es.wedoany.com Noticia: La empresa china de Internet ByteDance está negociando con la empresa de chips inteligentes de Shanghái, Tianshu Zhixin, la adquisición de al menos 50 000 chips de inferencia de inteligencia artificial, destinados principalmente a cargas de trabajo de inferencia de modelos grandes. Las negociaciones actuales involucran productos correspondientes a la serie de GPU de inferencia en la nube "Zhikai" de Tianshu Zhixin, mientras que para escenarios de entrenamiento se corresponden principalmente con su serie "Tiāngāi". Si se concreta el acuerdo, Tianshu Zhixin se convertirá en uno de los proveedores importantes de GPU nacionales de ByteDance, después de Huawei y Cambricon.
Esta posible compra apunta a nuevos avances en la construcción de centros de datos de ByteDance y en su estrategia de capacidad de cómputo nacional. En comparación con el entrenamiento de modelos, la etapa de inferencia corresponde al proceso en el que los modelos grandes generan respuestas a solicitudes de usuarios, manejan diálogos de múltiples rondas y completan tareas de generación de contenido, con alta frecuencia de invocación y gran presión de concurrencia, siendo más sensible a la escala de suministro de chips y al costo unitario. A medida que la base de usuarios de productos de inteligencia artificial como Doubao se expande, el suministro estable de chips de inferencia se está convirtiendo en un eslabón clave en la infraestructura de capacidad de cómputo de las grandes empresas de Internet.
Tianshu Zhixin, fundada en 2015 y con sede en Shanghái, se dedica principalmente a GPU de uso general y chips de aceleración de inteligencia artificial. Su línea de productos ya cubre entrenamiento, inferencia y dispositivos de borde, donde la serie "Tiāngāi" está orientada a escenarios de entrenamiento, la serie "Zhikai" a escenarios de inferencia en la nube y en el borde, y la serie "Tóngyāng" a aplicaciones de borde como robots y terminales inteligentes. Si ByteDance finalmente adopta la serie "Zhikai", significará un avance adicional en el despliegue a gran escala de chips de inferencia nacionales en grandes plataformas de Internet.
Desde la perspectiva de la cadena de suministro, la compra masiva de chips nacionales por parte de ByteDance no solo complementa una única fuente de suministro. La demanda de capacidad de cómputo para el negocio de inteligencia artificial está pasando de tareas de entrenamiento por fases a servicios de inferencia a largo plazo, de alta frecuencia y baja latencia. Las empresas necesitan configurar simultáneamente chips de entrenamiento, chips de inferencia, redes, almacenamiento y recursos de centros de datos. Una estrategia de múltiples proveedores ayuda a reducir el impacto de las fluctuaciones de una única fuente de chips en la continuidad del negocio, y también permite adaptar soluciones de hardware más adecuadas para diferentes modelos y escenarios de negocio.
Las grandes empresas de Internet están compitiendo por construir fosos de capacidad de cómputo. En el pasado, la inversión en capacidad de cómputo se centraba más en servidores en la nube y centros de datos de uso general; ahora, las aplicaciones de modelos grandes exigen que las empresas tengan una mayor capacidad de programación de chips de inferencia de inteligencia artificial, capacidad de adaptación de modelos y capacidad de operación y mantenimiento de clústeres. Quien pueda soportar una mayor concurrencia de inferencia a un costo menor, tendrá un espacio de iteración de productos más estable en áreas como chatbots, generación de video, búsqueda y recomendación, publicidad y servicios empresariales inteligentes.
Los detalles de la transacción aún no están finalizados, y la cantidad de compra, el ritmo de entrega, el escenario de despliegue real y la escala de expansión posterior aún pueden cambiar. Para Tianshu Zhixin, ingresar a la cadena de suministro de capacidad de cómputo central de ByteDance sería un hito importante en su expansión desde compras gubernamentales y clientes industriales hacia grandes clientes de Internet; para ByteDance, si la capacidad de cómputo nacional puede funcionar de manera estable en cargas de trabajo de inferencia reales afectará directamente la estructura de costos y la capacidad de servicio de sus productos de inteligencia artificial.
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