Chinees bedrijf Sugon laat rekencluster met 100.000 eigen AI-chips zien
Het Chinese Sugon toont zijn Sugon 8000: een rekencluster dat 100.000 rekenkaarten uit eigen land koppelt. Het systeem combineert AI en klassieke supercomputers en heeft volgens Sugon al tien onderzoeksprojecten gedraaid.
Het Chinese supercomputerbedrijf Sugon heeft zijn grootste systeem tot nu toe in het echt laten zien. De Sugon 8000 koppelt meer dan 100.000 rekenkaarten aan elkaar. Dat zijn insteekkaarten met chips die gespecialiseerd zijn in AI-rekenwerk, vergelijkbaar met de grafische kaarten die AI-bedrijven elders gebruiken. Alle kaarten zijn in China zelf ontwikkeld.
Sugon toonde het systeem op de jaarlijkse Chinese conferentie over supercomputers, meldde de Chinese staatsomroep CCTV op 18 oktober 2026. Het cluster zelf draait al sinds juli in de stad Zhengzhou, in de provincie Henan. Sugon noemt het het eerste AI-cluster in China dat op deze schaal werkt met chips uit eigen land.
Twee soorten rekenwerk in één systeem
Bijzonder aan de Sugon 8000 is dat hij twee soorten werk combineert. Klassieke supercomputers rekenen heel precies, bijvoorbeeld voor weersverwachtingen of de simulatie van materialen. AI-systemen rekenen minder precies, maar wel enorm snel, en dat is precies wat nodig is om grote taalmodellen te trainen en te laten draaien. Volgens Sugon kan zijn systeem allebei, en verdeelt het de rekenkracht steeds over de taken die op dat moment het meeste nodig hebben.
Het bedrijf presenteerde resultaten van tien onderzoeksprojecten die al op het cluster draaiden. Die gingen van het gedrag van materialen op het niveau van atomen tot het simuleren van hemellichamen. Andere toepassingen liggen in de ruimtevaart, weer- en oceaanonderzoek, het veredelen van landbouwgewassen en het zoeken naar energiebronnen. Volgens Sugon zijn er inmiddels meer dan 300 programma's geschikt gemaakt voor het systeem, waarvan er ruim twintig het hele cluster tegelijk kunnen gebruiken.
Open voor onderzoekers en bedrijven
Het cluster hangt aan het Chinese nationale netwerk van supercomputers. Daardoor kunnen universiteiten, onderzoeksinstituten, bedrijven en ook particulieren er rekentijd op gebruiken. Sugon werkt met het Beijing Institute of Scientific Intelligence al aan een tweede systeem van dezelfde omvang.
Sugon is in 1993 ontstaan als zijpad van de Chinese Academie van Wetenschappen en bouwt al ruim dertig jaar supercomputers. Het bedrijf zegt niet welke chips er precies in de Sugon 8000 zitten. Prestatiecijfers, zoals hoeveel berekeningen het cluster per seconde kan doen, heeft het nog niet gepubliceerd.
Meer dan chips aan elkaar knopen
Zo'n groot systeem bouwen is veel meer dan veel chips naast elkaar zetten, zegt de Chinese telecomanalist Ma Jihua. De kaarten moeten heel snel met elkaar kunnen praten, de opslag moet de data snel genoeg aanleveren, alles moet met vloeistof worden gekoeld, en het systeem moet maandenlang stabiel blijven draaien. Volgens hem is de Sugon 8000 daarom een voorbeeld voor andere Chinese projecten op deze schaal. Onafhankelijke metingen van wat het cluster echt kan, zijn de volgende stap om het goed te vergelijken met systemen in andere landen.
Wat betekent dit voor de weg naar de singulariteit?
Rekenkracht is een van de belangrijkste brandstoffen voor AI. Hoe meer chips samen aan één taak kunnen werken, hoe grotere en slimmere modellen er getraind kunnen worden. Dat China nu een cluster van 100.000 kaarten met eigen chips heeft, laat zien dat de bouw van zulke systemen niet meer aan één land of één chipmaker vastzit. Meer landen en bedrijven die deze schaal halen, betekent meer plekken waar aan krachtige AI wordt gewerkt.
Interessant is ook de combinatie van klassiek rekenwerk en AI in één machine. Een AI-model dat een simulatie van het weer of van een nieuw materiaal kan aansturen, verbeteren en uitleggen, brengt twee werelden samen die lang los van elkaar stonden. Zulke systemen kunnen de wetenschap zelf versnellen, en dat is precies waar de weg naar de singulariteit om draait.
