చైనా టెక్నాలజీ కంపెనీలు AI ప్రాసెసర్లు, ఇంటర్‌కనెక్ట్‌లు, సాఫ్ట్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లు, మోడళ్లను అభివృద్ధి చేస్తున్నాయి. ఈ వ్యవస్థలు వాస్తవంగా ఏం చేస్తాయి, అవి ఒకదానితో ఒకటి ఎలా పనిచేస్తాయి, ఈ రోజు వాణిజ్యపరంగా ఏవి అందుబాటులో ఉన్నాయి?
చైనా AI మౌలిక సదుపాయాల పర్యావరణ వ్యవస్థ కవర్ ఇలస్ట్రేషన్. చూపిన కంపెనీలు స్వతంత్రమైనవి. ఇది AI రూపొందించిన కాన్సెప్ట్ ఆర్ట్, ఏ సదుపాయానికీ చెందిన ఫోటో కాదు.
ఒక కంపెనీ అంతర్గత డాక్యుమెంట్లలో వెతికి, వేలాది ఉద్యోగుల ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇచ్చే అసిస్టెంట్‌ను నిర్మిస్తోందని ఊహించండి. అది Qwen లేదా DeepSeek వంటి చైనా మోడల్‌ను ఎంచుకోవచ్చు. కానీ మోడల్‌ను ఎంచుకోవడం సమస్యలో ఒక భాగాన్ని మాత్రమే పరిష్కరిస్తుంది. దాన్ని నడపడానికి ఒక చోటు, పారామీటర్లను, పని డేటాను ఉంచేంత మెమరీ, అందుబాటులో ఉన్న ప్రాసెసర్ల కోసం లెక్కలను అనువదించే సాఫ్ట్‌వేర్, డిమాండ్ పెరిగినప్పుడు సేవ వేగంగా స్పందించేలా చూసే విధానం ఇంకా కంపెనీకి కావాలి.
అందుకే చైనా AI పరిణామాలను లాంగ్వేజ్ మోడల్ విడుదలలకు మించి పరిశీలించడం విలువైనది. Huawei యాక్సిలరేటర్ వ్యవస్థలను, ఇంటర్‌కనెక్ట్‌లను అభివృద్ధి చేస్తోంది. Alibaba తన Qwen మోడళ్లను చిప్‌లతో, క్లౌడ్ సేవలతో అనుసంధానిస్తోంది. Baidu మోడళ్లను, డెవలప్‌మెంట్ టూల్స్‌ను, క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలను కలిపి అందిస్తోంది. Tencent AI ఉత్పత్తులను, క్లౌడ్ సేవలను నడుపుతూ తన కంప్యూటింగ్ పెట్టుబడిని విస్తరిస్తోంది. ఇవి పరస్పరం సంబంధం ఉన్న కార్యకలాపాలే, కానీ వాటిని ఒకే జాతీయ ప్లాట్‌ఫామ్‌గా పొరబడకూడదు.
ఇందులోని ఇంజినీరింగ్ కథ ఏమిటంటే, మోడళ్లు, సాఫ్ట్‌వేర్, యాక్సిలరేటర్లు, నెట్‌వర్క్‌లు, క్లౌడ్ సేవలు ఎలా కలిసి పనిచేస్తాయి, ఆ పనిలో ఎంత భాగం ప్రకటించబడటమే కాకుండా నిరూపించబడింది అనేది.
కంప్యూటింగ్ స్టాక్ గుండా ఒక AI అభ్యర్థనను అనుసరిస్తూ
మన ఊహాత్మక ఉద్యోగి అసిస్టెంట్‌లో ఒక వినియోగదారు ప్రశ్న టైప్ చేస్తారు. అప్లికేషన్ అనుమతులను తనిఖీ చేసి, సంబంధిత డాక్యుమెంట్లను తెచ్చుకుంటుంది. ఒక AI సేవకు ప్రాంప్ట్ పంపుతుంది. సర్వింగ్ సిస్టమ్ అందుబాటులో ఉన్న హార్డ్‌వేర్‌ను ఎంచుకుని, మోడల్ weights ను లోడ్ చేసుకుంటుంది లేదా యాక్సెస్ చేస్తుంది, సమాధానంలోని తదుపరి tokens ను లెక్కిస్తుంది.
ఈ లెక్కల్లో ఎక్కువ భాగం matrix ఆపరేషన్లే. ప్రత్యేకమైన AI యాక్సిలరేటర్లు ఇలాంటి ఆపరేషన్లను చాలా వరకు సమాంతరంగా చేస్తాయి. వాటి ప్రాసెసింగ్ శక్తి ముఖ్యమే, కానీ మోడల్ weights, మధ్యంతర డేటా మెమరీకి, కంప్యూట్ యూనిట్లకు మధ్య ఎంత వేగంగా కదులుతాయన్నది కూడా అంతే ముఖ్యం. పెద్ద మోడల్‌కు అంకగణిత యూనిట్లు ఇంకా ఎక్కువ పని చేయగలిగినప్పటికీ, డేటాను చదవడమే అడ్డంకి కావచ్చు.
