
ByteDance анонсирует новый AI‑модель 10 июля, а Z.ai переходит с NVIDIA на Huawei
За 8 дней в Шанхае редакция Habr AI увидела, как ByteDance готовит доступный флагманский сервис, а Z.ai меняет поставщика серверных карт, открывая новый рынок китайских AI‑инфраструктур.
В начале июля команда Habr AI провела восемь насыщенных дней в Шанхае, где посетила ведущие китайские AI‑компании: ByteDance, Z.ai, SiliconFlow и MiniMax. На встрече с представителями ByteDance было раскрыто, что 10 июля компания выпустит новую облачную модель, ориентированную на массовый рынок. По словам руководителя проекта, модель будет в два‑три раза дешевле аналогов от OpenAI и Anthropic, а её стоимость будет измеряться в долларах за 1 млн токенов, а не в сотнях.
Одновременно Z.ai объявила о полном переходе от графических процессоров NVIDIA к решениям Huawei. Компания аргументирует смену тем, что новые серверные карты от Huawei предлагают лучшую энерго‑эффективность и более низкую цену за TFLOP, что особенно важно для масштабных китайских дата‑центров. Этот шаг может изменить баланс поставщиков оборудования в регионе, где уже наблюдается рост спроса на специализированные AI‑карты.
В статье также отмечается, что на рынке серверных карт появляется «пассажирский» сегмент: небольшие компании продают готовые решения «по паспорту», позволяя стартапам быстро запускать inference‑кластер без длительных закупок. По данным аналитиков, объём китайского рынка AI‑инфраструктуры к концу 2026 года может превысить 12 млрд USD.
Ссылка на оригинальную публикацию: https://habr.com/ru/articles/1055766/. Для более детального обзора релиза ByteDance – https://bytedance.com/ai-release, а новость о переходе Z.ai – https://z.ai/news/huawei-partnership.
Для разработчиков это шанс получить доступ к мощным, но более доступным моделям от ByteDance и воспользоваться новыми серверными картами Huawei, что снизит стоимость инференса. Однако переход от NVIDIA может вызвать совместимые проблемы с существующим стеком инструментов, поэтому стоит заранее протестировать перенос workloads.


