La arquitectura de la nueva generación de chips de supercomputación AI ha sido lanzada oficialmente, logrando avances significativos en sus indicadores de rendimiento. En comparación con la generación anterior, el costo en la fase de inferencia se ha reducido a una décima parte, lo que representa un punto de inflexión para la economía del despliegue de modelos a gran escala. Al mismo tiempo, la cantidad de GPU necesarias para el entrenamiento se ha reducido en un 75 %, lo que significa que las empresas pueden realizar las mismas tareas de cálculo con menos hardware. La eficiencia energética ha mejorado en cinco veces, lo que implica una reducción significativa en el consumo de energía y la presión de disipación de calor bajo la misma capacidad de cálculo.

Las innovaciones en la capa de arquitectura técnica también son notables: por primera vez, se ha logrado la capacidad de cálculo confidencial a nivel de bastidor, y el ancho de banda de interconexión entre GPU ha alcanzado un impresionante nivel de 260 TB/s, una tasa de flujo de datos que puede soportar escenarios de cálculo paralelo a gran escala. Toda la plataforma ha sido rediseñada de manera integral, abandonando los métodos tradicionales de cables flexibles y ventiladores, y adoptando una organización de hardware más compacta y eficiente. El núcleo del motor está compuesto por seis componentes modulares, ofreciendo mayor flexibilidad para la personalización y expansión. El lanzamiento de esta generación sin duda transformará la estructura de costos y las formas de despliegue en el mercado de la capacidad de cálculo AI.