O que o novo cluster de IA de 10 mil placas em Shenzhen revela sobre a estratégia chinesa

Um marco de escala para a computação chinesa

Shenzhen, polo tecnológico no sul da China, colocou em operação o que é descrito como o primeiro cluster de computação inteligente do país com 10 mil placas de processamento e uma cadeia doméstica completa. O novo sistema foi construído com aceleradores de inteligência artificial da Huawei e oferece 11.000 petaflops — ou 11 quatrilhões de operações de ponto flutuante por segundo. 711

O número total do complexo é ainda maior: a nova etapa se soma a uma instalação de 3.000 petaflops ativada anteriormente, elevando a capacidade combinada para 14.000 petaflops. 711

O papel dos chips Ascend 910C e do CANN

A base do cluster é o Huawei Ascend 910C, acelerador desenvolvido para tarefas de treinamento e inferência de modelos de IA. Ao redor dos chips, a Huawei emprega uma pilha doméstica de hardware e software conhecida como Ascend + CANN.

CANN é o ambiente de computação da Huawei para seus aceleradores. Na prática, uma pilha desse tipo inclui não apenas o chip, mas também ferramentas de programação, bibliotecas, servidores, interconexões e sistemas capazes de fazer milhares de unidades trabalharem juntas. Esse conjunto é essencial porque o desempenho de um cluster depende tanto da comunicação entre os processadores quanto da capacidade individual de cada placa.

Testes atribuídos a pesquisadores da DeepSeek indicaram que o Ascend 910C alcançou aproximadamente 60% do desempenho de inferência de um Nvidia H100 em determinadas tarefas. Inferência é a etapa em que um modelo já treinado gera respostas ou previsões. O resultado não deve ser interpretado como um placar universal: ele não demonstra paridade em todos os tipos de treinamento, programas, eficiência energética ou maturidade do software. 1114

Por que juntar milhares de aceleradores aumenta o desempenho?

Um único acelerador pode executar muitas operações em paralelo, mas modelos atuais de IA frequentemente são grandes demais para caber ou ser processados de forma eficiente em uma só placa. Um cluster resolve parte desse problema ao repartir o trabalho entre várias unidades.

Dependendo da tarefa, o sistema pode:

• dividir diferentes partes do modelo entre as placas;
• distribuir lotes de dados para treinamento simultâneo;
• repartir solicitações de usuários durante a inferência;
• manter cópias ou fragmentos de modelos na memória de diferentes aceleradores.

O resultado é um aumento expressivo do poder computacional agregado. Porém, simplesmente instalar mais placas não basta. Cada unidade precisa trocar dados com as demais, e essa comunicação pode se tornar um gargalo. Redes de baixa latência, conexões de alta velocidade e software capaz de coordenar o processamento são o que transforma milhares de chips em uma infraestrutura única.

Adoção: demanda real, mas ainda não independência completa

A fase inicial, com 3.000 petaflops, teria sido totalmente reservada antes de a expansão de 10 mil placas começar a operar. Isso aponta para uma demanda significativa por capacidade de computação doméstica entre empresas e instituições chinesas. 11

Outro relato afirma que quase 50 organizações assinaram acordos-quadro para utilizar o sistema, elevando a taxa combinada de reserva para 92%. 1 Ainda assim, esses dados não permitem concluir que a plataforma da Huawei tenha deslocado a Nvidia de forma ampla em todo o mercado chinês. Empresas do país continuam buscando acesso a capacidade baseada em chips Nvidia no exterior, e a própria comparação de desempenho com o H100 mostra que a autossuficiência permanece incompleta.

Também há sinais de que os chips chineses já estão sendo usados em tarefas mais exigentes. Um grupo que inclui a Huawei afirmou ter realizado o pós-treinamento completo de um modelo DeepSeek V4-Pro com 1,6 trilhão de parâmetros usando um cluster de pelo menos 1.000 Ascend 910C. A alegação indica avanço no uso de silício doméstico em uma etapa historicamente mais difícil de migrar para longe da Nvidia, embora o resultado dependa das informações divulgadas pelos envolvidos. 3

Outros avanços anunciados pela China

A Huawei apresentou ainda uma rota de projeto de chips que, segundo a empresa, poderia atingir até 2031 uma densidade de transistores equivalente à de um processo de 1,4 nanômetro sem depender das ferramentas de litografia mais avançadas. A afirmação é uma previsão tecnológica, e não a demonstração independente de um chip fabricado em escala de produção. 23

Separadamente, a Reuters informou que os testes com o Ascend 950PR tiveram resultados favoráveis entre clientes e que ByteDance e Alibaba avaliavam fazer pedidos. A notícia sugere interesse comercial crescente, mas não equivale a uma adoção generalizada ou à confirmação de que o chip supere os produtos concorrentes em todos os critérios. 3

A resposta às restrições de exportação dos Estados Unidos

Os controles americanos começaram a atingir aceleradores avançados como os Nvidia A100 e H100 em 2022 e foram ampliados em 2023 para incluir outros chips de computação avançada e equipamentos relevantes para a fabricação de semicondutores na China. 23

O cluster de Shenzhen deve ser entendido nesse contexto. Ele não é apenas um novo data center: é uma tentativa industrial de substituir uma tecnologia estrangeira restringida por uma cadeia própria, formada por chips, servidores, redes e software. 712

A Huawei ocupa posição central nessa estratégia porque a linha Ascend oferece uma alternativa chinesa tanto no nível do acelerador quanto no do sistema completo de data center. O 910C ainda apresenta desvantagens de desempenho e eficiência em relação ao H100 em algumas cargas, e o acesso de empresas chinesas a capacidade Nvidia fora do país mostra que a substituição não está concluída. Mas a escala de Shenzhen indica que a China já consegue reunir seus próprios componentes em uma infraestrutura voltada a modelos avançados de IA — um passo importante na busca por maior autonomia tecnológica. 712