మోడల్‌ను అనేక యాక్సిలరేటర్లపై పంచినప్పుడు, అవి మధ్యంతర ఫలితాలను పరస్పరం మార్చుకోవాల్సి రావచ్చు. కమ్యూనికేషన్ నమూనా మోడల్‌ను ఎలా విభజించారనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఒక పద్ధతి layers లోని భాగాలను వేరు చేస్తుంది, రెండోది layers లోపలి ఆపరేషన్లను విభజిస్తుంది, మూడోది మోడల్‌ను నకలు చేసి వేర్వేరు అభ్యర్థనలను ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ప్రతి పద్ధతి మెమరీ, నెట్‌వర్కింగ్ అవసరాలను మారుస్తుంది.
Accessible text alternative for this figure
పై నుంచి కిందికి: అప్లికేషన్ వినియోగదారు అభ్యర్థనను స్వీకరించి అనుమతులను, retrieval ను నిర్వహిస్తుంది. మోడల్ సేవ ప్రాంప్ట్, batching, scheduling, API ని నిర్వహిస్తుంది. కంపైలర్, రన్‌టైమ్ ఆపరేటర్లను, kernels ను, మెమరీ కేటాయింపును నిర్వహిస్తాయి, ఉదాహరణ ఎకోసిస్టమ్‌లుగా CANN, PaddlePaddle ఉన్నాయి.
దాని కింద కంప్యూటింగ్ హార్డ్‌వేర్ ఉంది: matrix ఆపరేషన్ల కోసం AI యాక్సిలరేటర్లు, weights, context, cache కోసం మెమరీ, స్టోరేజ్, పరికరం నుంచి పరికరానికి కమ్యూనికేషన్ కోసం ఇంటర్‌కనెక్ట్. క్లౌడ్ ఆపరేషన్లు, వాణిజ్య డెలివరీ వాటన్నిటి కింద ఉంటాయి. ఈ చిత్రం భావనాత్మకం మాత్రమే, ఏ వెండర్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌నూ చూపదు.
ఇక్కడ training కు, inference కు ఉన్న తేడా ముఖ్యం. Training మోడల్ పారామీటర్లను మళ్లీ మళ్లీ సర్దుబాటు చేస్తుంది, తరచుగా ప్రాసెసర్ల మధ్య పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని మార్పిడి చేస్తుంది. Inference శిక్షణ పొందిన పారామీటర్లను ఉపయోగించి అభ్యర్థనలకు సమాధానం ఇస్తుంది. అది స్పందన latency కి, మెమరీ bandwidth కి, మోడల్ పరిమాణానికి, ఒకేసారి ఉన్న వినియోగదారుల సంఖ్యకు, నిలుపుకునే context పరిమాణానికి సున్నితంగా ఉంటుంది. Training లో అత్యుత్తమంగా పనిచేసే క్లస్టర్, చాలా చిన్న అభ్యర్థనలను అందించడానికి ఆటోమేటిక్‌గా అత్యంత చౌకైన వ్యవస్థ కాదు.
AI యాక్సిలరేటర్లు: ప్రాసెసర్ మాత్రమే పూర్తి ఉత్పత్తి ఎందుకు కాదు
సాధారణ ప్రయోజన CPU వైవిధ్యమైన పనులను నిర్వహించేలా రూపొందించబడింది. AI యాక్సిలరేటర్లు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో ఉపయోగించే పునరావృత సంఖ్యా ఆపరేషన్లపై హార్డ్‌వేర్ వనరులను కేంద్రీకరిస్తాయి. వేర్వేరు యాక్సిలరేటర్లు అంకగణిత ఫార్మాట్లు, ఆన్-చిప్ మెమరీ, బాహ్య మెమరీ, డేటా కదలిక, ప్రోగ్రామబిలిటీ విషయంలో వేర్వేరు రాజీలు చేసుకుంటాయి.
Huawei Ascend అనేది Huawei AI కంప్యూటింగ్ వ్యవస్థల కింద ఉన్న ప్రాసెసర్ కుటుంబం. కంపెనీ Ascend NPUs ను SuperPoD సిస్టమ్ డిజైన్లతో, CANN సాఫ్ట్‌వేర్‌తో కలుపుతుంది. దాని September 2026 Atlas 960E ప్రకటన 4,096 NPUs వరకు మద్దతు ఇచ్చే కాన్ఫిగరేషన్‌ను, పెద్ద distributed jobs కోసం రూపొందించిన మెమరీ, ఇంటర్‌కనెక్ట్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను వివరిస్తుంది. ఇవి Huawei ఉత్పత్తి స్పెసిఫికేషన్లు మాత్రమే, ఒక కస్టమర్ మోడల్ ఎలా పనిచేస్తుందో చూపే స్వతంత్ర ఫలితాలు కావు. Huawei, September 2026.
