Kineski Z.ai upravo je pokazao nešto što bi za globalno tržište umjetne inteligencije moglo biti važnije od još jednog visokog mjesta na AI ljestvicama.
Njegov novi model GLM-5.3-Flash sve online korisničke zahtjeve obrađuje na infrastrukturi od više od 100.000 čipova proizvedenih u Kini, tvrdi kompanija. To uključuje i razdoblje u kojem je model anonimno testiran kao Ox Alpha i postao najkorišteniji model na platformi OpenRouter.
Model je istodobno među najbolje rangiranima prema Artificial Analysisu i izrazito je jeftin za korištenje.
Ali postoji važna granica.
Z.ai nije pokazao da je GLM-5.3-Flash treniran isključivo na kineskim čipovima. Pokazao je da se njegovo svakodnevno pokretanje može osloniti na domaći hardver.
Upravo bi ta razlika mogla biti važna za Nvidiju i američku strategiju ograničavanja kineskog pristupa naprednim poluvodičima.
100.000 kineskih čipova za jedan AI model
Z.ai je GLM-5.3-Flash prvo pustio korisnicima pod kodnim nazivom Ox Alpha, bez otkrivanja tko ga je razvio. Model se brzo probio na vrh OpenRoutera prema korištenju, a kompanija je 26. kolovoza otkrila njegov identitet.
Tada je stigao još važniji podatak: korisničke zahtjeve prema modelu obrađuje klaster s više od 100.000 domaćih AI čipova.
Z.ai nije otkrio njihove proizvođače.
Ivan Lam iz Counterpoint Researcha procijenio je za CNBC da kompanija vjerojatno koristi Huawei Ascend u kombinaciji s čipovima drugih kineskih dobavljača. To zasad ostaje procjena.
Važnija je šira slika.
Kineske kompanije više ne pokušavaju samo napraviti čip koji će konkurirati Nvidiji. Sve više zajedno optimiziraju modele, softver i domaći hardver.
Napraviti više s manje računalne snage
GLM-5.3-Flash pokazuje kako to izgleda.
Model ima 320 milijardi parametara, ali pri obradi pojedinog tokena aktivira samo 18 milijardi. Ima kontekstni prozor do milijun tokena, a arhitektura mu je dizajnirana tako da smanjuje računalni trošak.
Prema Artificial Analysisu, 27. kolovoza imao je 57 bodova na Intelligence Indexu i zauzimao treće mjesto među 108 analiziranih modela. Budući da se poredak brzo mijenja, važnije je da se nalazi u samom vrhu nego trenutačna pozicija.
APIAPI je skraćenica od Application Programming Interface i pr... cijena pritom iznosi oko 0,15 dolara za milijun ulaznih i 0,50 dolara za milijun izlaznih tokena.
To otkriva važan dio kineske strategije.
Ako nemate neograničen pristup najboljim svjetskim čipovima, ne morate samo pokušati napraviti bolji čip. Možete napraviti model kojem treba manje skupe računalne snage.
Ovo još nije kineski AI potpuno neovisan o Nvidiji
Tu treba povući jasnu granicu između treninga i inferencea.
Trening je računalno iznimno zahtjevan proces u kojem model uči na ogromnim količinama podataka. Inference dolazi poslije: događa se svaki put kada korisnik postavi pitanje i model mora proizvesti odgovor.
Z.ai-jeva tvrdnja o 100.000 kineskih čipova odnosi se na inference.
Kompanija nije objavila dovoljno podataka da bismo mogli tvrditi da je GLM-5.3-Flash i treniran bez zapadnog hardvera.
Ali to ne čini rezultat nevažnim.
Trening modela događa se povremeno. Inference se događa milijunima puta – svaki put kada netko koristi AI.
Kako korištenje umjetne inteligencije raste, trošak upravo tog dijela sustava postaje sve važniji.
Za Nvidiju je to važnije od jednog benchmarka
Američka ograničenja godinama smanjuju kineski pristup najnaprednijim AI čipovima. Jensen Huang pritom upozorava da takva politika otvara prostor kineskim konkurentima, prije svega Huaweiju.
GLM-5.3-Flash pokazuje kako taj proces može izgledati.
Ako kineske AI kompanije mogu velik dio inferencea prebaciti na domaće čipove, Nvidia više ne konkurira samo pojedinom Huawei procesoru.
Konkurira kineskom ekosustavu koji pokušava ukloniti potrebu za njezinim hardverom iz svakodnevnog korištenja AI-ja.
Tu se mijenja i ekonomika tržišta.
Z.ai tvrdi da njegov domaći klaster postiže trošak i učinkovitost inferencea usporedive s mainstream Nvidia GPU-ovima. Budući da kompanija nije otkrila korištene čipove ni dovoljno tehničkih detalja za neovisnu provjeru, tu tvrdnju treba uzeti s rezervom.
No činjenica da je model uspio privući velik broj stvarnih korisnika pokazuje da domaća infrastruktura više nije samo laboratorijski eksperiment.
Američka ograničenja imaju i drugu posljedicu
Bilo bi prerano zaključiti da američke izvozne kontrole nisu uspjele.
Kina i dalje nema jednak pristup najnaprednijim zapadnim čipovima i dijelovima poluvodičkog lanca. To može ograničavati razvoj najzahtjevnijih modela.
Ali ograničenja istodobno stvaraju golemo domaće tržište za Huawei i druge kineske proizvođače te razlog AI kompanijama da svoje modele prilagođavaju njihovom hardveru.
Drugim riječima, politika koja treba usporiti kineski AI istodobno povećava poticaj za izgradnju alternative američkoj tehnologiji.
Pravi test tek dolazi
Dionice Z.ai-ja nakon predstavljanja modela porasle su više od osam posto, što pokazuje da investitori prate i poslovnu vrijednost kineskog tehnološkog osamostaljivanja.
No GLM-5.3-Flash još ne dokazuje da je Kina riješila problem naprednih poluvodiča niti da Huawei može zamijeniti Nvidiju.
Pokazuje nešto konkretnije.
Vrlo sposoban i jeftin AI model već se može posluživati velikom broju korisnika na infrastrukturi sastavljenoj od kineskih čipova.
Kina još nije pokazala da može trenirati najnaprednije AI modele bez zapadnog hardvera. Ali pokazuje da ga sve manje mora koristiti za njihovo svakodnevno pokretanje.
Ako se taj trend nastavi, za Nvidiju više neće biti ključno može li kineski čip pobijediti njezin. Ključno će biti koliko kineskog AI tržišta uopće ostaje ovisno o Nvidiji.
