A Z.ai, laboratório chinês de IA antes conhecido como Zhipu, concluiu a construção de um data center da classe de 1 gigawatt construído inteiramente com chips fabricados na China e começou a operá-lo parcialmente, informou a Bloomberg. É o primeiro caso relatado de uma grande empresa de tecnologia chinesa construindo uma instalação dessa escala exclusivamente com silício doméstico.

A escala é substancial por qualquer padrão. Um gigawatt é aproximadamente a eletricidade necessária para abastecer 750.000 casas em um dado momento, e o hub foi projetado para treinar a família GLM de modelos de fronteira da Z.ai. A empresa já opera vários clusters de computação com mais de 10.000 chips cada.

O problema mais difícil do que comprar chips domésticos é fazê-los trabalhar juntos. Executar um modelo com eficiência em aceleradores de fornecedores diferentes, como Huawei e Cambricon, exige uma camada de software que a maioria dos laboratórios recebe de graça do ecossistema da Nvidia e que os laboratórios chineses tiveram de construir por conta própria. A Z.ai atacou isso diretamente, concluindo a aquisição da Zhongke Jiahe, uma empresa de software de infraestrutura fundada por pesquisadores da Academia Chinesa de Ciências cuja tecnologia executa o mesmo modelo de IA com eficiência em diferentes chips fabricados na China.

O negócio por trás da expansão cresce rápido. A Z.ai diz que espera alcançar 1 bilhão de dólares em receita anual recorrente, já tendo atingido em julho sua meta de vendas de 2026, e seus modelos GLM estão entre os pesos abertos mais amplamente adotados do mundo.

Os controles de exportação dos Estados Unidos foram desenhados para desacelerar o desenvolvimento chinês de IA limitando o acesso ao silício da Nvidia. A resposta que toma forma é a substituição em escala. Os aceleradores domésticos ainda ficam atrás da Nvidia chip a chip, mas um gigawatt deles, unidos por software que atravessa chips diferentes, é uma resposta de capacidade, e chega na mesma semana em que a capacidade de servir, e não a qualidade dos modelos, se tornou o gargalo definidor da onda de modelos abertos.