AnswersPublished18 sources
לא לנצח את Nvidia — אלא להפיק יותר מהחומרה המקומית
לפי דיווח על דברי הנהלת iFLYTEK, מאיצים מקומיים עשויים להיות יעילים עד פי 5 פחות מ Nvidia H200 באימון עם הקשר של יותר מ 256 אלף טוקנים — נתון שלא אומת באופן עצמאי. החברה מדווחת כי שיפורי הנדסה העלו את יעילות האשכולות המקומיים מכ 30% ל 84%–93% ביחס לאשכולות המקובלים בתעשייה.
פורסם על ידינערך באמצעות GPT-5.6 Lunaהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- לפי דיווח על דברי הנהלת iFLYTEK, מאיצים מקומיים עשויים להיות יעילים עד פי 5 פחות מ Nvidia H200 באימון עם הקשר של יותר מ 256 אלף טוקנים — נתון שלא אומת באופן עצמאי.
- החברה מדווחת כי שיפורי הנדסה העלו את יעילות האשכולות המקומיים מכ 30% ל 84%–93% ביחס לאשכולות המקובלים בתעשייה.
- Spark X2 Flash, מודל MoE בעל 30 מיליארד פרמטרים, אומן ונפרס כולו על אשכולות Huawei Ascend 910B — הוכחה למסלול מקומי מקצה לקצה.
- האסטרטגיה עשויה לעבוד כל עוד הלקוחות מעדיפים פרטיות, שליטה בפריסה, דיוק ייעודי והשלמת משימות על פני חלונות הקשר של מיליון טוקנים.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is iFLYTEK responding to domestic compute constraints, as discussed at its August 21, 2026 earnings call, given that domestic accelerato. Article summary: iFLYTEK’s response is not to outspend Nvidia-based frontier labs on the biggest possible model. It is to make domestic compute productive enough for commercially valuable, bounded-context applications—then monetize integ. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
iFLYTEK אינה מנסה לנצח מעבדות AI המבוססות על Nvidia באמצעות המודל הגדול ביותר או חלון ההקשר הארוך ביותר. במקום זאת, החברה מנסה להפוך את החומרה המקומית בסין ליעילה מספיק עבור יישומים מסחריים מוגדרים — ואז למכור תוצאה אמינה, לא מספר מרבי של טוקנים.
זו אסטרטגיה שנולדה מתוך מגבלה ממשית. לפי דיווח על דברי הנהלת החברה בשיחת התוצאות של אוגוסט, מאיצים מקומיים עשויים להיות יעילים עד פי 5 פחות ממערכות המבוססות על Nvidia H200 באימון עם חלונות הקשר של יותר מ-256 אלף טוקנים. מדובר בנתון שמיוחס להנהלה ולא בתוצאה שאומתה באופן עצמאי מול תמליל ראשוני של השיחה. 8
לא כל יישום צריך מיליון טוקנים
רוב מערכות ה-AI הארגוניות אינן חייבות להזין למודל היסטוריה רציפה של מיליון טוקנים בכל פעולה. מערכת חינוך עשויה להזדקק לתוכניות לימודים ולרשומות תלמידים; כלי רפואי — למידע קליני רלוונטי; עוזר ברכב — להקשר מהשיחה ולנתוני הרכב; ומערכת ארגונית — למסמכים ולנהלים פנימיים מוגדרים.
במקרים כאלה אפשר לאתר רק את המידע הרלוונטי, לחלק מסמכים למקטעים, להשתמש בזיכרון מובנה ולהפעיל כלים או סוכנים לפי הצורך. הדבר אינו מבטל את היתרון של הקשר ארוך במיוחד, אך הוא עשוי להפחית את התדירות שבה יש צורך בחלון ההקשר היקר ביותר.
מכאן נובעת הבחירה העסקית של iFLYTEK: אם הלקוחות מעריכים דיוק בתחום מסוים, פרטיות, שליטה בפריסה, זמן תגובה והשלמת תהליכים — יותר מאשר יכולת שיא במבחן הקשר — החברה יכולה להתחרות גם בלי לשחזר את כלכלת האימון של Nvidia בכל קנה מידה.
האופטימיזציה מתחילה במודל ונמשכת עד הפריסה
התגובה של iFLYTEK אינה אופטימיזציה יחידה, אלא תכנון משותף של חומרה ותוכנה לאורך כל מחזור החיים של המודל. החברה עובדת, בין היתר, על:
- ארכיטקטורת המודל, כולל מודלים מסוג Mixture of Experts (MoE);
- אופרטורים וקרנלים המותאמים למאיצים המקומיים;
- תקשורת מבוזרת וחלוקת מומחים בין מעבדים;
- ארגון הזיכרון וניהול מטמון ה-KV;
- מסגרות אימון, תזמון וכלי פריסה.
