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El proyecto SenseTime Galaxy planea una importante expansión de la producción de chips de IA en China.

24/07/2026 por AICC
Lanzamiento del proyecto SenseTime Galaxy

SenseTime ha lanzado oficialmente el Proyecto GalaxiaEn colaboración con casi 20 líderes de la industria, se busca expandir drásticamente la infraestructura nacional de chips de IA en toda China. Esta ambiciosa iniciativa representa un hito importante en el impulso del país hacia la autosuficiencia tecnológica en computación de inteligencia artificial.

Durante una presentación magistral titulada 'Transformación inteligente y simbiosis' Yang Fan, cofundador de SenseTime y presidente de su Grupo de Negocios de Dispositivos Grandes, describió la estrategia integral de la compañía. Describió lo que SenseTime caracteriza como una ecosistema de circuito cerrado que integra a la perfección la tecnología a nivel de chip, las alianzas estratégicas con el ecosistema y el despliegue comercial de la capacidad de computación de IA de producción nacional.

🤝 Las alianzas estratégicas expanden el ecosistema.

Junto con el anuncio del Proyecto Galaxy, SenseTime firmó un acuerdo. acuerdo sobre computación espacial con el fabricante de satélites Guoxing Aerospace. Además, la empresa estableció una colaboración de investigación con cinco prestigiosas instituciones, incluido el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghái, centrada específicamente en aplicaciones de computación científica.

Yang situó este momento estratégico en torno a tres tendencias convergentes críticas:

  • La demanda de tokens está aumentando. en implementaciones empresariales
  • Adopción de IA industrial acelerando para adaptarse a las aplicaciones orientadas al consumidor
  • Comercialización de chips a nivel nacional Alcanzando la madurez para el despliegue rápido de centros de computación inteligentes.

Sin embargo, la viabilidad de esta oportunidad depende sustancialmente de indicadores de rendimiento que aún no han sido verificados de forma independiente.

📊 Afirmaciones sobre el rendimiento del flujo de tokens

SenseTime informa que su plataforma de dispositivos a gran escala actualmente procesa un promedio de 2,42 billones de tokens diariosLa empresa proyecta que esta cifra experimentará un crecimiento notable. Incremento de 25 veces hasta alcanzar los 10 billones de tokens por día. Para el cuarto trimestre de 2026. Los compradores empresariales deben tener en cuenta que esto representa una previsión y no resultados verificados, por lo que se requiere su validación mediante datos reales de rendimiento trimestral.

⚡ Afirmaciones sobre el rendimiento: Según se informa, la tecnología de inferencia híbrida heterogénea de SenseTime ofrece una Incremento del 85 al 152 % en la utilización de FLOPs del modelo. en chips domésticos convencionales, con una relación costo-efectividad inferida calificada en 1,25 veces la de la serie H de Nvidia. procesadores.

En comparación con las configuraciones de inferencia homogéneas domésticas, SenseTime afirma que Aumento de 2,5 veces en la producción de tokens. a un coste equivalente. La empresa afirma que este avance impulsa los clústeres de inferencia híbridos optimizados más allá de lo que la industria consideraba anteriormente el umbral mínimo de rentabilidad para la capacidad de computación nacional.

Nota importante: Estas cifras carecen de comparativas de terceros. La diferencia de rendimiento entre los clústeres de prueba optimizados por el proveedor y los entornos de producción del cliente —con variaciones en la canalización de datos del mundo real y retrasos en las actualizaciones de firmware— suele dar lugar a métricas de rendimiento ajustadas.

🔧 Soluciones de adaptabilidad multiplataforma

Históricamente, los chips de IA domésticos se han enfrentado a desafíos con pilas de software fragmentadas, donde los modelos entrenados para una arquitectura frecuentemente requieren un trabajo sustancial de reelaboración para plataformas alternativas. SenseTime aborda esto con un capa de adaptación de pila completa Abarcando modelos, marcos de trabajo, operadores, cadenas de herramientas y hardware, lo que permite a los clientes migrar cargas de trabajo entre proveedores de chips nacionales con mínimas modificaciones de código.

La empresa destaca dos ejemplos prácticos de implementación:

🧬 Predicción de proteínas de secuencia larga con AI4S: La optimización del operador fusionado redujo el tiempo de predicción general en 3 veces

🎬 Generación de vídeo AIGC: Logrado Relación de aceleración paralela multitarjeta del 93 % para chips nacionales que ejecutan modelos DiT, con migración sin coste para herramientas de desarrollo de IA convencionales.

Estas métricas de rendimiento demuestran un potencial prometedor en entornos de prueba controlados, aunque su eficacia en el mundo real requiere validación frente a flujos de trabajo reales de clientes que operan con diferentes generaciones de hardware.

⚡ Innovación en eficiencia energética

SenseTime introdujo una nueva métrica de eficiencia llamada Tokens por vatio, posicionada como un referente de la industria para medir la eficiencia de los centros de datos de IA. La compañía también presentó un Agente de colaboración con capacidad de cómputo que gestiona la programación de recursos, la predicción de precios de electricidad y la optimización del almacenamiento de energía a través de un sistema de datos de ocho niveles con cinco cadenas de decisión.

