Alibaba i China Telecom stawiają na chińskie chipy AI. Klaster w Shaoguan ma urosnąć dziesięciokrotnie

Co uruchomiły Alibaba i China Telecom?

8 kwietnia 2026 roku Alibaba i China Telecom ogłosiły uruchomienie w Shaoguan w prowincji Guangdong centrum danych przeznaczonego do obliczeń AI. Jego początkową podstawą jest klaster z 10 tys. akceleratorów Zhenwu, zaprojektowanych przez T-Head — dział Alibaba zajmujący się projektowaniem układów scalonych. Według dostępnych relacji jest to pierwsze wdrożenie chipów Zhenwu na tak dużą skalę w obszarze Greater Bay Area. 813

Układ ma obsługiwać zarówno trenowanie modeli, jak i wnioskowanie, czyli generowanie odpowiedzi przez już wytrenowane systemy. Raporty wskazują, że infrastruktura została przygotowana do pracy z modelami liczącymi setki miliardów parametrów. Zastosowana architektura sieciowa ma pozwalać 10 tys. chipów działać jak jeden system, przy deklarowanym opóźnieniu sieci na poziomie 4 mikrosekund. 2

Kto jest właścicielem centrum danych?

Nie jest to wyłącznie centrum danych Alibaba. Dostępne informacje wskazują, że obiekt jest własnością China Telecom i to ten operator nim zarządza. Alibaba dostarcza technologię akceleratorów Zhenwu, a Alibaba Cloud wnosi oprogramowanie, usługi chmurowe i narzędzia potrzebne do obsługi obciążeń AI. Najtrafniej opisywać więc projekt jako infrastrukturę telekomunikacyjną China Telecom zbudowaną wokół technologii Alibaba. 5

Co potrafią chipy Zhenwu?

Zhenwu zostały zaprojektowane z myślą o dwóch głównych etapach pracy nad sztuczną inteligencją: szkoleniu dużych modeli oraz ich późniejszym uruchamianiu. Klaster ma obsługiwać wymagające zadania związane z modelami o setkach miliardów parametrów. Niektóre doniesienia mówią także o około 30-procentowym wzroście efektywności trenowania i wnioskowania oraz niemal dziesięciokrotnie wyższej przepustowości pojedynczej karty względem wcześniejszych generacji. Są to jednak deklaracje przytaczane przez źródła branżowe, a niezależnych testów porównujących Zhenwu z czołowymi akceleratorami Nvidii jest za mało, by potwierdzić równoważność wydajności. 14

Planowana rozbudowa do 100 tys. chipów zmieniłaby klaster w znacznie większą, współdzieloną platformę obliczeniową. Mogłyby z niej korzystać przedsiębiorstwa, mniejsze firmy i instytucje publiczne. Wśród możliwych kategorii zastosowań wymienia się analizę obrazów medycznych, badania nad lekami, odkrywanie materiałów, symulacje, optymalizację procesów przemysłowych oraz usługi AI dla administracji. Publicznie dostępne informacje nie potwierdzają jednak konkretnych umów z określonymi użytkownikami.

Dlaczego własne chipy są dla Alibaby ważne?

Własny akcelerator daje firmie większą kontrolę nad całym cyklem projektowania i wdrażania AI. Alibaba może wspólnie dostrajać:

• pamięć i komunikację między układami,
• jądra obliczeniowe modeli,
• przepustowość wnioskowania,
• planowanie zadań w klastrze,
• dostępność dostaw,
• koszty jednostkowe usług chmurowych.

To przewaga wynikająca z integracji pionowej. Zamiast całkowicie opierać się na harmonogramie rozwoju sprzętu Nvidii, Alibaba może rozwijać chipy, serwery, sieć, centra danych, chmurę i modele AI w jednym ekosystemie. Taka strategia może zmniejszyć ekspozycję na ograniczenia eksportowe dotyczące zaawansowanych amerykańskich układów i ułatwić skalowanie usług na bardziej jednolitej, krajowej platformie sprzętowej. 813

Nie oznacza to automatycznie, że Zhenwu dorównują najlepszym akceleratorom Nvidii. Własny projekt zwiększa kontrolę nad podażą, kosztami i optymalizacją sprzętu oraz oprogramowania, ale bez niezależnych benchmarków nie pozwala wiarygodnie ocenić jego pozycji w światowej czołówce.

Element chińskiej strategii samowystarczalności

Klaster w Shaoguan jest czymś więcej niż próbą prostego zastąpienia zagranicznych GPU. Każde wdrożenie krajowych chipów tworzy popyt na chińskie układy, dostarcza doświadczeń z eksploatacji, rozwija narzędzia programistyczne i buduje bazę zainstalowanych urządzeń. Wszystkie te elementy są potrzebne, by uniezależnienie od zagranicznych łańcuchów dostaw nie pozostało wyłącznie celem politycznym. 13

Projekt pojawia się w okresie zaostrzającej się rywalizacji technologicznej Chin i Stanów Zjednoczonych oraz amerykańskich ograniczeń eksportowych obejmujących zaawansowane chipy AI. W tym kontekście znaczenie ma nie tylko to, jak szybki jest pojedynczy układ, lecz także czy można go produkować, wdrażać i obsługiwać na dużą skalę w ramach kontrolowanego lokalnie ekosystemu.

Jak łączy się to z rodziną modeli Qwen?

Qwen, początkowo znany jako Tongyi Qianwen, to rodzina dużych modeli językowych i multimodalnych rozwijana przez Alibaba Cloud. Jej wersja beta pojawiła się w kwietniu 2023 roku, a publiczny dostęp w Chinach uruchomiono we wrześniu tego samego roku. Wczesne modele Qwen były powszechnie opisywane jako oparte na architekturze rodziny Llama firmy Meta lub blisko z niej wywodzone. Kolejne generacje ewoluowały jednak w kierunku własnych konstrukcji Alibaby — zarówno gęstych i multimodalnych, jak i wykorzystujących architekturę mixture-of-experts, czyli „mieszanki ekspertów”. 25

W kwietniu 2026 roku Alibaba zaprezentowała Qwen3.6-Plus jako hostowany model skoncentrowany na kodowaniu agentowym, percepcji multimodalnej i rozumowaniu. Alibaba opisuje go także jako model z oknem kontekstowym obejmującym 1 mln tokenów, co może być przydatne przy analizie dużych repozytoriów kodu i pracy z obszernymi zbiorami dokumentów. Określenie „zoptymalizowany pod RAG” — czyli generowanie wspomagane wyszukiwaniem — należy traktować jako charakterystykę zastosowań, a nie dowód, że model bazowy został zaprojektowany wyłącznie do takich zadań. 714

Warto też doprecyzować słowo „najnowszy”. Qwen3.6-Plus był przedstawiany jako flagowa, najnowsza wersja w momencie premiery, ale aktualna strona modeli Alibaba wymienia również Qwen3.7-Plus. Dlatego Qwen3.6-Plus nie powinien być nazywany najnowszym modelem bez wskazania konkretnego momentu. 11

Alibaba buduje pełny stos AI

Centrum w Shaoguan i rozwój Qwen pokazują, że Alibaba chce konkurować nie tylko pojedynczym modelem językowym. Firma rozwija jednocześnie półprzewodniki, infrastrukturę centrów danych, usługi chmurowe i modele AI. W rywalizacji chińsko-amerykańskiej taki pełny stos może mieć znaczenie równie duże jak wyniki samych modeli — szczególnie wtedy, gdy dostęp do najbardziej zaawansowanych układów zależy od decyzji dotyczących eksportu i globalnych łańcuchów dostaw.