Alibaba T-Head Zhenwu యాక్సిలరేటర్ కుటుంబాన్ని, Yitian CPUs, Panmai స్మార్ట్ నెట్‌వర్క్-ఇంటర్‌ఫేస్ చిప్‌లు, ఇంటర్‌కనెక్ట్ భాగాలతో పాటు నిర్మిస్తోంది. Alibaba September 2026 రోడ్‌మ్యాప్ Zhenwu V900 ను పరిచయం చేసింది, అంతకు ముందటి M890 AI Supernode ను పెద్ద-మోడల్ inference కు సేవ చేసేదిగా వివరించింది, దాని కొత్త ఆర్కిటెక్చర్ 500,000 cards వరకు క్లస్టర్లకు మద్దతు ఇవ్వగలదని చెప్పింది. Alibaba తన supernodes వాణిజ్యపరంగా ఆన్‌లైన్‌లోకి వస్తున్నాయని కూడా చెప్పింది. అయితే పేర్కొన్న గరిష్ఠ క్లస్టర్ పరిమాణం, ఏదైనా ఒక ప్రొడక్షన్ ఇన్‌స్టలేషన్ ఇప్పటికే ఆ పరిమాణంలో పనిచేస్తోందనడానికి ఆధారం కాదు. చిప్ సాపేక్ష పనితీరు గురించి కంపెనీ చేసిన వాదనలకు వర్క్‌లోడ్ స్థాయిలో స్వతంత్ర పోలిక అవసరం. Alibaba, September 2026.
Baidu Kunlun యాక్సిలరేటర్ ఎకోసిస్టమ్ దేశీయ హార్డ్‌వేర్‌కు సంబంధించిన మరో విధానాన్ని అందిస్తుంది. Baidu PaddlePaddle ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను, ERNIE మోడళ్లను, మేనేజ్డ్ క్లౌడ్ సేవలను కూడా అభివృద్ధి చేస్తుంది. వాటి మధ్య సంబంధం వాణిజ్యపరంగా ముఖ్యమైనదే, కానీ మొత్తం AI Cloud ఆదాయం, ఏదైనా నిర్దిష్ట చిప్‌పై నడుస్తున్న వర్క్‌లోడ్‌ల వాటాను వెల్లడించదు. Baidu cloud, Baidu Q2 2026 results.
ఈ వ్యవస్థలను అంచనా వేసే కొనుగోలుదారుకు ప్రకటించిన సెకనుకు ఆపరేషన్ల సంఖ్య కంటే ఎక్కువ అవసరం. ఉపయోగకరమైన పరీక్షలు అప్లికేషన్‌కు ప్రత్యేకమైనవి. కావలసిన మోడల్ సరిగ్గా నడుస్తుందా, దానికి ఎంత మెమరీ కావాలి, లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న స్పందన సమయంలో సెకనుకు ఎన్ని tokens ఇవ్వగలదు, ఎక్కువ హార్డ్‌వేర్ చేర్చినప్పుడు ఎంత బాగా scale అవుతుంది, మొత్తం సేవను నడపడానికి ఎంత ఖర్చవుతుంది అనేవి చూడాలి.
ప్రాసెసర్ల మధ్య ఉన్న సమస్య
ఎనిమిది యాక్సిలరేటర్లు ఒక మోడల్ పనిని పంచుకుంటున్నాయనుకోండి. కొన్ని దశల్లో ప్రతిదానికి ఇతరులు లెక్కించిన ఫలితాలు కావాలి. ఆ బదిలీలు లెక్కల కంటే ఎక్కువ సమయం తీసుకుంటే, వేగవంతమైన అంకగణితం ఆలస్యాన్ని పరిష్కరించదు. పరికరాల సంఖ్యను పెంచడం డేటా మార్పిడి ఖర్చును కూడా పెంచవచ్చు.
ఇంటర్‌కనెక్ట్ అంటే కంప్యూటింగ్ పరికరాలను కలిపే కమ్యూనికేషన్ వ్యవస్థ. దాని bandwidth కాలక్రమంలో ఎంత సమాచారం కదలగలదో వివరిస్తుంది, దాని latency డేటా చేరడం మొదలయ్యే ముందు ఉండే ఆలస్యాన్ని వివరిస్తుంది. రెండూ ముఖ్యమే, వర్క్‌లోడ్, సాఫ్ట్‌వేర్ కాన్ఫిగరేషన్ లేకుండా వాటిలో ఏదీ మొత్తం మోడల్ throughput ను అంచనా వేయదు.