המטרה היא לצמצם את תקורת התקשורת, למנוע צווארי בקבוק בזיכרון, לשפר את ניצול המאיצים ולהתאים כל מודל למאפייני השבבים המקומיים. הסיבה לכך פשוטה: המפרט של מאיץ יחיד אינו קובע לבדו את הביצועים של מערכת אימון או הסקה שלמה.
לפי חומרים שפרסמה iFLYTEK, אשכולות המחשוב המקומיים שלה פעלו בתחילה בכ-30% מהיעילות של אשכולות מקובלים בתעשייה. אופטימיזציה של אופרטורים, שינויים באסטרטגיות מבוזרות ועבודת הנדסה רחבה יותר העלו, לטענת החברה, את היעילות ל-84%–93%. גם אלה נתונים מדווחים של החברה ולא אמת מידה שנבדקה בביקורת עצמאית. 17
Spark X2 הוא מבחן המציאות
הראיה המרכזית לאסטרטגיה היא ש-iFLYTEK ממשיכה לפתח את משפחת מודלי Spark על תשתית מקומית, ולא מתייחסת לשבבים המקומיים רק כתחליף לשלב ההסקה.
Spark X2-Flash מתואר כמודל MoE בעל 30 מיליארד פרמטרים, שאומן ונפרס כולו על אשכולות Huawei Ascend 910B. החשיבות כאן היא לא רק בגודל המודל, אלא בכך שמדובר במסלול מקומי מקצה לקצה: אימון, איטרציה ופריסה — ולא במודל שאומן במקום אחר ורק הוסב לאחר מכן. 8
החברה הציגה גם צינור הסקה לרצפים ארוכים ואת Spark X2 כדוגמאות לאופטימיזציה משותפת של המודל והתשתית. Spark X2-VL מרחיב את המשפחה לעומסי עבודה מולטי-מודליים, ובחומרים של iFLYTEK נכתב כי X2, X2-Flash ו-X2-VL שודרגו במהלך 2026. 17
הכיוון הזה ממשיך עבודה מקומית קודמת של החברה. iFLYTEK אומרת שמודלי Spark השתמשו במסלול מחשוב מקומי מלא, הכולל אימון, איטרציה ופריסת הסקה. דיווח קודם תיאר גם את הזמן ההנדסי שנדרש להתאים כל איטרציה של אלגוריתם לשבבים המקומיים: יותר משישה חודשים נדרשו כדי לעבור את רף 80% מהביצועים של שבבי Nvidia מתקדמים. 5
הדגם הבא יבחן אם השיטה מתרחבת
בתדרוך התוצאות שנערך ב-21 באוגוסט 2026 הודיעה iFLYTEK כי תשיק בכנס המפתחים Global 1024 של אותה שנה מודל דגל כללי חדש, המבוסס כולו על כוח מחשוב מקומי. ההודעה תומכת בשחרור מדורג לפני הכנס, אך אינה מאשרת במדויק את התזמון של "סוף אוגוסט" כפי שנוסח בשאלה. 1
ההשקה תהיה מבחן חשוב לשאלה אם השיטה מתאימה גם למודל כללי גדול יותר, ולא רק לתרחישים ייעודיים. הצלחה תראה שתשתית מקומית יכולה לתמוך בדור משמעותי נוסף של מודלים. עם זאת, היא לא תוכיח לבדה שוויון חומרתי מול Nvidia בכל סוגי האימון.
למכור תוצאה במקום טוקנים
לחברה שמוגבלת בכוח מחשוב יש שתי אפשרויות: להתחרות ישירות בעלות ובקנה המידה של אימון מודלי חזית, או להטמיע את המודלים במוצרים שבהם התשתית היא רק חלק אחד מהערך. iFLYTEK מדגישה את האפשרות השנייה.
משפחת המודלים שלה מכוונת ליישומים אנכיים בחינוך, ברפואה, ברכב ובארגונים — תחומים שבהם פריסה פרטית, איכות המותאמת לתחום, אבטחת מידע ואמינות תפעולית עשויות להיות חשובות לא פחות מציון במבחן כללי. חומרי החברה מתארים את Spark כפלטפורמה התומכת בחינוך ובתרחישים יישומיים נוספים, ואילו בתחום הבריאות היא מדגישה מערכת לתמיכה בהחלטות קליניות המבוססת על מודל רפואי של Spark. 17
35
הגישה הזו עשויה להפוך שיפורי הנדסה לנכס מצטבר. אופרטורים טובים יותר, שיטות תקשורת יעילות יותר, ניהול זיכרון ומסגרות פריסה יכולים לשמש לאורך כמה דורות של מודלים ובכמה התקנות אצל לקוחות. היתרון אינו בהכרח אימון זול יותר במונחים מוחלטים, אלא היכולת להפיק יותר עבודה שימושית מחומרה מוגבלת — תוך שליטה מלאה יותר במחזור החיים של המערכת.
