Alibaba представила Zhenwu V900 – новый процессор собственной разработки для обучения и работы моделей искусственного интеллекта. Компания называет его самым мощным ИИ-чипом, созданным в Китае. По данным Caixin, производительность V900 втрое выше, чем у предыдущего Zhenwu M890; чип получил 216 ГБ памяти и пропускную способность межчиповых соединений 1200 ГБ/с. Серийное производство и коммерческий выпуск намечены на первый квартал 2027 года.
Процессоры можно будет объединять в кластеры размером до 500 тыс. чипов – Alibaba рассчитывает использовать их для обучения крупнейших ИИ-моделей. Одновременно компания готовит новое поколение Qwen с 5–10 трлн параметров против 2,4 трлн у нынешней флагманской модели Qwen 3.8 Max и планирует к 2032 году довести глобальную мощность дата-центров Alibaba Cloud до более 20 ГВт.
Собственные чипы – один из компонентов выстраивания компанией собственной технологической инфраструктуры: чипы, модели, дата-центры и облачные сервисы. Ранее Alibaba объявляла о вложениях 380 млрд юаней – около $56,6 млрд – в облачную и ИИ-инфраструктуру за три года. К концу второго квартала 2026 года из этой суммы около 190 млрд юаней уже было инвестировано.
Именно поэтому время презентации привлекло дополнительное внимание. Китайские технологические компании ускоряют создание собственных альтернатив Nvidia на фоне американских ограничений на поставки передовых процессоров, а искусственный интеллект стал одним из предметов переговоров Вашингтона и Пекина. Zhenwu V900 был представлен 22 сентября – за день до начала государственного визита Си Цзиньпина в США 23–25 сентября. Ожидается, что технологические ограничения и ИИ войдут в повестку его встречи с Дональдом Трампом.
Для компаний из стран BRICS появление еще одного полноценного ИИ-стека означает прежде всего больше вариантов инфраструктуры и меньшую зависимость рынка от нескольких американских поставщиков процессоров и облачных сервисов. Особенно это важно для бизнеса, которому нужны большие вычислительные мощности для промышленного ИИ, финансов, электронной коммерции, логистики и разработки собственных моделей.
