O LongCat-2.0 da China se Torna o Maior Modelo de IA Sem Chips Nvidia
A China acaba de lançar seu maior modelo de IA treinado inteiramente sem chips da NVIDIA. A Meituan revelou o LongCat-2.0, um modelo de linguagem grande de código aberto com 1,6 trilhão de parâmetros. O gigante de entrega de alimentos com sede em Pequim executou o projeto em hardware doméstico de ponta a ponta.
A descoberta agora reformula como a indústria global de IA vê o impulso da autossuficiência tecnológica da China.
O que o LongCat-2.0 da Meituan traz para a corrida da IA
Um modelo de linguagem grande é um sistema de IA treinado em conjuntos de dados massivos. Esses sistemas entendem, geram e raciocinam na linguagem humana em muitos domínios. O LongCat-2.0 está entre os maiores já existentes, com 1,6 trilhão de parâmetros e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.
O lançamento ocorre enquanto a China continua a pressionar por total autossuficiência em infraestrutura de computação crítica. Além disso, a Meituan afirmou que o LongCat-2.0 é o primeiro modelo de um trilhão de parâmetros da indústria a completar tanto o treinamento quanto a inferência em hardware doméstico. Como resultado, o projeto marca um importante marco técnico.
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A distinção chave é importante. O V4-pro da DeepSeek dependia de chips domésticos apenas para inferência. Essa é a tarefa mais leve de responder perguntas dos usuários.
Em contraste, o LongCat-2.0 usou hardware nacional tanto para inferência quanto para a fase de pré-treinamento, que é muito mais exigente.
A Meituan disse que o cluster foi construído em torno de superpods ASIC de grande escala. Estes são chips personalizados para cargas de trabalho específicas. Além disso, a empresa usou a Biblioteca de Comunicação Coletiva da Huawei (HCCL) para gerenciar a coordenação chip a chip em grande escala. A configuração espelha como o NCCL da NVIDIA coordena seus próprios clusters de GPU.
“…Isso me lembra do ponto de Jensen Huang no podcast Dwarkesh: controles de exportação sobre GPUs da Nvidia não vão parar a China. Eles apenas acelerarão o desenvolvimento de IA que roda em chips chineses,” disse o analista Yuchen Jin no X.
Por que o lançamento do LongCat-2.0 é importante globalmente
O LongCat-2.0 mostrou um desempenho forte em múltiplos benchmarks. Ele superou o Gemini 3.1 Pro mais antigo do Google no Terminal-Bench 2.1 e no SWE-Bench Pro.
No entanto, o modelo ainda fica atrás dos sistemas de fronteira globais. Estes incluem o GPT-5.5 da OpenAI e o Opus 4.8 da Anthropic nas tarefas mais exigentes de agência e raciocínio.
Observadores da indústria reagiram imediatamente. O analista de tecnologia TP Huang disse que o lançamento coloca um ponto final nas preocupações sobre os SuperPoDs Atlas-950 da Huawei. Além disso, o pesquisador da Universidade de Lehigh, Hanchi Sun, chamou isso de o primeiro modelo treinado para desempenho quase de fronteira em 50.000 aceleradores domésticos chineses.
“…Se a China conseguir escalar o treinamento de fronteira em silício local a esse nível, a corrida armamentista computacional está mais aberta do que nunca,” observou o parceiro de risco Alvin Foo.
Obstáculos significativos permanecem em toda a pilha de IA chinesa. A Meituan reconheceu que seu ecossistema de software ainda está atrás da comunidade madura de GPUs da NVIDIA. Além disso, os limites de memória foram o principal gargalo durante o pré-treinamento. Como resultado, os aceleradores domésticos têm menos memória por dispositivo do que o chip H800 da NVIDIA, que foi banido.
O sinal mais amplo é estrutural. O sucesso da Meituan prova que o treinamento em escala de fronteira agora é tecnicamente viável em hardware chinês.
Consequentemente, a diferença entre os modelos de código aberto chineses e os principais sistemas ocidentais fechados pode diminuir mais rapidamente do que as previsões recentes projetaram.
Fonte: BeInCrypto