JD Cloud и Moore Threads построят кластер из 100 тысяч китайских ИИ-ускорителей
Китайский облачный провайдер JD Cloud и разработчик графических и вычислительных решений Moore Threads объявили о расширении сотрудничества. Компании планируют создать масштабный вычислительный комплекс, объединяющий около 100 тыс. отечественных ИИ-ускорителей. Проект представили на конференции 2026 Global Technology Explorers Conference, организованной JD.
Главная особенность инициативы заключается в использовании комплектующих китайского производства. Будущий кластер ИИ-ускорителей рассчитан на обучение больших нейросетевых моделей, выполнение инференса и обработку задач, связанных с embodied AI - "воплощённым" искусственным интеллектом, способным воспринимать окружающую среду и взаимодействовать с физическим миром.
Новый проект станет существенным расширением предыдущего соглашения между компаниями. Ранее JD Cloud и Moore Threads договорились развернуть систему на базе 10 тыс. ускорителей. Теперь заявленный масштаб увеличивается в десять раз, однако точные сроки строительства комплекса, его архитектура и перечень используемых моделей пока не раскрываются.
Moore Threads предлагает несколько решений для высокопроизводительных вычислений. Флагманский ускоритель MTT S5000 построен на архитектуре PingHu и использует чип PH100 собственной разработки. Производитель заявляет поддержку широкого диапазона форматов вычислений - от FP8, востребованного при обучении и запуске современных ИИ-моделей, до FP64, применяемого в научных и инженерных расчётах.
В ассортимент компании также входят ускорители MTT S4000 и MTT S3000, созданные на базе чипа ChunXiao. На практике эффективность будущего комплекса будет зависеть не только от характеристик отдельных устройств, но и от сетевой инфраструктуры, программного стека, систем охлаждения и возможностей распределения нагрузки между тысячами узлов.
JD Cloud обладает собственной инфраструктурой дата-центров на территории Китая. Крупнейшие облачные регионы компании расположены в Пекине, Гуанчжоу, Шанхае и Суцяне. Благодаря этому проект может стать частью более широкой стратегии развития национальной платформы, обеспечивающей облачные вычисления для искусственного интеллекта без критической зависимости от зарубежных поставщиков.
Для китайского рынка подобные инициативы имеют особое значение. Ограничения США на экспорт передовых ускорителей и оборудования для их производства стимулируют местных разработчиков создавать собственные аппаратные и программные экосистемы. В результате китайские ИИ-ускорители постепенно переходят из экспериментальной категории в решения, предназначенные для промышленных и коммерческих нагрузок.
Moore Threads основал в 2020 году бывший руководитель NVIDIA Джеймс Чжан Цзяньчжун. В число инвесторов компании вошли Shenzhen Capital Group, GGV Capital, Sequoia Capital China, ByteDance и Tencent. В декабре 2025 года разработчик провёл первичное размещение акций на Шанхайской фондовой бирже, после чего капитализация компании заметно выросла: стоимость её бумаг увеличилась более чем в пять раз.
При этом Moore Threads сталкивается с серьёзными внешними ограничениями. Компания включена в американский список Entity List, который ведёт Бюро промышленности и безопасности США. Попадание в этот перечень осложняет доступ к американским технологиям, компонентам и оборудованию, однако одновременно усиливает спрос на внутренние разработки.
Создание комплекса такого масштаба способно ускорить развитие всей китайской индустрии ИИ. Большой парк однотипных ускорителей позволит разработчикам тестировать новые модели в стандартизированной среде, повышать загрузку оборудования и снижать стоимость отдельных вычислительных операций. Кроме того, крупные заказчики получат доступ к вычислительным ресурсам без необходимости приобретать собственные дорогостоящие серверные платформы.
Отдельное направление - серверы для искусственного интеллекта, оптимизированные для работы с локальными ускорителями. Для них важны высокая пропускная способность межсоединений, быстрая память, эффективное охлаждение и совместимость с популярными фреймворками машинного обучения. Если Moore Threads и JD Cloud смогут обеспечить стабильную работу такой инфраструктуры, проект станет не только облачной площадкой, но и испытательным полигоном для китайской аппаратной экосистемы.
Интерес к альтернативам NVIDIA проявляют и исследовательские организации за пределами Китая. В декабре 2025 года сообщалось, что специалисты МФТИ сравнивали различные решения для ИИ-вычислений. Наряду с продуктами Moore Threads достойные результаты показали ускорители компании MetaX. Это указывает на формирование более широкого рынка, где китайские чипы для ИИ смогут конкурировать не только за счёт цены, но и благодаря программной совместимости и доступности поставок.
Вместе с тем масштабирование до 100 тыс. устройств остаётся технически сложной задачей. Потребуются надёжные каналы связи между узлами, автоматическое обнаружение отказов, балансировка нагрузки и эффективное энергоснабжение. Для обучения современных моделей важна каждая из этих составляющих: даже производительные ускорители не обеспечат ожидаемой отдачи, если система хранения данных или межсерверные соединения станут узким местом.
Успешная реализация проекта может укрепить позиции Moore Threads на внутреннем рынке и повысить самостоятельность JD Cloud. В перспективе подобные комплексы способны стать основой национальной инфраструктуры машинного обучения, промышленной робототехники, автономных систем и других приложений, которым требуются постоянные и масштабные вычисления.
