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Zhipu übernimmt Zhongke Jihe in einem Milliarden-Yuan-Deal, um die KI-Infrastruktur und die Kompatibilität mit inländischen Chips zu stärken
Berichten zufolge hat Zhipu hunderte Millionen Renminbi investiert, um das KI-Infrastrukturunternehmen XCore Sigma zu übernehmen und damit sein Engineering für fundamentale Modelle, die Anpassung an inländische Rechenkapazitäten sowie die Optimierung des Inferenzprozesses zu stärken.
XCore Sigma ist auf die Softwareinfrastruktur für heterogene KI-Berechnungen spezialisiert, mit einem Schwerpunkt auf Kompilierungstechnologie. Ursprünglich aus dem Kompilierungslabor des Instituts für Informatik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften hervorgegangen, hat das Kernteam des Unternehmens an Compilern für inländische Chips mitgewirkt, darunter Loongson, Sunway, Cambricon und Huawei Ascend. Das Unternehmen bietet durchgängige Fähigkeiten – von der Gestaltung virtueller Befehlssätze bis hin zur Generierung und optimierten Bereitstellung von Operatoren – und stellt damit eine einheitliche Softwaregrundlage für inländische KI-Großmodelle bereit.
Zhipu hatte zuvor in KI-Infrastrukturunternehmen wie Jiliu Tech, Wuwen Xinqiong und Silicon Flow investiert, was Rechencluster und Inferenzoptimierung abdeckte. Das rasante Wachstum der Modellaufrufvolumina hat jedoch Infrastrukturbelastungen offengelegt. Nach der Veröffentlichung von GLM-5 im März erreichte das tägliche Aufrufvolumen des Coding Agents mehrere hundert Millionen, wobei Nutzer Ausfallerscheinungen bei komplexen Aufgaben meldeten. Zhipus Überprüfung ergab ingenieurtechnische Herausforderungen in der Inferenzarchitektur und dem KV-Cache-Management unter hoher Parallelität.
Es wird erwartet, dass diese Übernahme die Anpassungseffizienz von Zhipu in Multi-Chip-Umgebungen verbessert. Die Kompilierungstechnologie von XCore Sigma überbrückt verschiedene inländische Chip-Ökosysteme über eine Zwischenschicht und erhöht so die Auslastung der Rechenkapazitäten. Darüber hinaus könnte seine SigInfer-Inferenzmaschine, die zuvor behauptete, Latenzzeiten zu reduzieren und den Durchsatz zu verbessern, die Kosten für Modellservices weiter senken, wenn sie in der Produktion eingesetzt wird.
Während sich der KI-Wettbewerb von Modellfähigkeiten hin zu Rechenkapazitäten, Softwareinfrastruktur und Ökosystemaufbau verschiebt, werden zugrunde liegende Technologien wie Compiler zu einem zentralen Fokus für Großmodellunternehmen werden, die langfristige Wettbewerbsfähigkeit anstreben.
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