Chiny właśnie zaprezentowały swój największy model AI, wytrenowany całkowicie bez chipów NVIDIA. Meituan ujawnił LongCat-2.0, model językowy o otwartym kodzie źródłowym z 1,6 biliona parametrów. Gigant dostaw jedzenia z Pekinu zrealizował projekt na krajowym sprzęcie od początku do końca.
To przełomowe wydarzenie przekształca sposób, w jaki globalny przemysł AI postrzega chińskie dążenie do samowystarczalności technologicznej.
Co LongCat-2.0 od Meituan wnosi do wyścigu AI
Duży model językowy to system AI wytrenowany na ogromnych zbiorach danych. Te systemy rozumieją, generują i rozumują w ludzkim języku w wielu dziedzinach. LongCat-2.0 należy do największych w historii, z 1,6 biliona parametrów i oknem kontekstowym o długości 1 miliona tokenów.
Wydanie następuje w czasie, gdy Chiny nadal dążą do pełnej samowystarczalności w krytycznej infrastrukturze obliczeniowej. Ponadto Meituan poinformował, że LongCat-2.0 jest pierwszym w branży modelem o bilionie parametrów, który zakończył zarówno trening, jak i wnioskowanie na krajowym sprzęcie. W rezultacie projekt stanowi ważny kamień milowy techniczny.
Śledź nas na X, aby otrzymywać najnowsze wiadomości na bieżąco.
Kluczowe rozróżnienie ma znaczenie. V4-pro firmy DeepSeek polegał na krajowych chipach tylko do wnioskowania. To lżejsze zadanie polegające na odpowiadaniu na pytania użytkowników.
W przeciwieństwie do tego, LongCat-2.0 używał krajowego sprzętu zarówno do wnioskowania, jak i znacznie bardziej wymagającego etapu wstępnego treningu.
Meituan powiedział, że klaster został zbudowany wokół dużych superpodów ASIC. Są to chipy dostosowane do konkretnych obciążeń roboczych. Co więcej, firma wykorzystała Bibliotekę Komunikacji Zbiorczej Huawei (HCCL) do zarządzania koordynacją chipów na dużą skalę. Ustawienie to odzwierciedla sposób, w jaki NCCL firmy NVIDIA koordynuje swoje klastry GPU.
„…Przypomina mi to punkt, który poruszył Jensen Huang w podcaście Dwarkesh: kontrole eksportowe na GPU Nvidii nie powstrzymają Chin. Po prostu przyspieszą rozwój AI, która działa na chińskich chipach,” powiedział analityk Yuchen Jin na X.
Dlaczego uruchomienie LongCat-2.0 ma znaczenie globalne
LongCat-2.0 wykazał silną wydajność w wielu benchmarkach. Przewyższył starszy model Google’a, Gemini 3.1 Pro, w Terminal-Bench 2.1 i SWE-Bench Pro.
Jednak model nadal pozostaje w tyle za globalnymi systemami na granicy możliwości. Należą do nich GPT-5.5 OpenAI oraz Opus 4.8 Anthropic w najbardziej wymagających zadaniach agentowych i rozumowania.
Obserwatorzy branżowi zareagowali natychmiast. Analityk technologiczny TP Huang powiedział, że uruchomienie rozwiewa obawy dotyczące superpodów Atlas-950 firmy Huawei. Ponadto badacz z Uniwersytetu Lehigh, Hanchi Sun, nazwał to pierwszym modelem, który kiedykolwiek został wytrenowany do wydajności bliskiej granicy na 50 000 krajowych akceleratorach w Chinach.
„…Jeśli Chiny mogą skalować trening na granicy możliwości na lokalnym krzemie na tym poziomie, wyścig zbrojeń obliczeniowych jest szerszy niż kiedykolwiek,” zauważył partner inwestycyjny Alvin Foo.
Znaczące przeszkody pozostają w szerszym chińskim stosie AI. Meituan przyznał, że jego ekosystem oprogramowania wciąż ustępuje dojrzałej społeczności GPU NVIDIA. Ponadto, ograniczenia pamięci były głównym wąskim gardłem podczas wstępnego szkolenia. W rezultacie krajowe akceleratory mają mniej pamięci na urządzenie niż zakazany chip H800 firmy NVIDIA.
Szerszy sygnał jest strukturalny. Sukces Meituan dowodzi, że szkolenie na poziomie granicznym jest teraz technicznie wykonalne na chińskim sprzęcie.
W związku z tym luka między chińskimi modelami open-source a najlepszymi zamkniętymi systemami zachodnimi może się zmniejszyć szybciej, niż przewidywano w ostatnich prognozach.
Źródło: BeInCrypto
