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Zhipu rachète Zhongke Jihe dans le cadre d’une transaction de plusieurs centaines de millions de yuans afin de renforcer ses infrastructures d’intelligence artificielle et la compatibilité avec les puces nationales
Zhipu aurait investi des centaines de millions de yuans pour acquérir l’entreprise d’infrastructure IA XCore Sigma, renforçant ainsi son ingénierie de modèles fondamentaux, l’adaptation des capacités de calcul nationales et l’optimisation de l’inférence.
XCore Sigma est spécialisée dans les infrastructures logicielles de calcul hétérogène pour l’IA, avec un accent mis sur les technologies de compilation. Issue du laboratoire de compilation de l’Institut de calcul de l’Académie des sciences de Chine, son équipe principale a contribué au développement de compilateurs pour des puces nationales, notamment Loongson, Sunway, Cambricon et Huawei Ascend. L’entreprise propose des capacités couvrant toute la chaîne, de la conception d’ensembles d’instructions virtuels à la génération d’opérateurs et au déploiement optimisé, offrant une base logicielle unifiée pour les grands modèles d’IA nationaux.
Zhipu a précédemment investi dans des entreprises d’infrastructure IA telles que Jiliu Tech, Wuwen Xinqiong et Silicon Flow, couvrant les grilles de calcul et l’optimisation de l’inférence. Toutefois, la croissance rapide du volume des appels aux modèles a mis en lumière des pressions sur les infrastructures. Suite à la sortie de GLM-5 en mars, le volume quotidien des appels de l’agent de codage a atteint des centaines de millions, des utilisateurs signalant des anomalies de sortie lors de tâches complexes. L’analyse de Zhipu a identifié des défis techniques liés à l’architecture d’inférence et à la gestion du cache KV dans des scénarios de forte concurrence.
Cette acquisition devrait améliorer l’efficacité d’adaptation de Zhipu dans des environnements multi-puces. La technologie de compilation de XCore Sigma permet de relier différents écosystèmes de puces nationales via une couche intermédiaire, optimisant ainsi l’utilisation des capacités de calcul. De plus, son moteur d’inférence SigInfer, qui prétendait auparavant réduire la latence et améliorer le débit, pourrait davantage abaisser les coûts de service des modèles s’il est déployé en production.
Alors que la concurrence dans le domaine de l’IA se déplace des capacités des modèles vers les capacités de calcul, les infrastructures logicielles et la construction d’écosystèmes, les technologies sous-jacentes telles que les compilateurs deviennent un point focal clé pour les entreprises de grands modèles cherchant à assurer leur compétitivité à long terme.
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