После выхода на биржу компания Zhipu привлекла инвестиции, и поле битвы для крупных моделей изменилось.

Усиление гонки за финансирование в области разработки крупных моделей: Zhispu привлекает еще 5 миллиардов долларов; вычислительная мощность становится новым полем битвы

I. Краткое содержание

Простыми словами, правила конкуренции в индустрии крупных моделей изменились. Раньше соревновались за то, кто имеет умнее модель, а теперь — за то, у кого больше денег и кто может выдержать длительные затраты на вычислительные ресурсы.

Zhispu AI, только что вышедший на биржу, сразу же запустил новый раунд крупного финансирования в размере 5 миллиардов долларов (что эквивалентно более 35 миллиардам юаней). Эти средства предназначены не для выплаты зарплат или маркетинга, а для покупки чипов, строительства данных центров и развития инфраструктуры.

В то же время такие ведущие игроки, как DeepSeek и Kimi, а также зарубежные компании, как OpenAI и Anthropic, активно инвестируют в вычислительные ресурсы. Это означает, что разработка крупных моделей превратилась из бизнеса, основанного на «легких активах» (программном обеспечении), в бизнес, требующий значительных финансовых вложений (инфраструктуры). Тот, кто сможет обеспечить себя недорогими, стабильными и масштабными вычислительными ресурсами, выживет в этой гонке.

---

II. Подробный анализ: почему компании, разрабатывающие крупные модели, стали такими «тяжеловесами»?

Чтобы лучше понять логику происходящего, разберем новости на следующие пять аспектов:

1. Ускорение темпов финансирования: выход на биржу — это не конец, а начало постоянного притока средств

Многие могут подумать, что после выхода на биржу компания получает необходимые средства и может начать зарабатывать. Однако в индустрии крупных моделей выход на биржу — это лишь получение «пропуска на участие», а не гарантия успеха.

• Сжатые сроки: Zhispu вышел на Гонконгскую фондовую биржу в январе этого года, в июле привлек 4 миллиарда долларов, а в сентябре начал новый раунд финансирования в 5 миллиардов долларов. За всего 8 месяцев компания трижды получала средства с рынка капитала, что является очень быстрым темпом.
• Куда идут деньги? В новостях четко указано, что они направляются на исследования и разработки, вычислительные ресурсы и инфраструктуру. Это говорит о том, что денежные потоки у компаний, разрабатывающих крупные модели, в настоящее время негативны или крайне ограничены, и им необходимо постоянно получать дополнительные средства для поддержания масштабных исследований и затрат на вычисления.
• Подтекст: Если компания прекратит привлекать финансирование, ее разработки и услуги могут остановиться. Поэтому борьба за средства так же важна, как и борьба за таланты.

2. Кардинальное изменение ролей: от «покупателей вычислительных ресурсов» к их «владельцам»

За последние три года компании, разрабатывающие крупные модели, действовали следующим образом: **привлекали инвестиции → арендовали GPU/покупали чипы → тренировали модели → выпускали продукты*. Вычислительные ресурсы рассматривались как стандартный расход.

Однако теперь ведущие игроки (например, Zhispu и DeepSeek) начинают самостоятельно строить данные центры, покупать отечественные чипы и даже разрабатывать собственные.

• Почему произошло изменение?
• Раньше: вычислительные ресурсы считались «средством производства», которое использовалось по мере необходимости.
• Сейчас: вычислительные ресурсы стали стратегическим ресурсом, поскольку модели совершенствуются очень быстро (предварительное обучение, последующее обучение, агенты и т. д.), и их потребление постоянно растет.
• Пример: раньше, если не хватало машин, нужно было арендовать их в компании по аренде; сейчас, если аренда слишком дорога и ненадежна, лучше купить машину самостоятельно, построить собственную зарядную станцию и обслуживать ее.
• Преимущества: контроль над вычислительными ресурсами позволяет более стабильно управлять процессом обучения, что в долгосрочной перспективе снижает затраты на обучение и выполнение задач. Тот, кто контролирует чипы, электроэнергию и программное обеспечение для управления, контролирует «жизненно важные функции» модели.

3. Повышение уровня конкуренции: от соревнования в интеллекте к соревнованию в финансовых ресурсах

В 2023 году главным критерием конкуренции были результаты бенчмарков (Benchmark-тестов) и размер параметров моделей. Достаточно было иметь сильную модель, чтобы привлечь инвестиции.