Al integrar recursos informáticos, la dinámica de precios de la electricidad y la programación automatizada, SenseTime informa:

  • aumento del 80% en producción de tokens por unidad de costo de electricidad
  • Precios promedio de la electricidad 10% por debajo centros de datos regionales comparables
  • 96% de precisión en la predicción de carga de computación

Estas afirmaciones requieren un seguimiento durante varios trimestres en lugar de una aceptación inmediata. El arbitraje de precios de la electricidad y la precisión de la previsión de la demanda suelen presentar características de rendimiento diferentes durante los ciclos estacionales completos con una volatilidad real de la demanda.

🌐 Ecosistema integral de socios

El ecosistema del Proyecto Galaxy abarca una impresionante lista de líderes tecnológicos nacionales:

🔲 Vendedores de patatas fritas: Cambricon, Muxi, Hygon, Huawei Ascend, Moore Threads, Sunrise y Biren Technology

⚙️ Socios de componentes: Tecnología Xizhi

🏗️ Empresas de infraestructura: Silicon Motion, Qujing Technology, Zhongke Jiahe, Qingcheng Jizhi, Sophon Information y Jiliu Technology

La hoja de ruta de SenseTime incluye:

  • Construcción de una "fábrica de fichas"
  • Cinco clústeres informáticos a escala de "10.000 calorías"
  • Desarrollo conjunto en todos los ámbitos diez direcciones tecnológicas
  • Apoyo a 200 startups de IA
"La producción nacional no se trata simplemente de reemplazar chips individuales, sino más bien de un esfuerzo de colaboración a lo largo de toda la cadena de capacidades de innovación de China, desde chips y componentes hasta infraestructura y escenarios de aplicación." — Yang Fan, cofundador de SenseTime

🚀 Iniciativas tecnológicas orientadas al futuro

Más allá del desarrollo inmediato de infraestructuras, SenseTime esbozó ambiciosas iniciativas de investigación a largo plazo:

💡 Computación óptica: Centrado en mejorar la eficiencia del centro de datos.

⚛️ Computación cuántica: Aplicaciones en la optimización de la IA

🛰️ Colaboración en Computación Espacial: Colaboración con Guoxing Aerospace para desarrollar la constelación de computación espacial SenseTime.

La iniciativa de computación espacial sigue un cronograma ambicioso: Primer lanzamiento de satélite en 2026., escalando hacia miles de satélites informáticos y capacidad de computación en el decenas de miles de petabytes para 2030.

Yang hizo hincapié en que el valor va más allá de la capacidad computacional bruta, posicionando la computación espacial como una solución estratégica para extender los servicios de IA chinos a entornos de red complejos, como las operaciones marítimas y los escenarios de respuesta ante desastres, al tiempo que apoya las exportaciones internacionales de servicios de IA de China.

Nota: El plazo previsto para 2030 se extiende cinco años hacia el futuro, y los despliegues de computación satelital a esta escala carecen de precedentes en la industria para la validación de plazos.

🏢 Expansión global de la infraestructura física

La infraestructura de SenseTime abarca múltiples ubicaciones estratégicas:

📍 Instalación de Shanghái: El primer centro de datos de computación inteligente con calificación "5A" de China, que procesa Más de 20 billones de tokens diarios en más de 20 industrias

📍 Sitio de Yancheng: Lanzado con inicial Capacidad de 3.000 petaflops, centrado en aplicaciones de energía, fabricación y economía de baja altitud

📍 Centro de Hong Kong: En construcción como el centro de computación inteligente nacional más grande del territorio, con el objetivo de 40.000 petaflops para 2030

📍 Arabia Saudita: Diseñado como el primer clúster informático nacional de China en el extranjero, se posiciona como una base informática nacional integral para las operaciones en Oriente Medio.

🔬 Colaboración en investigación científica

En el ámbito de la investigación, SenseTime estableció alianzas con instituciones líderes, entre las que se incluyen:

  • Laboratorio de IA de Shanghái
  • Academia Zhongguancun de Beijing
  • Academia Shenzhen Hetao
  • Instituto de Investigación e Innovación de Algoritmos de Shanghái
  • Escuela de IA de la Universidad Jiao Tong de Shanghai

Esta plataforma colaborativa integra recursos informáticos, herramientas y capacidades de modelado para la investigación avanzada en ciencias de la vida, ciencia de los materiales y fabricaciónYang caracterizó la IA para la ciencia como "una palanca clave para la innovación de paradigmas en la investigación básica", alineando la iniciativa con el marco político más amplio de China sobre "Inteligencia Artificial+".

⏱️ Hito clave de rendimiento: El pronóstico de SenseTime de 10 billones de tokens por día para el cuarto trimestre de 2026. representa la métrica crítica que se debe monitorear comparándola con los informes de desempeño trimestrales reales cuando finaliza ese período.

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