Huawei UnifiedBus ఒక క్లస్టర్‌లోని భాగాలను ఒకే ప్రోటోకాల్ కింద కలుపుతుంది. Huawei unified memory addressing ను, peer-to-peer ఇంటర్‌కనెక్ట్‌ను వివరిస్తుంది, ఒక్కో ఇంజిన్‌కు 7.2 Tbit/s ట్రాన్స్‌మిషన్ సామర్థ్యాన్ని పేర్కొంటూ Hi-ONE near-packaged ఆప్టికల్ ఇంటర్‌కనెక్ట్ ఇంజిన్‌ను పరిచయం చేసింది. అది ఒక భాగం యొక్క స్పెసిఫికేషన్ మాత్రమే, దాన్ని SuperPoD యొక్క inference throughput గా అర్థం చేసుకోకూడదు. 1,000 కంటే ఎక్కువ Atlas 900 A3 SuperPoDs డిప్లాయ్ అయ్యాయని Huawei విడిగా పేర్కొంది, అదే సమయంలో దాని తాజా ఆర్కిటెక్చర్లలో కొత్త డిజైన్లు, భవిష్యత్ విస్తరణ ఉన్నాయి. ఈ స్థితులను వేరు చేసి చూడటం వల్ల ప్రకటించిన రోడ్‌మ్యాప్ కల్పిత డిప్లాయ్‌మెంట్‌గా మారదు. Huawei architecture, Huawei keynote.
Alibaba supernode, నెట్‌వర్క్-చిప్ పని అదే సాధారణ ఇంజినీరింగ్ పరిమితిని వేరొక అమలుతో ఎదుర్కొంటుంది. ఈ సమస్యను ఏ సంస్థా కనిపెట్టలేదు. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న GPU క్లస్టర్లకు, ఇతర distributed వ్యవస్థలకు కూడా అధిక-bandwidth fabrics, మంచి scheduling, అనవసర కమ్యూనికేషన్‌ను తగ్గించే సాఫ్ట్‌వేర్ అవసరం.
ఇక్కడ ఒక విస్తృతమైన పాఠం ఉంది. ప్రాసెసర్ల సంఖ్య కాగితంపై సామర్థ్యం మాత్రమే. ఉపయోగకరమైన throughput అనేది వ్యవస్థ డేటా కోసం ఎదురుచూస్తూ లేదా ఇతర పరికరాలతో సమన్వయం చేసుకుంటూ కాకుండా, పని చేయడంలో ఎంత సమయం గడుపుతుందనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
హార్డ్‌వేర్‌ను ఉపయోగపడేలా చేసే సాఫ్ట్‌వేర్ లేయర్
మన ఉద్యోగి అసిస్టెంట్‌ను అందరికీ తెలిసిన ఒక AI ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో రాసి ఉండవచ్చు. దాని మోడల్‌ను వేరే యాక్సిలరేటర్‌కు మార్చడం అంటే ఒక కాన్ఫిగరేషన్ ఫీల్డ్‌ను మార్చడం అంత సులభం కాదు.
మోడల్ ఆపరేటర్లకు పరికరానికి ప్రత్యేకమైన అమలులు ఉండాలి, వీటిని తరచుగా kernels అంటారు. కంపైలర్, రన్‌టైమ్ ఆ ఆపరేషన్లను షెడ్యూల్ చేస్తాయి, మెమరీని కేటాయిస్తాయి, బదిలీలను నిర్వహిస్తాయి, హార్డ్‌వేర్‌ను సమన్వయం చేస్తాయి. మద్దతు లేని ఆపరేషన్లకు తిరిగి రాయడం అవసరం కావచ్చు, మద్దతు ఉన్నవి కూడా అసమర్థంగా నడవవచ్చు. సంఖ్యా తేడాలు, distributed అమలు వల్ల సరైన ఫలితం లేదా పునరుత్పత్తి సమస్యలు రావచ్చు, వాటికి పరీక్ష అవసరం.
Huawei CANN Ascend హార్డ్‌వేర్ కోసం సాఫ్ట్‌వేర్ ఎకోసిస్టమ్‌ను అందిస్తుంది. విస్తరించిన ఓపెన్-సోర్స్ అభివృద్ధిని, PyTorch మద్దతును Huawei నివేదిస్తోంది. ఇవి అర్థవంతమైన స్వీకరణ దశలే, కానీ మద్దతు ఉన్న ఫ్రేమ్‌వర్క్ బ్యాక్‌ఎండ్ ఉండటం అంటే ప్రతి మోడల్, ప్రతి ఆపరేటర్ ఒకే ప్రవర్తనతో, ఒకే పనితీరుతో నడుస్తాయని హామీ కాదు. Huawei.
Baidu PaddlePaddle అనేది training, డిప్లాయ్‌మెంట్ సామర్థ్యాలు ఉన్న మెషిన్-లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్, ఇది Baidu విస్తృత AI టూల్స్‌తో అనుసంధానించబడి ఉంది. Alibaba Cloud Model Studio, దానికి సంబంధించిన సేవలు డెవలపర్లకు మొత్తం సర్వింగ్ మౌలిక సదుపాయాలను స్వయంగా నడపకుండానే Qwen, ఇతర మద్దతు ఉన్న మోడళ్లను ఉపయోగించే మేనేజ్డ్ మార్గాన్ని ఇస్తాయి.
