GPU de inferencia nacional completa casi 3 mil millones de financiamiento, ¿cómo puede la próxima generación de chips de computación transformar la infraestructura Web3?

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Generación de resúmenes en curso

【区块律动】El chip GPU nacional de fabricación propia alcanza un nuevo hito en financiación. La emergente compañía de chips Xiwang anunció la finalización de una financiación estratégica cercana a los 30 mil millones de yuanes, con inversores que incluyen tanto capital industrial como el fondo Huaxu del Grupo Sany, Fansi Intelligent, Hangzhou Data Group, como también principales instituciones de VC/PE como IDG Capital, GaoRong Venture Capital y China International Capital Corporation. Además, cuenta con el respaldo de fondos de reforma de empresas estatales como Chengtong Mixed Ownership Reform Fund y Hangzhou Jintou.

Esta compañía fue fundada a finales de 2024, como una escisión independiente del departamento de chips de SenseTime. Su enfoque central es muy interesante: destacar como un «GPU nacional más inteligente en IA» y ofrecer «productos de primera calidad asequibles y útiles». Frente a la situación actual del mercado, donde los chips de alta gama suelen tener precios exorbitantes, esta dirección apunta directamente a la problemática.

Los fondos de la financiación se destinarán principalmente a tres áreas: investigación y desarrollo de la próxima generación de GPU para inferencia, producción en masa a escala y construcción ecológica conjunta. Desde la perspectiva de Web3, la mejora en el rendimiento y la reducción de costos de los chips de inferencia afectan directamente la viabilidad de las aplicaciones de modelos de IA en la cadena, así como la operación de nodos y la rentabilidad del cálculo en la cadena. Con la entrada de más soluciones nacionales alternativas, la estructura de costos de toda la infraestructura de computación en Web3 podría experimentar ajustes.

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AirdropHuntervip
· hace21h
¡Joder! Con 3.000 millones invertidos, finalmente alguien quiere preocuparse por la relación calidad-precio.
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Layer2Observervip
· hace21h
Lo interesante es la combinación de financiamiento: capital industrial + VC líder + capital estatal, esta configuración indica que todos ven con buenos ojos la lógica de reemplazo de GPU nacionales. Pero hay que aclarar un punto, una empresa fundada a finales de 2024 puede obtener 3 mil millones, la velocidad de financiamiento es realmente rápida, y contar con el respaldo de SenseTime es una ventaja adicional. Desde un punto de vista técnico, los chips de inferencia y los chips de entrenamiento son cosas diferentes, el espacio para reducir costos es realmente mayor. Pero lo más importante es ver los datos de rendimiento reales y la compatibilidad del ecosistema; en teoría, todo puede funcionar, pero solo cuenta lo que realmente se pueda usar. En cuanto a Web3, tengo reservas, a menos que hagan específicamente optimizaciones para cálculos en cadena, el escenario de implementación todavía necesita explorarse.
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