Z.ai, el laboratorio chino de IA antes conocido como Zhipu, ha completado la construccion de un centro de datos de clase 1 gigavatio construido enteramente con chips de fabricacion china y ha comenzado a operarlo parcialmente, informo Bloomberg. Es el primer caso reportado de una gran tecnologica china que construye una instalacion de esta escala exclusivamente con silicio nacional.

La escala es sustancial bajo cualquier estandar. Un gigavatio es aproximadamente la electricidad necesaria para alimentar 750.000 hogares en un momento dado, y el centro esta disenado para entrenar la familia GLM de modelos de frontera de Z.ai. La compania ya opera varios clusteres de computo con mas de 10.000 chips cada uno.

El problema mas dificil que comprar chips nacionales es hacer que funcionen juntos. Ejecutar un modelo de manera eficiente sobre aceleradores de distintos proveedores, como Huawei y Cambricon, requiere una capa de software que la mayoria de los laboratorios obtiene gratis del ecosistema de Nvidia y que los laboratorios chinos han tenido que construir por si mismos. Z.ai abordo eso directamente al completar la adquisicion de Zhongke Jiahe, una compania de software de infraestructura fundada por investigadores de la Academia China de Ciencias cuya tecnologia ejecuta el mismo modelo de IA de manera eficiente sobre distintos chips de fabricacion china.

El negocio detras de la expansion crece rapido. Z.ai dice que espera alcanzar 1.000 millones de dolares en ingresos anuales recurrentes, tras haber cumplido ya en julio su meta de ventas de 2026, y sus modelos GLM estan entre los pesos abiertos mas adoptados del mundo.

Los controles de exportacion de Estados Unidos fueron disenados para frenar el desarrollo chino de IA limitando el acceso al silicio de Nvidia. La respuesta que toma forma es la sustitucion a escala. Los aceleradores nacionales todavia van por detras de Nvidia chip por chip, pero un gigavatio de ellos, unidos por software entre chips, es una respuesta de capacidad, y llega en la misma semana en que la capacidad de servicio, y no la calidad de los modelos, se convirtio en el cuello de botella definitorio de la ola de modelos abiertos.