కంపెనీలు వ్యవస్థలను కాలక్రమేణా నిర్వహించాల్సి ఉంటుంది కాబట్టి సాఫ్ట్‌వేర్ పరిపక్వత ముఖ్యం. ఎంచుకున్న బెంచ్‌మార్క్‌లో పోటీగా కనిపించే యాక్సిలరేటర్, ప్రొడక్షన్ అప్లికేషన్‌ను మార్చడానికి విస్తృతంగా తిరిగి రాయాల్సి వస్తే, లేదా debugging, observability, ఆపరేషనల్ మద్దతు పరిమితమైతే ఆకర్షణీయంగా ఉండకపోవచ్చు.
హార్డ్‌వేర్ నుంచి ప్రజలు కొనగలిగే సేవ వరకు
ఉద్యోగి అసిస్టెంట్ దగ్గరకు తిరిగి వద్దాం. సంస్థ అనుమతి ఉన్న ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేసి, తన సొంత కంప్యూటింగ్ పరికరాలపై హోస్ట్ చేయవచ్చు. అప్పుడు అది మోడల్ సర్వర్‌ను నడపాలి, latency ని పర్యవేక్షించాలి, అప్‌గ్రేడ్‌లను నిర్వహించాలి, డాక్యుమెంట్ యాక్సెస్‌ను సురక్షితం చేయాలి, డిమాండ్‌కు తగినంత యాక్సిలరేటర్ మెమరీని సమకూర్చుకోవాలి.
లేదా హోస్ట్ చేసిన మోడల్ సేవను కొనవచ్చు. ఆ సందర్భంలో అంతర్లీన inference సామర్థ్యంలో చాలా భాగాన్ని ప్రొవైడర్ నడుపుతారు, కానీ అప్లికేషన్ డేటా-గవర్నెన్స్, యాక్సెస్-కంట్రోల్ నిర్ణయాలు ఇంకా కస్టమర్‌వే. బిల్లు ఇన్‌పుట్, అవుట్‌పుట్ tokens పై, కెపాసిటీ రిజర్వేషన్లపై లేదా ఇతర ఉత్పత్తి-నిర్దిష్ట నిబంధనలపై ఆధారపడవచ్చు.
అందుకే మోడల్ కంపెనీ, క్లౌడ్ ప్రొవైడర్, కన్స్యూమర్-యాప్ కంపెనీ వేర్వేరు ఆదాయ మార్గాలను అనుసరించవచ్చు. ఒక చాట్‌బాట్ వ్యక్తులకు ఉచితంగా ఉండవచ్చు, అదే సమయంలో API కి వినియోగ రుసుములు ఉండవచ్చు. ఒక కంపెనీ మోడల్ weights ను డౌన్‌లోడ్‌కు చెల్లింపు లేకుండా విడుదల చేసి, మేనేజ్డ్ హోస్టింగ్, సబ్‌స్క్రిప్షన్లు, ఎంటర్‌ప్రైజ్ మద్దతు లేదా సంబంధిత క్లౌడ్ సేవలను అమ్మవచ్చు.
ఒక కంపెనీ మొత్తం క్లౌడ్ విభాగం ఆదాయాన్ని నేరుగా ఒక వ్యక్తిగత మోడల్‌కు ఆపాదించలేము. అదేవిధంగా, API ధరలు ఉన్నాయంటే అది వాణిజ్యీకరణ మార్గం ఉందని మాత్రమే సూచిస్తుంది, ఆ మోడల్‌కు వెల్లడించిన ఆదాయం లేదా లాభదాయకత ఉందని కాదు.
ప్రధాన చైనా AI మోడల్ కుటుంబాలు, వాణిజ్యీకరణ మార్గాలు
కింది జాబితా ఎంపిక చేసిన పరిశ్రమ రిఫరెన్స్ మాత్రమే, చైనాలో విడుదలైన ప్రతి మోడల్ కాదు. మోడల్ లభ్యతను, ప్రస్తుత వాణిజ్య నిబంధనలను పాఠకులు ధృవీకరించుకోవడానికి అధికారిక లింకులు ఇవ్వబడ్డాయి. ధరలు, ప్రాంత పరిమితులు, లైసెన్సింగ్ మారవచ్చు.
