CloudMatrix 384: 384-chipowy klaster AI Huawei rzuca wyzwanie Nvidii w obliczu amerykańskich ograniczeń eksportowych

Firma Huawei Technologies zaprezentowała na stronie https://www.reuters.com/world/china/huawei-shows-off-ai-computing-system-rival-nvidias-top-product-2025-07-26/?utm_source=chatgpt.com swój najbardziej ambitny jak dotąd system sztucznej inteligencji, CloudMatrix 384, na Światowej Konferencji Sztucznej Inteligencji (WAIC) w Szanghaju. Pokazany publicznie po raz pierwszy system został zaprojektowany w celu przyspieszenia szkolenia modeli na dużą skalę i pozycjonuje firmę jako krajową alternatywę dla wysokiej klasy platformy GB200 NVL72 firmy Nvidia.

Rdzeń systemu składa się z 384 akceleratorów Ascend 910C połączonych opatentowanym interkonektem "super-węzła". Dzięki zgrupowaniu większej liczby chipów, projekt kompensuje niższą przepustowość na urządzenie, osiągając łączną wydajność, która według SemiAnalysis może przewyższać GB200 Nvidii w niektórych testach porównawczych. WAIC nie ujawnił dokładnych danych dotyczących wydajności, ale analitycy zauważają, że Huawei priorytetowo traktuje optymalizację przepustowości i opóźnień w stosunku do wydajności poszczególnych procesorów.

Premiera ma miejsce w momencie, gdy amerykańskie ograniczenia eksportowe blokują najszybsze procesory graficzne Nvidii z Chin, stwarzając pole do popisu dla Huawei. Jak zauważył dyrektor generalny Nvidii w maju, Huawei "porusza się dość szybko" Firma może teraz dostarczać krajowy sprzęt do dostawców usług w chmurze i instytutów badawczych, wykorzystując własne podejście, które omija ograniczenia licencyjne, które ograniczają wielu lokalnych projektantów chipów.

Założyciel Ren Zhengfei przyznaje, że układy Ascend ustępują amerykańskim rywalom pod względem surowej mocy, ale twierdzi, że optymalizacja matematyczna i obliczenia klastrowe mogą zniwelować różnice w wydajności w rzeczywistych obciążeniach. Firma przeznacza około 180 miliardów jenów (25 miliardów USD) rocznie na badania i rozwój, z czego jedną trzecią przeznacza na długoterminowe badania teoretyczne, które Ren uważa za niezbędne do zmniejszenia zależności od prawa Moore'a.

To, czy CloudMatrix 384 przełoży się na szerokie zastosowanie komercyjne, zależeć będzie od ceny, dojrzałości oprogramowania i zmieniającej się polityki Pekinu w zakresie zamówień w chmurze. Niemniej jednak jego pojawienie się podkreśla, jak szybko chiński ekosystem sprzętu AI przesuwa się w kierunku rodzimych rozwiązań - i jak konkurencja przenosi się z pojedynczych chipów na innowacje na poziomie całego systemu.