KI-Hardware Shanghai: Biren verbindet 1.024 GPUs optisch

Trotz anhaltender internationaler Handelsbeschränkungen forcieren chinesische Halbleiterentwickler und KI-Unternehmen den Ausbau ihrer Rechenleistung – durch Architektur-Innovationen auf Systemebene und den Vorstoß ins Edge-Computing. Auf der World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2026, die vom 17. bis 20. Juli in Shanghai stattfand, präsentierten mehrere heimische Hardware-Hersteller neue Lösungen, die Rechenleistung durch die Vernetzung großer Beschleuniger-Cluster skalieren sollen.

Optische Superknoten: 1.024 GPUs im Verbund

Biren Technology stellte auf der WAIC eine Architektur der nächsten Generation vor, die auf sogenannter „Near-Packaged Optics“ (NPO) basiert. Damit lassen sich bis zu 1.024 GPUs miteinander verbinden – ein gewaltiger Sprung gegenüber den rund 128 Einheiten, die mit herkömmlichen elektrischen Verbindungen realisierbar sind. Ziel der optischen Superknoten-Lösung: die Infrastruktur für KI-Modelle mit Billionen Parametern und autonome Agenten bereitzustellen.

Das Unternehmen integriert die optischen Module direkt auf seinen BR2xx-Serienplatinen. Das hauseigene BLink 2.0-Protokoll steuert die Hochleistungs-Vernetzung über vier Kernfunktionen: In-Network-Computing, Memory-Semantic-Interconnect, Überlastkontrolle und Verbindungsreparatur. Die Botschaft der Unternehmensführung ist klar: Der Fokus verschiebt sich von der Einzelchip-Leistung hin zur Skalierbarkeit des Gesamtsystems.

In einer gemeinsamen Demonstration zeigten Kiwi Technology und Biren zudem eine RDMA-Lösung, die Durchsatz und Latenz bei heimischen GPU-Verbindungen mit einem selbst entwickelten 400G-Engine deutlich verbesserte.

256 GPUs in zwei Racks: Moore Threads zeigt MoE-Training

Parallel dazu präsentierte Moore Threads sein MTT C256-System. Es koppelt 256 GPUs in zwei Standard-Racks zu einer einzigen Recheneinheit auf Rechenzentrumsebene. Dank eines einschichtigen Scale-up-Netzwerks erreicht das System Latenzen im Sub-Mikrosekunden-Bereich. Auf der Messe demonstrierte das Unternehmen das Training eines 236 Milliarden Parameter umfassenden Mixture-of-Experts-Modells (MoE) mit mehr als 25 Billionen Tokens.

Edge-KI: Chinesische Start-ups setzen auf Roboter und Spezialchips

Doch nicht nur die Rechenzentrums-Giganten treiben die Entwicklung voran. Immer mehr chinesische Start-ups konzentrieren sich auf Edge-Geräte – Roboter, Smart-Home-Komponenten und andere intelligente Hardware. Das Ziel: große Sprachmodelle (LLMs) direkt vor Ort laufen zu lassen, um Datenschutz zu verbessern, Latenzen zu senken und Betriebskosten zu reduzieren.

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Ein Beispiel: Die 3E Network Technology Group hat kürzlich den Architekturentwurf für einen kundenspezifischen Edge-KI-System-on-Chip (SoC) für die Aladdin Alaris KI-Pflegeroboter abgeschlossen. Der Chip setzt auf multimodale Fusion und hardwarebasierte Sicherheitsfunktionen – ausgelegt für den zuverlässigen Offline-Betrieb.

Auch bei spezialisierten Chip-Architekturen tut sich etwas. Am 13. Juli stellte Dongfang Suanxin in Shanghai den DF1000 vor – den ersten heimischen 3D-KI-Chip mit „Near-Memory-Computing“. Dieser softwaredefinierte Ansatz ist Teil eines breiteren Booms in der integrierten Schaltkreis-Industrie im Bezirk Pudong, deren Produktion 2025 die Marke von 360 Milliarden Yuan (rund 46 Milliarden Euro) überschritt – ein Wachstum von etwa 23 Prozent im Jahresvergleich.

Zehntausend Chips im Cluster: Infrastruktur-Projekte trotz Exportbeschränkungen

Der Drang zur heimischen Hardware zeigt sich auch in massiven Infrastrukturprojekten. Z.AI, ehemals Zhipu, hat ein großes Rechenzentrum fertiggestellt, das auf Huawei Ascend-Chips und der MindSpore-Software basiert. Die Anlage – gebaut nach der Aufnahme des Unternehmens auf eine US-Export-Sperrliste im Januar 2025 – nutzt Cluster mit mehr als 10.000 Chips. Branchenbeobachter betonen jedoch, dass trotz dieser Fortschritte weiterhin eine Effizienzlücke zu internationalen Hardware-Ökosystemen besteht.

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Kapazitätsengpässe: Moonshot AI stoppt Neuanmeldungen

Die Hardware-Fortschritte können nicht darüber hinwegtäuschen, dass chinesische KI-Modellentwickler unmittelbar vor Kapazitätsproblemen stehen. Moonshot AI hat kürzlich die Neuanmeldungen für sein Kimi K3-Modell mit 2,8 Billionen Parametern ausgesetzt – Grund: erhebliche Auslastungsengpässe.

Während einige Analysten den Leistungsabstand zwischen chinesischen und US-amerikanischen Modellen auf nur noch wenige Wochen schätzen, warnen einheimische Experten: Die Beschränkungen beim Chip-Zugang und die Kapitalknappheit könnten die Schere wieder öffnen. Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: 2025 erreichten die privaten KI-Investitionen in den USA 285,9 Milliarden US-Dollar – in China waren es lediglich 12,4 Milliarden Dollar.

Geopolitische Spannungen: US-Sanktionen und chinesische Exportkontrollen

Die rasante Entwicklung chinesischer KI-Modelle – insbesondere der Open-Source-Angebote – hat internationale Regulierungsbehörden auf den Plan gerufen. US-Finanzminister Bessent deutete kürzlich an, dass die USA Sanktionen gegen chinesische KI-Modelle erwägen könnten – mit dem Vorwurf des geistigen Eigentumsdiebstahls. Auslöser war unter anderem der Aufstieg von Modellen wie Moonshots Kimi, der unter internationalen Beratern eine debatte über die Sicherheitsimplikationen von Open-Source- versus geschlossenen KI-Modellen ausgelöst hat.

Peking reagiert seinerseits mit Gegenmaßnahmen. Das chinesische Handelsministerium hat Konsultationen mit großen Technologiekonzernen wie Alibaba, ByteDance und Zhipu aufgenommen. Im Fokus: mögliche strengere Exportkontrollen für KI-Modellgewichte, Schlüsseldatentransfers und die Überwachung der Übersee-Chip-Produktion für chinesische Designs. Diese Maßnahmen könnten in den nationalen Exportkontrollkatalog aufgenommen werden – ein Signal, dass China künftig genau kontrollieren will, wie heimische Innovationen global geteilt oder gefertigt werden.

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