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Zhipu AI eröffnet ein inländisches AI-Rechenzentrum mit einer Leistung von 1 GW und übernimmt Zhongke Jiahe, um die Infrastruktur für KI zu stärken.
ZhiPu AI (Z.ai) hat ein inländisches KI-Rechenzentrum mit einer Leistung von etwa 1 GW errichtet, das vollständig mit inländisch hergestellten KI-Chips angetrieben wird. Das Unternehmen hat zudem kürzlich XCore Sigma übernommen, einen inländischen Anbieter von Software für heterogene KI-Rechenverfahren, wodurch es seine Infrastruktur von den Recheneinrichtungen bis hin zu den grundlegenden Softwarekomponenten stärkt.
XCore Sigma hat ihre Wurzeln im Compiler Laboratory des Institute of Computing Technology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften. Das Unternehmen ist auf Softwarestacks für heterogene Rechenverfahren, Optimierungen von Compilern, Laufzeitsysteme sowie Infrastrukturen für KI-Inferenz spezialisiert und gilt weithin als führendes Team im Bereich KI-Infrastrukturtechnologien in China. Durch diese Übernahme wird Zhis Fähigkeit gestärkt, sich an inländische Chips anzupassen, die Planung der Recheneinrichtungen zu optimieren sowie den Einsatz von Modellen zu vereinfachen.
Branchenbeobachter weisen darauf hin, dass diese beiden Maßnahmen den Phasen „Versorgung mit Rechenleistung“ und „Freisetzung von Rechenleistung“ in der Wertschöpfungskette der KI entsprechen. Das inländische Rechenzentrum mit 1 GW Leistung stellt stabile Recheneinrichtungen für den Trainings großer Modelle bereit, während die Softwaretechnologien von XCore Sigma die Effizienz verschiedener KI-Chips erhöhen – durch Optimierungen von Compilern, Laufzeitsystemen sowie Inferenzmechanismen wird die Auslastung der Hardware verbessert und die Kosten für Inferenzprozesse gesenkt.
Da der Wettbewerb um große Modelle zunehmend auf Infrastruktur und ingenieurtechnisches Können ausgerichtet ist, entwickeln KI-Unternehmen neben der Modellgröße auch umfassende technische Systeme, die Chips, Rechenleistung, Softwarestacks sowie die Bereitstellung von Anwendungen umfassen. Der Markt beobachtet nun aufmerksam Zhis nächste Generation grundlegender Modelle. Einige Analysten gehen davon aus, dass Zhi mit großen inländischen Recheneinrichtungen, einem ausgereiften KI-Infrastruktursystem sowie seinem angesammelten Know-how nach dem Training seine zukünftigen Modelle wahrscheinlich mit größeren Parametern und höherer Intelligenz ausstatten wird – gleichzeitig soll die Inferenzeffizienz sowie der Einsatz in der Praxis verbessert werden.
Der Bau dieses Rechenzentrums sowie die Integration von grundlegenden Softwarefähigkeiten deuten darauf hin, dass inländische Unternehmen im Bereich großer Modelle die Schaffung eines autonomen und steuerbaren Ökosystems für KI-Infrastruktur beschleunigen. Dies spiegelt einen umfassenderen Wandel im Wettbewerb innerhalb der KI-Branche wider – von einem Wettbewerb allein aufgrund der Modellfähigkeiten hin zu einem Wettbewerb um vollständige technische Systeme.
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