Китайская Z.AI выпустила первую крупную модель генерации изображений на базе ИИ, обученную без американских чипов

Китайская компания в области искусственного интеллекта Z.AI в среду представила открытую модель генерации изображений, полностью обученную на процессорах Huawei, что стало первым случаем, когда крупная модель ИИ прошла полный цикл обучения без использования американского оборудования.

Этот шаг подчеркивает потенциальную долгосрочную угрозу доминированию Nvidia на рынке чипов для ИИ, поскольку показывает, что одна из ведущих китайских AI-компаний может обучать крупные модели без американских GPU.

Модель уже доступна для скачивания и показывает хорошие, хотя и не выдающиеся по современным меркам, результаты по эстетике и связности текста, а также демонстрирует отличное пространственное восприятие согласно нашим первым быстрым тестам.

Компания из Пекина, которая на прошлой неделе привлекла 558 миллионов долларов на IPO в Гонконге, обучила модель под названием GLM-Image на серверах Huawei Ascend Atlas 800T A2 с использованием фреймворка MindSpore.

«Мы надеемся, что это станет ценным ориентиром для сообщества, чтобы исследовать потенциал отечественных вычислительных мощностей», — заявили в Z.AI в комментарии для

.

GLM-Image сочетает в себе автогрессивные и диффузионные методы в гибридной архитектуре с общим числом параметров 16 миллиардов. Автогрессивный компонент, основанный на языковой модели GLM-4 от Z.AI, отвечает за понимание инструкций и композицию изображения, а диффузионный декодер дорабатывает мелкие детали. Такой подход схож с методами, применяемыми в последней модели генерации изображений от OpenAI — gpt-image-1.5, которая показывает лучшее качество генерации текста и следование инструкциям по сравнению с чисто диффузионными моделями, такими как Stable Diffusion.

Диффузионные модели создают изображения, начиная с случайного визуального шума и постепенно превращая его в картинку, тогда как автогрессивные модели собирают изображение поэтапно, предсказывая каждую часть на основе предыдущих. Диффузия отлично справляется с общей реалистичностью, но может испытывать трудности с деталями, такими как текст или расположение объектов, тогда как автогрессивные модели превосходны в структуре и выполнении инструкций. На сегодняшний день диффузионные методы остаются основными среди открытых генераторов изображений на ИИ.

Новые гибридные системы объединяют оба подхода: автогрессивная генерация планирует изображение, а диффузия доводит его до финального результата.

Выпуск имеет особое значение для Z.AI, которая была внесена Вашингтоном в черный список в 2025 году из-за предполагаемых связей с китайскими военными. Это решение отрезало компанию от процессоров Nvidia H100 и A100. Сейчас Z.AI доказала, что находящиеся под санкциями компании способны создавать конкурентоспособные ИИ-системы на отечественном оборудовании, чего Пекин давно стремился добиться.

Сразу после объявления Z.AI,

сообщило, что китайские таможенные органы поручили сотрудникам блокировать поставки чипов Nvidia H200 в страну. Государственные чиновники вызвали технологические компании на встречи, где им сообщили не закупать эти чипы, если в этом нет крайней необходимости. По словам источников, формулировка была достаточно строгой, чтобы расцениваться как «фактический запрет на данный момент».

Похоже, Пекин дает понять, что китайские AI-лаборатории способны создавать мощные модели без американских чипов, снижая тем самым срочность закупки оборудования Nvidia китайскими компаниями. H200, производительность которого примерно в шесть раз выше, чем у заблокированного в августе прошлого года H20, уже вызвал заказы более чем на два миллиона единиц по цене 27 000 долларов за штуку со стороны китайских компаний.

Аналитики Центра безопасности и новых технологий Джорджтаунского университета отмечают, что чиповая стратегия Китая заключается в компенсации меньшей производительности одного чипа путем использования масштабных кластеров процессоров Huawei. Такой подход работает, но требует больше оборудования, энергии и инженерных усилий.

«Одно из ключевых ограничений этой стратегии — способность Китая производить достаточно чипов внутри страны, чтобы восполнить и поддерживать разрыв в возможностях», — сказала старший аналитик Ханна Домен из

в ноябре.

Согласно собственному роадмапу Huawei, ее следующее поколение чипов в 2026 году окажется даже хуже текущего флагмана по производительности. Однако такие оценки могут недооценивать возможности китайских лабораторий в плане алгоритмической эффективности, как показал DeepSeek, обучивший конкурентоспособные модели на меньшем количестве чипов посредством оптимизации под GPU на уровне ассемблера.

Согласно техническому отчету компании, GLM-Image от Z.AI достигла лучших в индустрии показателей среди открытых моделей по генерации текста и китайских иероглифов. Те, у кого нет подходящего оборудования, могут воспользоваться моделью онлайн через API (0,014 доллара за сгенерированное изображение) или через бесплатное пространство Hugging Face, поддерживаемое Z.AI.

Z.AI стала первой из «AI-тигров» Китая — группы стартапов, строящих большие языковые модели в противовес OpenAI и Anthropic, — вышедшей на биржу. Акции компании выросли примерно на 80% с момента листинга, на фоне интереса инвесторов к китайским AI-компаниям вроде DeepSeek или Alibaba на фоне амбиций Китая в производстве собственных чипов.

Тем временем Huawei готовится резко увеличить производство своих процессоров Ascend в этом году. Присутствие компании на выставках AI в Китае стало более заметным по мере того, как она пытается утвердиться в роли опорной части национальной инфраструктуры искусственного интеллекта, больше не зависящей от Санта-Клары.