Kaka-launch lang ng pinakamalaking AI model ng China na hindi gumamit ng NVIDIA chips. Pinakilala ng Meituan ang LongCat-2.0, isang 1.6 trillion parameter open-source na large language model. Ginawa talaga ng food delivery giant na ito sa Beijing ang buong project gamit lang ang sariling hardware mula simula hanggang dulo.
Dahil dito, nagbago ang tingin ng buong mundo sa pagsisikap ng China na maging independent pagdating sa teknolohiya sa AI.
Ano ang Hatid ng Meituan LongCat-2.0 sa AI Race?
Ang large language model ay AI system na natututo gamit ang sobrang laking datasets. Kayang-intindihin, gumawa, at mag-reason nitong mga model sa human language sa iba’t ibang context. Kabilang ang LongCat-2.0 sa pinakamalalaki sa ngayon—with 1.6 trillion parameters at may 1 million token na context window.
Nag-launch ito habang tuloy-tuloy ang China sa pag-push na maging fully independent pagdating sa mga critical na hardware. Sabi ng Meituan, ang LongCat-2.0 pa ang kauna-unahang trillion-parameter model na natapos ang training at inference gamit lang ang sariling hardware nila. Kaya malaking milestone ito sa tech industry.
I-follow kami sa X para laging updated sa mga breaking news.
Mahalaga ang pagkakaiba. Umasa lang ang DeepSeek V4-pro sa local chips pagdating sa inference—ibig sabihin, para sa mas magaan na part na pagsagot sa tanong ng users.
Pero ang LongCat-2.0, gumamit ng local na hardware pareho sa inference at sa training stage na mas matindi ang requirements.
Sabi ng Meituan, ginamit nila ang malaking cluster ng ASIC superpods—mga chip na specially designed para sa specific na gawain. Dinagdagan pa nila ito ng paggamit ng Huawei Collective Communication Library (HCCL) para mas madaling mapasabay-sabay ang pag-coordinate ng mga chip. Halos pareho ito yung ginagawa ng NVIDIA NCCL para sa sarili nilang GPU clusters.
“…Naalala ko tuloy sinabi ni Jensen Huang sa Dwarkesh podcast: kahit lagyan mo ng export control ang Nvidia GPU, hindi mapipigilan ang China. Mas mapapadali lang nitong gumawa sila ng AI na tatakbo sa Chinese chips,” ayon kay analyst Yuchen Jin sa X.
Bakit Importante ang Pag-launch ng LongCat-2.0 sa Buong Mundo?
Pinasabog talaga ng LongCat-2.0 ang performance sa ilang benchmarks. Nalampasan pa nito ang older Gemini 3.1 Pro ng Google sa Terminal-Bench 2.1 at SWE-Bench Pro.
Pero, naiiwan pa rin ito sa global frontier mga model tulad ng OpenAI GPT-5.5 at Anthropic Opus 4.8 pagdating sa pinakamalupit na agentic at reasoning tasks.
Maraming sumalubong agad mula sa tech industry. Sabi ng tech analyst na si TP Huang sa X, natapos na ang duda ukol sa Huawei Atlas-950 SuperPoDs. May researcher din mula Lehigh University, si Hanchi Sun na nagsabing ito ang pinakaunang AI model na tinraining na halos ka-level na ang frontier gamit ang 50,000 Chinese-made na accelerator chips.
“…Kung kayang i-scale ng China ang frontier training gamit lang ang local na chips nila sa ganitong level, mas lumaki pa ang compute arms race,” dagdag ni venture partner Alvin Foo sa X.
Marami pang challenges lalo na sa kabuuang AI ecosystem ng China. Kinilala ng Meituan na ang software ecosystem nila ay medyo atras pa kumpara sa mas mature na NVIDIA GPU community. Mas naging problema din ang memory limits sa part ng training—mas kaunti kasi ang memory ng bawat local accelerator kung ikukumpara sa banned NVIDIA H800 chip.
Pinapakita nitong achievement na technically, posible nang mag-train ng malalaking AI models gamit lang ang Chinese hardware.
Kaya posibleng mas bumilis pa ang pagbawas ng pagitan ng mga open-source model ng China at sa mga top na closed system sa West, kung ikukumpara sa previous predictions.