| Developer | ప్రధాన మోడల్ కుటుంబం | అధికారిక మోడల్/డెవలపర్ లింక్ | సాధారణ ఉపయోగాలు | నమోదైన లేదా నివేదించబడిన వాణిజ్యీకరణ మార్గం |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | DeepSeek V-series and R-series | DeepSeek · API docs | భాష, రీజనింగ్, కోడింగ్ | హోస్టెడ్ API, కన్స్యూమర్ వెబ్ చాట్, యాప్, ఓపెన్-వెయిట్ లభ్యత ఇక్కడ ధృవీకరించబడలేదు |
| Alibaba | Qwen, Qwen Coder, Qwen VL and image families | Qwen · Model Studio | భాష, కోడింగ్, విజన్, మల్టీమోడల్ | మీటర్ ఆధారిత క్లౌడ్-మోడల్ APIs, మేనేజ్డ్ inference, ఎంటర్‌ప్రైజ్ క్లౌడ్ సేవలు |
| Tencent | Hunyuan | Hunyuan · Tencent Cloud | భాష, ఇమేజ్, వీడియో, ఎంటర్‌ప్రైజ్ అప్లికేషన్లు | క్లౌడ్ మోడల్ సేవలు, API ఉత్పత్తులు, ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఇంటిగ్రేషన్ |
| Baidu | ERNIE | ERNIE · Baidu AI Cloud | భాష, రీజనింగ్, మల్టీమోడల్ | మేనేజ్డ్ మోడల్/క్లౌడ్ సేవలు, ఎంటర్‌ప్రైజ్ పరిష్కారాలు, మోడల్ స్థాయి ఆదాయం వెల్లడించలేదు |
| ByteDance | Doubao, Seed, Seedance, Seedream | Seed models · Volcengine | భాష, ఇమేజ్, వీడియో, మల్టీమోడల్ | Volcengine ద్వారా వాణిజ్య మోడల్ APIs, హోస్టెడ్ సేవలు, అందించిన మేరకు కన్స్యూమర్ ఉత్పత్తులు |
| Moonshot AI | Kimi and K-series | Kimi · API | దీర్ఘ-context పని, కోడింగ్, ఏజెంట్లు | హోస్టెడ్ API వినియోగం (ఉపయోగించినంత చెల్లింపు, ఎంటర్‌ప్రైజ్ ప్లాన్లతో), కన్స్యూమర్ చెల్లింపు శ్రేణులు ఇక్కడ ధృవీకరించబడలేదు |
| Z.ai / Zhipu | GLM / ChatGLM | Z.ai · API docs | భాష, కోడింగ్, ఏజెంట్లు | API యాక్సెస్, సబ్‌స్క్రిప్షన్ కోడింగ్ ప్లాన్, ఉత్పత్తి ధరలు మారుతూ ఉంటాయి |
| MiniMax | MiniMax language, speech and video models | MiniMax · Platform | భాష, వాయిస్, వీడియో | చెల్లింపు APIs, సబ్‌స్క్రిప్షన్ ప్లాన్లు |
| iFlytek | Spark / SparkDesk | Spark | స్పీచ్, భాష, ఎంటర్‌ప్రైజ్ అప్లికేషన్లు | మోడల్, స్పీచ్ APIs, మోడల్ కస్టమైజేషన్, పరిశ్రమ డిప్లాయ్‌మెంట్లు, అలాగే కన్స్యూమర్, ఆఫీస్ అప్లికేషన్లు |
| 01.AI | Yi | Official Yi repository | భాష, ఎంటర్‌ప్రైజ్ వినియోగం | Apache-2.0 కింద ఓపెన్-వెయిట్ విడుదలలు (రిపోజిటరీ ప్రకారం, దాని తాజా వార్త తేదీ 2024-07-29), ప్రస్తుత మోడల్-నిర్దిష్ట అమ్మకాలు ఇక్కడ నిర్ధారించబడలేదు |
| StepFun | Step series | StepFun | రీజనింగ్, భాష, మల్టీమోడల్ | చెల్లింపు API ప్లాట్‌ఫామ్, నెలవారీ సబ్‌స్క్రిప్షన్ ప్లాన్, ఆదాయం వెల్లడించలేదు |
| Xiaomi | MiMo | MiMo | రీజనింగ్, కోడింగ్, ఉత్పత్తి AI | డెవలపర్ API యాక్సెస్, MiMo-బ్రాండెడ్ టూల్స్, వ్యక్తిగత మోడల్ ఆదాయం వెల్లడించలేదు |
పట్టిక పరిధి, ఆధారాలు: అధికారిక డెవలపర్ లింకులు ఇవ్వబడ్డాయి, కానీ లింక్ చేసిన ప్రతి సేవకు బహిరంగంగా, స్థిరంగా ఉండే ధరల పట్టిక ఉండదు. చూపిన మార్గాలు పంపిణీ/వాణిజ్యీకరణ విధానాలు మాత్రమే, మోడల్ వారీగా ఆడిట్ చేసిన ఆదాయం కాదు. ప్రచురణకు ముందు పబ్లిషింగ్ ఏజెంట్ ప్రతి లింక్‌ను, దాని వాణిజ్య పదజాలాన్ని మళ్లీ తనిఖీ చేయాలి. ఓపెన్ వెయిట్స్ అంటే ఆ మోడల్ ఆటోమేటిక్‌గా ఓపెన్ సోర్స్ అని, లేదా నడపడానికి ఉచితమని అర్థం కాదు.
ఏ వ్యాపార నమూనాలు సాంకేతికంగా భిన్నమైనవి?
