Hvad har Kinas nye 10.000-korts AI-klynge i Shenzhen opnået?

Et kinesisk AI-anlæg i superligaen

Shenzhen har aktiveret Kinas første fuldt indenlandske AI-klynge på 10.000 kort – eller AI-acceleratorer. Systemet er bygget med avancerede chips fra Huawei og leverer en opgivet kapacitet på 11.000 petaflops, altså omkring 11.000 billiarder beregninger i sekundet. 711

Anlægget er en udvidelse af en tidligere fase på 3.000 petaflops, som blev sat i drift året før. Tilsammen har Shenzhen dermed nået 14.000 petaflops AI-kapacitet. Projektet beskrives som Kinas første klynge i denne størrelse, hvor både chips, systemer, netværk og software er baseret på en indenlandsk, fuldt kontrollerbar teknologistak. 711

Hvilken Huawei-teknologi driver klyngen?

Kernen er Huaweis Ascend 910C, en AI-accelerator udviklet til blandt andet modeltræning og inferens – den fase, hvor en færdig model besvarer forespørgsler. Chippen indgår i Huaweis samlede Ascend + CANN-økosystem, hvor CANN er softwarelaget, der hjælper udviklere med at få AI-modeller til at køre på Ascend-hardware. 1113

Det er vigtigt, fordi et AI-datacenter ikke kun består af selve chippen. Ydelsen afhænger også af hukommelse, serverdesign, forbindelser mellem acceleratorerne, kompilere og udviklerværktøjer. Huawei forsøger derfor at levere et alternativ til Nvidia på systemniveau – ikke blot en enkelt processor.

Hvordan klarer Ascend 910C sig mod Nvidia H100?

Ifølge rapporterede test fra DeepSeek nåede Ascend 910C omkring 60 procent af Nvidia H100's inferensydelse på bestemte opgaver. 1113 Det er en relevant måling, men tallet bør ikke læses som en universel sammenligning: Resultatet gælder en specifik arbejdsbelastning og siger ikke i sig selv, at 910C matcher H100 i modeltræning, softwaremodenhed, strømforbrug eller alle andre AI-opgaver.

Nvidias fordel handler desuden ikke kun om rå beregningskraft. Virksomhedens CUDA-software, udviklerværktøjer og netværksteknologier er bredt udbredt. Huaweis udfordring er derfor både at levere tilstrækkelig hardware og at gøre det let for virksomheder at flytte eksisterende AI-systemer over på Ascend.

Hvorfor gør tusindvis af chips en forskel?

En AI-klynge samler mange acceleratorer, så én stor opgave kan deles op og køres parallelt. Under træning kan modellen, dataene eller de enkelte beregningstrin fordeles på mange kort. Ved inferens kan systemet sende mange forespørgsler til forskellige acceleratorer samtidig.

Det øger den samlede kapacitet markant, men kun hvis kortene kan kommunikere hurtigt nok. Højhastighedsnetværk og software, der koordinerer beregningerne, er derfor afgørende. Hvis kommunikationen mellem acceleratorerne bliver en flaskehals, kan en stor del af den teoretiske gevinst forsvinde.

Tegn på stor efterspørgsel – men ikke fuld markedssejr

Den tidligere 3.000-petaflops-del var ifølge rapporter fuldt booket, før udvidelsen med 10.000 kort gik i drift. En separat rapport oplyste, at næsten 50 organisationer havde underskrevet rammeaftaler, og at den samlede reservationsgrad var 92 procent. 1

Det peger på en betydelig efterspørgsel efter indenlandsk AI-kapacitet i Kina. Det beviser dog ikke, at Huaweis platform allerede har fortrængt Nvidia bredt i det kinesiske marked. Flere kinesiske virksomheder har fortsat haft adgang til udenlandsk Nvidia-kapacitet, blandt andet via datacentre uden for Kina.

Andre kinesiske fremskridt på chipområdet

Huawei har også præsenteret en chipdesignstrategi, der ifølge selskabet skal kunne nå en transistortæthed svarende til en 1,4-nanometer-proces i 2031 uden brug af de mest avancerede litografiværktøjer. Det er fortsat en virksomhedsprognose og ikke dokumentation for en færdig produktionschip med den tæthed.

Samtidig har Reuters rapporteret, at kundetest af Huaweis Ascend 950PR er forløbet positivt, og at ByteDance og Alibaba overvejer at lægge ordrer. Reuters skrev også, at chippen er udviklet med større kompatibilitet med Nvidias CUDA-software for at gøre overgangen lettere for kunderne.

Et direkte svar på USA's eksportkontrol

USA begyndte i 2022 at begrænse eksporten af avancerede Nvidia-chip som A100 og H100 til Kina. Reglerne blev udvidet og strammet i 2023, så de også omfattede flere avancerede AI-chip og relevant udstyr til chipproduktion.

Shenzhen-klyngen skal ses i den sammenhæng. Målet er at erstatte en begrænset adgang til udenlandske acceleratorer med en indenlandsk stak, der omfatter chips, servere, netværk og software – i en skala, der kan bruges til arbejde med meget store AI-modeller.

Huawei spiller en central rolle, fordi Ascend-serien giver Kina et alternativ både på chipniveau og på niveauet for komplette datacentersystemer. Men sammenligningen med H100, udfordringerne med software og den fortsatte brug af udenlandsk Nvidia-kapacitet viser, at Kinas teknologiske selvforsyning stadig er et mål under opbygning – ikke et afsluttet projekt. 712