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Zhipu adquiere Zhongke Jihe en una operación por cientos de millones de yuanes para impulsar la infraestructura de inteligencia artificial y la compatibilidad con chips nacionales
Zhipu habría invertido cientos de millones de yuanes para adquirir la empresa de infraestructura de IA XCore Sigma, reforzando así la ingeniería de modelos fundamentales, la adaptación de la capacidad de cómputo nacional y la optimización de inferencias.
XCore Sigma se especializa en la infraestructura de software de computación heterogénea para IA, con un enfoque en la tecnología de compilación. Originada en el Laboratorio de Compilación del Instituto de Computación de la Academia China de Ciencias, su equipo principal ha contribuido a compiladores para chips nacionales, incluidos Loongson, Sunway, Cambricon y Huawei Ascend. La empresa ofrece capacidades de cadena completa, desde el diseño de conjuntos de instrucciones virtuales hasta la generación y optimización de operadores para su implementación, proporcionando una base de software unificada para los grandes modelos de IA nacionales.
Zhipu ha invertido previamente en empresas de infraestructura de IA como Jiliu Tech, Wuwen Xinqiong y Silicon Flow, abarcando clústeres de cómputo y optimización de inferencias. Sin embargo, el rápido crecimiento en los volúmenes de llamadas a modelos ha expuesto presiones en la infraestructura. Tras el lanzamiento de GLM-5 en marzo, el volumen diario de llamadas del Agente de Codificación alcanzó cientos de millones, con usuarios que reportaron anomalías en la salida durante tareas complejas. La revisión de Zhipu identificó desafíos de ingeniería en la arquitectura de inferencia y la gestión del KV Cache bajo alta concurrencia.
Se espera que esta adquisición mejore la eficiencia de adaptación de Zhipu en entornos de múltiples chips. La tecnología de compilación de XCore Sigma conecta diferentes ecosistemas de chips nacionales mediante una capa intermedia, mejorando la utilización de la capacidad de cómputo. Además, su motor de inferencia SigInfer, que anteriormente afirmó reducir la latencia y mejorar el rendimiento, podría reducir aún más los costos de servicio de modelos si se implementa en producción.
A medida que la competencia en IA se desplaza desde las capacidades de los modelos hacia la capacidad de cómputo, la infraestructura de software y la construcción de ecosistemas, las tecnologías subyacentes como los compiladores se están convirtiendo en un foco clave para las empresas de grandes modelos que buscan competitividad a largo plazo.
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