హోస్టెడ్ API: ప్రొవైడర్ inference సర్వర్లను నిర్వహిస్తారు, కస్టమర్లు ప్రచురించిన లేదా ఒప్పందం చేసుకున్న కొలమానం ప్రకారం చెల్లిస్తారు. ఇది చిన్న బృందాలకు సౌకర్యంగా ఉంటుంది, అయితే డేటా నిర్వహణ, ప్రాంతీయ లభ్యత, ధరల మార్పులను పరిశీలించాల్సి ఉంటుంది.
సెల్ఫ్-హోస్టెడ్ weights: అర్హత ఉన్న మోడల్‌ను కస్టమర్ తన ఎంపిక హార్డ్‌వేర్‌పై, లైసెన్స్ నిబంధనలకు లోబడి నడపవచ్చు. దీనివల్ల మౌలిక సదుపాయాలపై నియంత్రణ లభిస్తుంది, కానీ నిర్వహణ ఖర్చులు, ఇంజినీరింగ్ బాధ్యత కూడా తీసుకోవాలి.
మేనేజ్డ్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ క్లౌడ్: ప్రొవైడర్ మోడల్ యాక్సెస్‌ను కంప్యూటింగ్ ఇన్‌స్టెన్స్‌లు, స్టోరేజ్, సెక్యూరిటీ టూల్స్, ఆపరేషనల్ మద్దతుతో కలపవచ్చు. మోడల్ ఆ వాణిజ్య సేవలో ఒక భాగం మాత్రమే.
ఇప్పటికే ఉన్న ఉత్పత్తిలో AI: ఒక కంపెనీ తన మోడళ్లను ఉపయోగించి సెర్చ్, కమ్యూనికేషన్, మార్కెటింగ్, పరికరాలు లేదా ఉత్పాదకత సాఫ్ట్‌వేర్‌ను మెరుగుపరచవచ్చు. ఆర్థిక ప్రయోజనం పరోక్షంగా ఉండవచ్చు, వెల్లడించనంత వరకు దాన్ని స్వతంత్ర మోడల్ ఆదాయంగా పరిగణించకూడదు.
ఆర్థిక వెల్లడులు ఏం నిరూపించగలవు, ఏం నిరూపించలేవు
Alibaba తన త్రైమాసిక ఫలితాల్లో (August 20, 2026 న ప్రచురించబడ్డాయి) AI Cloud and Compute Services ఆదాయం US$7.1 billion అని నివేదించింది, ఇది ఏడాది ప్రాతిపదికన 45% పెరుగుదల. Baidu రెండో త్రైమాసికంలో AI Cloud Infrastructure ఆదాయం RMB 7.3 billion అని, అది 50% పెరిగిందని నివేదించింది, అదే సమయంలో దాని GPU Cloud ఆదాయం 283% పెరిగిందని చెప్పింది. ఇవి వేర్వేరుగా నిర్వచించబడిన, కంపెనీలు స్వయంగా నివేదించిన వ్యాపార గణాంకాలు. వాటిని కలిపితే స్థిరమైన మార్కెట్ పరిమాణం రాదు. Alibaba results, Baidu results.
Tencent సుమారు US$5.7 billion విలువైన రుణ జారీని 13 October 2026 న పూర్తి చేసిందని Reuters నివేదించింది. ఆ నిధులు కేవలం generative AI కోసమే వెల్లడించిన బడ్జెట్ కాదు. ఫైనాన్సింగ్, మౌలిక సదుపాయాల ఖర్చు, వ్యాపార ఆదాయం, మోడల్ వారీ లాభం అనేవి నాలుగు వేర్వేరు కొలమానాలు, వాటిని వేరుగానే ఉంచాలి. Reuters.
నిరూపించడం ఇంకా కష్టంగా ఉన్నవి
చైనా కంపెనీలకు పనిచేస్తున్న క్లౌడ్ సేవలు, దేశీయ యాక్సిలరేటర్ కార్యక్రమాలు, డిప్లాయ్ అయిన వ్యవస్థలు, విస్తృతమైన AI-మోడల్ పోర్ట్‌ఫోలియోలు ఉన్నాయి. కానీ ఇవన్నీ ఒకే పరిపక్వత స్థాయిలో లేవు.
ప్రొడక్షన్‌కు సిద్ధమైన పోలికకు పునరుత్పత్తి చేయగల వర్క్‌లోడ్ పరీక్షలు అవసరం. వాటిలో మద్దతు ఉన్న మోడళ్లు, precision ఫార్మాట్లు, చివరి నుంచి చివరి వరకు సెకనుకు tokens, లోడ్ కింద latency, మెమరీ వినియోగం, విద్యుత్ వినియోగం, లభ్యత, ఇంటిగ్రేషన్ పని, మొత్తం నిర్వహణ ఖర్చులు ఉంటాయి. మార్కెటింగ్ స్పెసిఫికేషన్లు ఉపయోగకరమైన ప్రారంభ బిందువులు, కానీ ఆ ఫలితాలకు ప్రత్యామ్నాయాలు కావు.
