[ByteDance intensifica la adquisición de chips nacionales, mientras los gigantes de internet compiten por construir fosos de poder computacional]

Publicado: Jun 18, 2026 10:34
La construcción del centro de datos de ByteDance ha mostrado nuevos avances; según fuentes del sector, la empresa está en conversaciones con Tianshu Zhixin para adquirir al menos 50.000 chips de IA, principalmente para cargas de trabajo de inferencia. Se entiende que los chips negociados están destinados sobre todo a la inferencia de modelos grandes, correspondiendo a las GPU de inferencia en la nube de la serie Zhikai de Tianshu Zhixin, mientras que la serie Tiangai se utiliza para escenarios de entrenamiento. Si el acuerdo se concreta, Tianshu Zhixin se convertiría en el tercer proveedor de GPU de ByteDance, tras Huawei y Cambricon. Hasta el cierre de esta edición, ni ByteDance ni Tianshu Zhixin han respondido públicamente. La medida de los gigantes de Internet, representados por ByteDance, de acelerar la construcción de centros de datos propios no es solo una solución temporal para cubrir una brecha de capacidad de cómputo, sino que refleja una profunda transformación del sector: la demanda de computación para IA está experimentando un cambio estructural, las estrategias empresariales de poder de cómputo autónomo se intensifican continuamente, y la separación del hardware de entrenamiento e inferencia, junto con la sustitución a gran escala de la capacidad de cómputo nacional, están entrando sincronizadamente en el ciclo de implementación.

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SMM se enteró de que un centro de computación inteligente de un operador en el este de China ofrece actualmente recursos de cómputo Huawei Ascend 910-B2 en alquiler por aproximadamente 15.000 yuanes al mes, un precio muy competitivo en el mercado nacional de alquiler de potencia de cómputo. Los recursos corresponden a la especificación Ascend 910-B2 (64 GB de memoria de video / máquina completa), adecuados para cargas de trabajo convencionales de entrenamiento e inferencia de modelos grandes. Sin embargo, SMM entiende que el cierre efectivo de estos recursos enfrenta ciertos obstáculos: el equipo de cómputo existente del posible arrendatario está desplegado en su propio centro de datos IDC y necesita integrar los recursos recién alquilados con dicho equipo en un clúster de cómputo unificado para lograr una programación coordinada. Pero los recursos del operador se encuentran en un centro de computación inteligente remoto y, debido a limitaciones como la latencia de red, el ancho de banda de interconexión entre salas y la consistencia operativa, la solución de "viaje de dispositivos" (es decir, la gestión remota entre salas de los recursos de cómputo para incorporarlos al clúster del cliente) es difícil de implementar, lo que estanca la transacción.
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SMM supo que una empresa de operación de capacidad de cómputo en Guizhou actualmente no tiene recursos de capacidad de cómputo inactivos disponibles en su plataforma para programación, con sus servidores GPU existentes y tarjetas aceleradoras de IA de producción nacional funcionando a plena carga. Recientemente, a medida que múltiples grandes modelos industriales han entrado intensivamente en las etapas de ajuste fino y despliegue de inferencia, la demanda de capacidad de cómputo aumentó a corto plazo, lo que provocó que los recursos de capacidad de cómputo de la plataforma estuvieran completamente saturados. Se entiende que la empresa está buscando activamente recursos de capacidad de cómputo de producción nacional como complemento. Como centro neurálgico del proyecto "East Data West Computing", Guizhou, según la publicación de la Administración Provincial de Desarrollo de Big Data de Guizhou *Compute to Guizhou | La inteligencia digital empodera la construcción de un centro de capacidad de cómputo*, su escala total de capacidad de cómputo superó los 160 EFLOPS en 2025, con una participación de la computación inteligente de producción nacional superior al 98 %. Sin embargo, aún persisten desajustes estructurales entre la oferta y la demanda a corto plazo, y el fenómeno de "es difícil encontrar una tarjeta" durante las temporadas pico ocurre ocasionalmente en algunas plataformas de capacidad de cómputo pequeñas y medianas.
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