Il LongCat-2.0 della Cina diventa il più grande modello di IA senza chip Nvidia
La Cina ha appena presentato il suo più grande modello di intelligenza artificiale addestrato interamente senza chip NVIDIA. Meituan ha svelato LongCat-2.0, un modello di linguaggio di grandi dimensioni open-source con 1,6 trilioni di parametri. Il gigante della consegna di cibo con sede a Pechino ha gestito il progetto su hardware domestico end-to-end.
Questa innovazione ridefinisce ora come l'industria globale dell'IA percepisce l'impegno della Cina per l'autosufficienza tecnologica.
Cosa porta LongCat-2.0 di Meituan alla corsa dell'IA
Un modello di linguaggio di grandi dimensioni è un sistema di IA addestrato su enormi set di dati. Questi sistemi comprendono, generano e ragionano in linguaggio umano in molti domini. LongCat-2.0 è tra i più grandi mai realizzati, con 1,6 trilioni di parametri e una finestra di contesto di 1 milione di token.
Il rilascio avviene mentre la Cina continua a spingere per una piena autosufficienza nell'infrastruttura di calcolo critica. Inoltre, Meituan ha dichiarato che LongCat-2.0 è il primo modello dell'industria con trilioni di parametri a completare sia l'addestramento che l'inferenza su hardware domestico. Di conseguenza, il progetto segna una pietra miliare tecnica importante.
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La distinzione chiave è importante. Il V4-pro di DeepSeek si basava su chip domestici solo per l'inferenza. Questo è il compito più leggero di rispondere alle domande degli utenti.
Al contrario, LongCat-2.0 ha utilizzato hardware di produzione nazionale sia per l'inferenza che per la fase di pre-addestramento molto più impegnativa.
Meituan ha dichiarato che il cluster è stato costruito attorno a superpod ASIC su larga scala. Questi sono chip personalizzati per carichi di lavoro specifici. Inoltre, l'azienda ha utilizzato la Huawei Collective Communication Library (HCCL) per gestire il coordinamento chip-to-chip su larga scala. La configurazione rispecchia il modo in cui il NCCL di NVIDIA coordina i propri cluster GPU.
“…Mi ricorda il punto di Jensen Huang nel podcast di Dwarkesh: i controlli all'esportazione sulle GPU Nvidia non fermeranno la Cina. Accelereranno solo lo sviluppo di AI che gira su chip cinesi,” ha detto l'analista Yuchen Jin su X.
Perché il lancio di LongCat-2.0 è importante a livello globale
LongCat-2.0 ha mostrato prestazioni solide in diversi benchmark. Ha superato il Gemini 3.1 Pro di Google su Terminal-Bench 2.1 e SWE-Bench Pro.
Tuttavia, il modello è ancora indietro rispetto ai sistemi di frontiera globali. Questi includono il GPT-5.5 di OpenAI e l'Opus 4.8 di Anthropic nei compiti agentici e di ragionamento più impegnativi.
Gli osservatori del settore hanno reagito immediatamente. L'analista tecnologico TP Huang ha affermato che il lancio mette a tacere le preoccupazioni riguardo agli Atlas-950 SuperPoD di Huawei. Inoltre, il ricercatore dell'Università di Lehigh Hanchi Sun lo ha definito il primo modello mai addestrato per raggiungere prestazioni quasi di frontiera su 50.000 acceleratori domestici cinesi.
“…Se la Cina può scalare l'addestramento di frontiera su silicio locale a questo livello, la corsa agli armamenti informatici è più aperta che mai,” ha osservato il partner di venture Alvin Foo.
Rimangono ostacoli significativi nell'intero stack AI cinese. Meituan ha riconosciuto che il suo ecosistema software è ancora indietro rispetto alla comunità GPU matura di NVIDIA. Inoltre, i limiti di memoria sono stati il principale collo di bottiglia durante il pre-addestramento. Di conseguenza, gli acceleratori domestici hanno meno memoria per dispositivo rispetto al chip H800 di NVIDIA, che è stato vietato.
Il segnale più ampio è strutturale. Il successo di Meituan dimostra che l'addestramento su scala frontiera è ora tecnicamente fattibile sull'hardware cinese.
Di conseguenza, il divario tra i modelli open-source cinesi e i migliori sistemi occidentali chiusi potrebbe ridursi più rapidamente di quanto previsto dalle recenti previsioni.
Fonte: BeInCrypto