Alibaba представила новий AI-чип Zhenwu V900 і планує моделі до 10 трильйонів параметрів
Alibaba представила новий прискорювач штучного інтелекту Zhenwu V900, який компанія позиціонує як свій найпотужніший AI-чип. За заявою розробника, продуктивність нової моделі приблизно утричі вища, ніж у попереднього покоління.
Одночасно компанія оголосила про плани значно масштабувати власні мовні моделі та інфраструктуру дата-центрів. У довгостроковій дорожній карті згадуються системи з кількістю параметрів до 10 трильйонів.
AI-чипи стають стратегічною частиною всієї платформи
Для навчання великих моделей потрібні тисячі або десятки тисяч високопродуктивних прискорювачів. Залежність від одного зовнішнього постачальника створює ризики як для вартості, так і для доступності обчислень.
Тому великі технологічні компанії дедалі частіше розробляють власні чипи. Це дозволяє оптимізувати апаратну архітектуру під конкретні моделі, програмні бібліотеки та типи навантаження.
Zhenwu V900 має працювати саме в такій екосистемі: разом із хмарною платформою Alibaba та сімейством моделей Qwen. За словами компанії, новий чип орієнтований як на навчання, так і на інференс — запуск уже навчених нейромереж.
Параметри моделі — лише одна частина продуктивності
Плани створювати моделі з трильйонами параметрів звучать вражаюче, але сама кількість параметрів не гарантує пропорційного зростання якості. Важливими залишаються архітектура, дані, методи навчання та ефективність використання обчислень.
Частина сучасних систем уже використовує mixture-of-experts, де під час кожного запиту активується лише частина параметрів. Це дозволяє збільшувати загальний масштаб моделі без пропорційного росту витрат на кожну відповідь.
Alibaba також заявила про намір значно збільшити потужність своїх дата-центрів. Для AI-інфраструктури це означає не лише більше серверів, а й потребу в електроенергії, системах охолодження та високошвидкісних мережах між чипами.
У ширшому контексті запуск Zhenwu V900 показує тенденцію до вертикальної інтеграції AI. Компанії прагнуть контролювати весь стек — від кремнію й мережевого обладнання до хмарних сервісів та моделей.
Це може прискорити розвиток спеціалізованих AI-платформ, але водночас зробить конкуренцію дедалі залежнішою не тільки від якості алгоритмів, а й від здатності будувати власну обчислювальну інфраструктуру у великому масштабі.