מדוע ליו צ'ינגפנג מדבר על נקודת מפנה בתוך שנתיים
הטענה שפער הביצועים עשוי להצטמצם נשענת על ניסיון מצטבר, ולא על ההנחה שהשבבים המקומיים כבר שווים ל-Nvidia. iFLYTEK השקיעה שנים בהתאמת ארכיטקטורות, מערכות מבוזרות וכלי תוכנה לתשתית המקומית. ככל שהשבבים, הרשתות, המהדרים, המסגרות ואקו-סיסטם המפתחים ישתפרו, הניסיון הזה עשוי לקצר את הזמן הדרוש כדי להפוך כל דור חדש לשימושי בפרודקשן.
בתרחיש כזה, החיסרון הנוכחי עשוי להפוך ליתרון ארגוני: ל-iFLYTEK יהיו עלויות הגירה נמוכות יותר, ניסיון רב יותר בסביבת ייצור ומערך פריסה מקומי בשל. החברה מתארת בפומבי מאמץ מתמשך לבנות מערכת עצמאית וניתנת לשליטה, מתשתית המחשוב ועד ליישומי המודלים. 3
17
זהו מסלול אפשרי, לא הבטחה. דיווחים על שוק החומרה הסיני ל-AI עדיין מבחינים בין ההתקדמות של שבבים מקומיים בהסקה לבין היתרון שנותר ל-Nvidia באימון, במיוחד בכל הקשור לביצועי מערכות הזיכרון. 2
6
הסיכון: דרישות החזית עלולות להתקדם מהר יותר
האסטרטגיה של iFLYTEK עובדת בצורה הטובה ביותר אם לקוחות בתחומי החינוך, הבריאות, הרכב והארגונים ממשיכים להעדיף פריסה מאובטחת, דיוק בתחום, זמן תגובה ותוצאות תפעוליות על פני הקשר בלתי מוגבל. היא תהיה פחות משכנעת אם אותם לקוחות יתחילו לדרוש אימון והסקה אמיתיים של מיליון טוקנים כתכונה בסיסית.
לכן השאלה המרכזית אינה אם iFLYTEK תצליח למחוק כל פער חומרה. השאלה היא אם ההנדסה ושילוב המוצרים שלה יוכלו להפוך את הפער ללא רלוונטי מבחינה מסחרית עבור מספיק יישומים בעלי ערך. משפחת Spark X2, השיפור המדווח ביעילות והמודל המקומי החדש שבדרך מצביעים על כך שזהו היעד — אך חזית ההקשר הארוך נותרה האתגר הבלתי פתור המרכזי.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "לא לנצח את Nvidia — אלא להפיק יותר מהחומרה המקומית"?
לפי דיווח על דברי הנהלת iFLYTEK, מאיצים מקומיים עשויים להיות יעילים עד פי 5 פחות מ Nvidia H200 באימון עם הקשר של יותר מ 256 אלף טוקנים — נתון שלא אומת באופן עצמאי.
What are the key points to validate first?
לפי דיווח על דברי הנהלת iFLYTEK, מאיצים מקומיים עשויים להיות יעילים עד פי 5 פחות מ Nvidia H200 באימון עם הקשר של יותר מ 256 אלף טוקנים — נתון שלא אומת באופן עצמאי. החברה מדווחת כי שיפורי הנדסה העלו את יעילות האשכולות המקומיים מכ 30% ל 84%–93% ביחס לאשכולות המקובלים בתעשייה.
What should I do next in practice?
Spark X2 Flash, מודל MoE בעל 30 מיליארד פרמטרים, אומן ונפרס כולו על אשכולות Huawei Ascend 910B — הוכחה למסלול מקומי מקצה לקצה.
Sources
pandaily.comUnder Domestic Compute Constraints, iFLYTEK Turns to Engineering
edu.iflytek.comWAIC收官！从“数字世界”走向真实课堂，需要“更懂教育的AI”
chinadaily.com.cnTech firms deepen innovation, strengthen resilience
news.aibase.comChina's Large Model Receives Another Major Upgrade ...
iflytek.comTwo Key Industry Signals from WAIC 2026-News-iFLYTEK