Однако к 2026 году (в контексте новостей) логика конкуренции изменилась:

• Способности модели больше не являются единственным фактором успеха: у ведущих компаний (Zhispu, DeepSeek, Kimi, MiniMax и др.) разница в способностях моделей незначительна, все они находятся в первом эшелоне.
• Новые критерии:
• Можете ли вы продолжать совершенствовать модели?
• Можете ли вы стабильно работать с крупными кластерами?
• Можете ли вы эффективно использовать чипы разных производителей?
• Можете ли вы снизить затраты?
• Вывод: способности модели — это внешний аспект; вычислительная инфраструктура и финансовые ресурсы — это основа. Без них даже самые сильные модели не смогут долго просуществовать. Это так называемый «второй уровень конкуренции»: компании, не способные поддерживать работу передовых моделей в долгосрочной перспективе, будут выбывать.

4. Глобальная гонка вооружений: триллионы долларов направляются в область ИИ; ИИ превращается в масштабный инфраструктурный проект

Это не только проблема Китая, а глобальная тенденция.

• Впечатляющие цифры: Международный валютный фонд прогнозирует, что инвестиции пяти крупнейших технологических компаний в область ИИ в 2025–2026 годах превысят 1 триллион долларов. К 2030 году глобальные инвестиции в ИИ могут увеличиться с текущих 500 миллиардов до 4 триллионов долларов.
• Действия зарубежных компаний:
• Anthropic: готовится к IPO и может привлечь 100 миллиардов долларов; также планирует инвестировать 100 миллиардов долларов в сервисы AWS (Amazon Web Services).
• OpenAI, Meta, Google: активно инвестируют в данные центры, собственные чипы и энергетические ресурсы.

Значение этого: ИИ больше не является простым приложением в интернете; это масштабный инфраструктурный проект, аналогичный строительству высокоскоростных железных дорог или электросетей. Средства поступают в область 하드вера с беспрецедентной скоростью. Это означает, что будущая конкуренция будет включать не только алгоритмы, но и энергетику, производство чипов и строительство данных центров.

5. «Отечественный подход» Zhispu: стратегические соображения за использованием отечественных технологий

В новостях упоминается деталь: данные центр Zhispu мощностью 1 ГВт полностью оснащены отечественными чипами для ИИ.

• Почему это важно?
• Безопасность цепочки поставок: на фоне геополитической обстановки существует риск прерывания поставок импортных высококлассных чипов.
• Затраты и индивидуализация: сотрудничество с отечественными чиповыми компаниями (например, разработка специализированных чипов для тренировки моделей) позволяет оптимизировать аппаратное обеспечение, что в долгосрочной перспективе может быть более экономичным и надежным, чем использование стандартных импортных чипов.

Соответствие политике: это соответствует государственной политике в области технологической независимости и облегчает получение государственной поддержки и ресурсов.

Проблемы: отечественные чипы могут отставать по уровню зрелости экосистемы и производительности отдельных чипов; для преодоления этих недостатков необходимо использовать программное обеспечение (например, для управления гетерогенными вычислительными ресурсами). Zhispu приобрел компанию Zhongke Jiahe именно для решения этих проблем.

---

III. Заключение для обычных пользователей

1. Индустрия крупных моделей вступила во вторую фазу отборочного процесса: раньше соревновались все, теперь побеждают только сильнейшие. Малым компаниям без значительных финансовых ресурсов и вычислительных мощностей трудно добиться успеха.

2. Вычислительная мощность — это власть: в будущем те, у кого будут недорогие и стабильные вычислительные ресурсы, обладать значительным преимуществом в эпоху ИИ. Это похоже на ситуацию во времена промышленной революции, когда владельцы паровых машин имели большое влияние.

3. Инвестиционный подход: если вы интересуетесь технологическими инвестициями, обращайте внимание не только на компании, создающие приложения, но и на те, которые производят чипы, данные центры и энергетическую инфраструктуру. Эти компании играют ключевую роль в этой гонке.

4. Темпы развития технологий замедляются, но становятся более стабильными: из-за необходимости строительства инфраструктуры скорость обновлений крупных моделей может снизиться с ежемесячных до ежеквартальных или ежегодных, но стабильность и эффективность моделей значительно улучшатся, что положительно скажется на пользователях.

В общем: гонка за крупные модели превратилась из соревнования в интеллекта в соревнование в финансовых ресурсах и способности выдерживать длительные затраты. 5 миллиардов долларов, привлеченные Zhispu, пойдут не на разработку моделей, а на приобретение «пропуска на участие» в следующей гонке и на создание необходимых ресурсов для ее проведения.