JD Cloud construira un cluster de 100 000 GPU avec Moore Threads pour l'infrastructure IA

Selon Mars Finance, le 9 septembre, lors de la conférence JD Global Tech Explorer 2026, JD Cloud a annoncé son intention de collaborer avec Moore Threads pour construire un cluster GPU fonctionnel de 100 000 cartes, visant à créer une infrastructure de calcul intelligent à grande échelle nationale. Ce cluster se concentrera sur l'entraînement et l'inférence de grands modèles, ainsi que sur l'intelligence incarnée, et ouvrira ses ressources de calcul à l'ensemble du secteur. Les deux parties collaboreront pleinement sur les puces, la plateforme cloud et l'entraînement des modèles, afin de soutenir l'itération du grand modèle JoyAI de JD, d'accélérer l'entraînement des modèles, la simulation et la génération de données de haute qualité, en ciblant principalement l'IA pour la chaîne d'approvisionnement, l'intelligence incarnée, l'entraînement et l'inférence intégrés des grands modèles, ainsi que les applications industrielles. Précédemment, JD Cloud avait déjà collaboré avec Moore Threads et d'autres partenaires pour déployer un cluster national de 10 000 cartes ; ce nouveau projet de cluster de 100 000 cartes signifie que le partenariat s'étend progressivement de l'optimisation des modèles et des plateformes d'inférence vers une infrastructure de calcul à très grande échelle. Moore Threads a indiqué que cette usine AI de 100 000 cartes couvrira des scénarios tels que l'entraînement de grands modèles, la production de jetons et l'entraînement d'agents intelligents, et servira divers secteurs. Les progrès commerciaux récents de Moore Threads se poursuivent activement : l'entreprise a réalisé un chiffre d'affaires de 1,736 milliard de yuans au premier semestre, en hausse de 147,42 % en glissement annuel, dont 1,693 milliard de yuans provenant de ses produits cloud, soit environ 97,5 %. L'entreprise a déjà déployé un cluster de calcul intelligent à l'échelle de 10 000 cartes et continue de développer les composants nécessaires à un cluster de 100 000 cartes, notamment les GPU, le réseau interconnecté, la pile logicielle et la plateforme d'ordonnancement des ressources de calcul.