T-Head Semiconductor. Компания называет его самым мощным ИИ-чипом, созданным в Китае, и говорит о росте производительности в три раза по сравнению с Zhenwu M890, хотя точные показатели не раскрывает.
Среди заметных деталей — обновлённые тензорные ядра и поддержка FP8 и FP4, а также настраиваемые размеры блоков в MXFP8 и MXFP4. Это важно для тех случаев, когда модель обучается или работает в большом кластере: так проще удерживать производительность без сильных просадок при росте числа карт.
Кластеры на базе V900 планируют масштабировать через ICN Switch до 500 000 ускорителей. По заявлению Alibaba, этого хватает для моделей размером 5–10 трлн параметров. Серийный выпуск ожидается в первом квартале 2027 года.
Параллельно компания показала суперускоритель Panjiu — это уже связка Zhenwu V900, ICN Switch, SmartNIC Panmai и контроллеров Zhenyue. В дорожной карте также появились CPU Yitian 720 и Yitian 730 для агентного ИИ, причём Yitian 730 должен перейти на RISC-V. Для Alibaba это шаг к полному набору собственных компонентов: ускорители, процессоры, сеть и интерконнект в одном стеке.
Почему это важно не только для рынка чипов
В обеих презентациях видно одну и ту же логику: китайские компании не просто делают новые GPU, а пытаются решить проблему масштабирования ИИ-инфраструктуры своими силами. Для больших моделей важны не только вычисления, но и то, как быстро и дёшево можно связать тысячи чипов, обеспечить память под контекст и не потерять стабильность при росте кластера.
Это особенно полезно для компаний, которые строят собственные ИИ-сервисы, дата-центры или агентные системы. Если такие решения станут доступнее и массовее, у бизнеса появится больше вариантов для обучения моделей, инференса, хранения контекста и организации больших ИИ-кластеров без полной зависимости от западных технологий.
И Huawei, и Alibaba показывают, что рынок движется не к одному универсальному стандарту, а к нескольким самостоятельным экосистемам. Для пользователей это означает более жёсткую конкуренцию, а значит — потенциально более быстрые и более практичные ИИ-сервисы. Подобные задачи уже сейчас удобно сравнивать и тестировать через ИИ-платформы с единым доступом к разным моделям.