సరఫరా సామర్థ్యం కూడా ముఖ్యం. పనిచేసే చిప్ డిజైన్ ఉందంటే, డిమాండ్ ఉన్న నాణ్యత, ధర, పరిమాణంలో తగినన్ని యూనిట్లను తయారు చేసి సరఫరా చేయగలరని రుజువు కాదు. దేశీయ అభివృద్ధి అంటే అంతర్జాతీయ తయారీ పరికరాలు, భాగాలు లేదా సాఫ్ట్‌వేర్ ఆధారపడటం నుంచి స్వతంత్రత ఉందని చూపదు. ఆ ఆధారపడటాలను పూర్తి స్వతంత్రత లేదా పూర్తి ఆధారపడటం అనే ఒకే వాదనకు కుదించకుండా, ఒక్కొక్కటిగా అంచనా వేయాలి.
కాబట్టి చైనా AI మౌలిక సదుపాయాలను వేర్వేరు వేగాలతో కదులుతున్న, పరస్పరం అనుసంధానమైన అనేక ఇంజినీరింగ్ ప్రయత్నాలుగా అర్థం చేసుకోవడం ఉత్తమం. గట్టిగా అనుసంధానించిన యాక్సిలరేటర్ వ్యవస్థలపై Huawei ఇచ్చే ప్రాధాన్యం, క్లౌడ్ స్టాక్ ద్వారా మోడళ్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి Alibaba చేస్తున్న ప్రయత్నం, Baidu ఫ్రేమ్‌వర్క్-ప్లస్-క్లౌడ్ విధానం అన్నీ విస్తృతమైన పరిశ్రమ సత్యాన్ని ప్రతిబింబిస్తాయి: ఉపయోగకరమైన AI సామర్థ్యం మొత్తం వ్యవస్థ నుంచి వస్తుంది, ప్రధాన శీర్షికలోని చిప్ సంఖ్య నుంచి లేదా సరికొత్త మోడల్ విడుదల నుంచి కాదు.
టెక్నాలజీ బృందాలకు ఆచరణాత్మక సారాంశం ఏమిటంటే, మోడల్‌ను, సర్వింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను, హార్డ్‌వేర్ మద్దతును, డిప్లాయ్‌మెంట్ బాధ్యతలను, వాణిజ్య నిబంధనలను కలిపి మూల్యాంకనం చేయడం. ఆ టెక్నాలజీ ఎక్కడ అభివృద్ధి చేయబడినా ఈ పద్ధతి పనిచేస్తుంది.
రిఫరెన్సులు, మరింత చదవడానికి
కింది ఆధారాలను 2026 అక్టోబర్ 14 న తెరిచి తనిఖీ చేశాం. కంపెనీ స్పెసిఫికేషన్లు, గణాంకాలు ఆయా కంపెనీలకు ఆపాదించబడ్డాయి, వాటిని స్వతంత్రంగా ధృవీకరించలేదు.
- Huawei: Atlas 960E, UnifiedBus and Hi-ONE. 2026 సెప్టెంబర్ 17. తయారీదారు చేసిన ఆర్కిటెక్చర్, స్కేలింగ్ వాదనలు.
- Huawei: Ascend and CANN strategy. 2026 సెప్టెంబర్. నివేదించిన డిప్లాయ్‌మెంట్, సాఫ్ట్‌వేర్ ఎకోసిస్టమ్ వాదనలు.
- Alibaba: Full-stack AI roadmap. 2026 సెప్టెంబర్ 22. Zhenwu, Yitian, Panmai, Qwen, supernode వాదనలు.
- Alibaba: Apsara infrastructure announcement. 2026 సెప్టెంబర్ 25. అనుబంధ రోడ్‌మ్యాప్ సమాచారం.
- Alibaba: Financial results. 2026 ఆగస్టు 20. ఆదాయ ఫలితాలు.
- Baidu: Q2 2026 results. 2026 ఆగస్టు 18. AI Cloud Infrastructure గణాంకాలు, షరతులు.
- Reuters: Tencent debt issuance. 2026 అక్టోబర్ 13. ఫైనాన్సింగ్ ఫలితం.
- PaddlePaddle documentation. ఫ్రేమ్‌వర్క్ సమాచారం.
- Huawei Ascend documentation. సాఫ్ట్‌వేర్, యాక్సిలరేటర్ ఎకోసిస్టమ్.
- Alibaba Cloud Model Studio pricing. ప్రస్తుత మోడల్-సేవ ధరలకు ఉదాహరణ. ప్రచురణ సమయంలో మళ్లీ తనిఖీ చేయండి.
సంపాదకీయ వెల్లడి: తయారీదారు స్పెసిఫికేషన్లు, కంపెనీ ఆదాయ గణాంకాలు ఆయా సంస్థలకు ఆపాదించబడ్డాయి. ఈ వ్యాసం కోసం స్వతంత్ర బెంచ్‌మార్కింగ్, సామర్థ్య ఆడిట్ లేదా మోడల్ స్థాయి ఆర్థిక ఆడిట్ నిర్వహించబడలేదు.