de.wedoany.com-Bericht: Das chinesische Internetunternehmen ByteDance führt derzeit Verhandlungen mit dem in Shanghai ansässigen Unternehmen für künstliche Intelligenz-Chips Tianshu Zhixin über den Erwerb von mindestens 50.000 KI-Inferenzchips, die hauptsächlich für Inferenz-Workloads großer Modelle eingesetzt werden sollen. Die laufenden Gespräche betreffen Produkte aus der „Zhikai"-Serie von Tianshu Zhixin, die für Cloud-Inferenz-GPUs ausgelegt ist, während für Trainingsszenarien hauptsächlich die „Tiange"-Serie zum Einsatz kommt. Sollte das Geschäft zustande kommen, würde Tianshu Zhixin nach Huawei und Cambricon zu einem der wichtigen inländischen GPU-Lieferanten von ByteDance werden.
Dieser potenzielle Einkauf deutet auf neue Fortschritte beim Aufbau von Rechenzentren und der inländischen Rechenleistungsinfrastruktur von ByteDance hin. Im Vergleich zum Modelltraining umfasst die Inferenzphase den Prozess, bei dem große Modelle auf Benutzeranfragen reagieren, mehrstufige Dialoge verarbeiten und Inhalte generieren. Dieser Prozess zeichnet sich durch hohe Aufruffrequenzen und starke Parallelbelastung aus und reagiert empfindlicher auf das Angebotsvolumen und die Stückkosten der Chips. Mit der wachsenden Nutzerbasis von KI-Produkten wie Doubao wird die stabile Versorgung mit Inferenzchips zu einem entscheidenden Faktor in der Infrastruktur der Rechenleistung großer Internetunternehmen.
Tianshu Zhixin wurde 2015 gegründet, hat seinen Hauptsitz in Shanghai und ist auf allgemeine GPUs und KI-Beschleunigerchips spezialisiert. Die Produktpalette deckt Training, Inferenz und Endgeräte ab: Die „Tiange"-Serie ist für Trainingsszenarien ausgelegt, die „Zhikai"-Serie für Cloud- und Edge-Inferenz, und die „Tongyang"-Serie für Robotik und intelligente Endgeräte. Sollte ByteDance letztendlich die „Zhikai"-Serie einführen, würde dies eine weitere Verbreitung inländischer Inferenzchips auf großen Internetplattformen bedeuten.
Aus Sicht der Lieferkette geht es bei ByteDances verstärktem Einkauf inländischer Chips nicht nur um die Ergänzung einer einzelnen Bezugsquelle. Der Bedarf an Rechenleistung für KI-Anwendungen verlagert sich von phasenweisen Trainingsaufgaben hin zu langfristigen, hochfrequenten und latenzarmen Inferenzdiensten. Unternehmen müssen gleichzeitig Trainingschips, Inferenzchips, Netzwerk-, Speicher- und Rechenzentrumsressourcen bereitstellen. Eine Multi-Lieferanten-Strategie hilft, die Auswirkungen von Schwankungen bei einer einzelnen Chipquelle auf die Geschäftskontinuität zu verringern und ermöglicht es, für verschiedene Modelle und Geschäftsszenarien geeignetere Hardwarelösungen zu finden.
Große Internetunternehmen befinden sich in einem Wettlauf um den Aufbau von Rechenleistungs-Burggräben. In der Vergangenheit konzentrierten sich die Investitionen in Rechenleistung mehr auf Cloud-Server und allgemeine Rechenzentren; heute erfordern große Modellanwendungen von Unternehmen eine stärkere Fähigkeit zur Steuerung von KI-Inferenzchips, zur Modellanpassung und zum Cluster-Betrieb. Wer zu geringeren Kosten eine höhere parallele Inferenz unterstützen kann, wird in Bereichen wie Chatbots, Videogenerierung, Suche und Empfehlungen, Werbung und intelligente Unternehmensdienste stabilere Produktentwicklungszyklen erzielen.
Die Details des Geschäfts sind derzeit noch nicht endgültig festgelegt; die Einkaufsmenge, der Lieferrhythmus, das tatsächliche Einsatzszenario und der spätere Ausbauumfang können sich noch ändern. Für Tianshu Zhixin wäre der Eintritt in die Kern-Rechenleistungs-Lieferkette von ByteDance ein wichtiger Meilenstein für die Expansion von Regierungsaufträgen und Branchenkunden hin zu großen Internetkunden. Für ByteDance wird die Fähigkeit der inländischen Rechenleistung, unter realen Inferenzlasten stabil zu laufen, direkt die Kostenstruktur und die Servicefähigkeit seiner KI-Produkte beeinflussen.
Dieser Artikel wurde von Wedoany übersetzt und bearbeitet. Bei jeglicher Zitierung oder Nutzung durch künstliche Intelligenz (KI) ist die Quellenangabe „Wedoany“ zwingend vorgeschrieben. Sollten Urheberrechtsverletzungen oder andere Probleme vorliegen, bitten wir Sie, uns unverzüglich zu benachrichtigen. Wir werden den entsprechenden Inhalt umgehend anpassen oder löschen.
E-Mail: news@wedoany.com
