Beobachtetes Signal · 8. Apr. 2026 · Partnership · Quelle: CNBC Technology · Relevanz: 4/5 · Sentiment: Neutral
Alibaba und China Telecom eröffnen KI-Rechenzentrum mit 10.000 eigenen Chips
Alibaba und China Telecom haben ein neues, auf Künstliche Intelligenz spezialisiertes Rechenzentrum im chinesischen Shaoguan (Guangdong) in Betrieb genommen. Die Anlage startet mit 10.000 von Alibaba selbst entwickelten Zhenwu-KI-Halbleitern, die für KI-Training sowie Inferenz optimiert sind und Modelle mit Hunderten Milliarden Parametern unterstützen. China Telecom fungiert als Eigentümer und Betreiber der Infrastruktur, die perspektivisch auf einen Cluster mit 100.000 Chips skaliert werden soll. Dieser Schritt unterstreicht Chinas Bestrebungen, die heimische Rechenkapazität angesichts der US-Exportbeschränkungen für moderne Halbleiter massiv auszubauen. Parallel dazu hat Alibaba ein internes Technologie-Komitee unter Leitung von CEO Eddie Wu formiert, um die unternehmensweite KI-Entwicklung weiter zu forcieren.
Die Inbetriebnahme stärkt Chinas technologische Souveränität bei KI-Infrastrukturen trotz US-Sanktionen und verschärft den globalen Wettbewerb im Cloud- und KI-Computing-Segment.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Alibaba und China Telecom starten ein neues KI-Rechenzentrum in Shaoguan, Provinz Guangdong.
- Die Anlage nutzt initial 10.000 proprietäre Zhenwu-Halbleiter für KI-Training und Inferenz.
- China Telecom betreibt die Infrastruktur, ein Ausbau auf 100.000 Chips ist geplant.
- Alibaba formiert ein Technologie-Komitee unter Leitung von CEO Eddie Wu zur Beschleunigung der KI-Strategie.
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Alibaba setzt auf Full-Stack-KI mit Chips, Modellen und Cloud
Auf der Apsara Conference 2026 stellte Alibaba-CEO Eddie Wu eine Full-Stack-KI-Strategie vor, die eigene KI-Modelle, Chips und Cloud-Infrastruktur integriert. Das Unternehmen plant, die Qwen-Modellfamilie zu erweitern, einschließlich eines neuen Modells mit 5 bis 10 Billionen Parametern. Zudem wurde der KI-Chip Zhenwu V900 angekündigt, der dreimal leistungsfähiger sein soll als sein Vorgänger, mit Clustern, die auf bis zu 500.000 Beschleuniger skalieren. Die Cloud-Infrastruktur soll bis 2032 auf über 20 Gigawatt ausgebaut werden, um die steigende KI-Nachfrage zu decken. Darüber hinaus wurde Qwen Intelligence für On-Device-KI auf Smartphones und PCs eingeführt. Diese vertikale Integration positioniert Alibaba als Infrastrukturunternehmen entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette, um Leistung und Kosten zu optimieren.
Alibaba stellt XuanTie C950 CPU für Agentic AI vor
Alibaba hat die XuanTie C950 vorgestellt, eine neue Central Processing Unit (CPU), die speziell auf Agentic-AI-Workloads und mehrstufige Inference-Prozesse in Rechenzentren ausgelegt ist. Der von Alibabas Forschungseinheit DAMO Academy entwickelte Chip basiert auf der RISC-V-Architektur und lässt sich an spezifische Inference-Muster anpassen. Laut Alibaba liefert der Prozessor eine Leistungssteigerung von über 30 % gegenüber ausgewählten Mainstream-Produkten. Der Chip ist primär für Inference-Workloads statt für das Modelltraining konzipiert und wird exklusiv in Alibabas eigener Cloud-Infrastruktur integriert, anstatt extern vertrieben zu werden. Diese Initiative ergänzt frühere Entwicklungen der Chip-Sparte T-Head, wie den KI-Chip Zhenwu 810E. Der Launch markiert einen strategischen Schritt Chinas zum Ausbau lokaler Halbleiterkapazitäten vor dem Hintergrund anhaltender US-Exportbeschränkungen für Nvidia-Hardware.
Alibabas T-Head-Chips: Cloud-Kunden oder Qwen-Training?
Alibaba kündigte auf seiner Apsara-Konferenz an, dass sein neuer KI-Chip Zhenwu V900 im ersten Quartal 2027 in Massenproduktion gehen und verkauft wird, zwei Quartale früher als geplant. Dies folgt auf Huaweis Ankündigung, dass sein Ascend-960DT-Chip im ersten Quartal 2027 fertig sein wird. Beide Unternehmen sehen sich einer hohen Nachfrage und begrenzten Angebot für ihre Chips gegenüber. IDC-Daten zeigen, dass Nvidia 55 % der chinesischen Server-KI-Beschleuniger-Lieferungen hält, Huawei 20 % und T-Head 7 %. Alibaba plant, Qwen-Modelle mit 5-10 Billionen Parametern zu trainieren, hat aber nicht offengelegt, welche Chips verwendet werden, was Bedenken über Konkurrenz zwischen internem Modelltraining und zahlenden Cloud-Kunden um knappe Chip-Kapazitäten aufwirft.
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