От «управления вычислительной мощностью» к «созданию систем».Автор статьи, источник: Ляньюй Цзиньсюань
Открытый гений Цзя Янцин основывает стартап
Великий мастер с открытым исходным кодом Цзя Янцин проявил новые действия.
Сегодня Джан Янцин официально объявил о своем новом стартапе — он запускает проект под названием Intent Lab и создает автономную команду ИИ, называемую «fleet», которая превращает намерения в производственное программное обеспечение.
В то же время он продемонстрировал три ранних результата: самый быстрый инженерный движок GLM 5.2, движок базы данных, генерируемый одной фразой, и файловая система с формальной верификацией.
Источник: аккаунт Джиянцина X
С публикацией этого твита Цзя Янцин также получил новую роль.
Его биография в X теперь обновлена: основатель и генеральный директор Intent Lab, с упоминанием NVIDIA в списке предыдущих мест работы, что полностью подтверждает слухи о разрыве отношений с NVIDIA, длившиеся месяц.
Этот китайский ученый, известный в Силиконовой долине как «самый выдающийся специалист в области фреймворков ИИ», покинул Alibaba, основал Lepton AI, продал компанию NVIDIA за 700 миллионов долларов и снова стоит на новом старте.
Двустороннее взаимодействие на сумму 700 миллионов долларов США подошло к концу года
Второе предпринимательство Цзя Янцина имело признаки еще с самого начала.
29 июня SemiAnalysis, исследовательская организация в области полупроводников, опубликовала твит, в котором сообщалось, что Джиянцин, основатель и генеральный директор Lepton AI, покинул компанию спустя всего год после её приобретения.
В то время, хотя эта информация не была подтверждена, она достаточно вызвала интерес среди отрасли, особенно среди разработчиков, и твит сразу же стал вирусным.
Почти в то же время, что и утечка от SemiAnalysis, в начале июня 2026 года облачный провайдер GPU Hyperbolic объявил о назначении Цзя Янцина консультантом компании.
Hyperbolic заявила, что Цзя Янцин предоставит свой опыт в области систем ИИ, облачной инфраструктуры, рынка GPU, многорегионального оркестрирования и повышения использования GPU. Это похоже на его работу в NVIDIA над платформой DGX Lepton.
С учетом двух крупных новостей, уход Цзя Янцина уже был предопределен.
А причина ухода, скорее всего, в том, что Хуан Рэньсюнь изменил своё мнение и разрушил веру Цзя Янцина в открытый исходный код.
Вспомним 2023 год: в марте Цзя Янцин покинул Alibaba, а в апреле основал платформу облачной ИИ-инфраструктуры Lepton AI в Кремниевой долине; основательская команда включала выдающихся специалистов: Бай Цзюньцзе, сооснователя ONNX, и Ли Сян, создателя etcd.
В то время Lepton четко позиционировал себя как многооблачная платформа для AI-инференса с унифицированным слоем оркестрации, помогающим разработчикам распределять GPU-ресурсы между крупными облачными провайдерами и снижающим барьеры для развертывания крупных моделей с помощью легковесного инжинира Tuna.
Проще говоря, с помощью этой платформы для эксплуатации, которая упрощает все эти сложности, снижается порог входа для инженеров по ИИ при использовании и управлении кластерами GPU, позволяя разработчикам сосредоточиться на самих моделях.
Всего через два года после основания Lepton AI попала во второй梯队 «Золото» в рейтинговой системе SemiAnalysis ClusterMAX GPU-облачных сервисов, наравне с Microsoft Azure, Together AI и Oracle.
Затем, в апреле 2025 года, NVIDIA потратила 700 миллионов долларов США на поглощение Lepton AI.
Эта сделка一度被视为双赢。
До завершения сделки Хуан Ренсюнь заявил на конференции GTC в марте прошлого года: «NVIDIA больше не является компанией, занимающейся чипами, и больше не является компанией, занимающейся ИИ, а становится компанией, занимающейся алгоритмами и инфраструктурой».
Логика Хуань Рэньсюнь заключается в том, что NVIDIA должна стать не просто продавцом GPU, а точкой входа в облако и программное обеспечение эпохи ИИ.
Он надеется, что NVIDIA дополнит возможности программного планирования DGX Cloud, создав собственный глобальный рынок вычислительных мощностей, чтобы напрямую конкурировать с провайдерами публичного облака и такими конкурентами, как CoreWeave, а приобретение Lepton AI — это одна из последних составляющих амбиций Хуань Рэньсюня по созданию «фабрики ИИ».
Для команды Цзя Янцина использование аппаратной инфраструктуры NVIDIA может способствовать реализации концепции платформы распределенных вычислений в облаке.
Но вскоре идеал столкнулся с реальностью.
Философия продукта Lepton AI, такая как «натуральная поддержка Python, готово к использованию», не сочетается с более закрытой системой управления продуктами NVIDIA, ориентированной на корпоративных клиентов.
Согласно публичным сообщениям, после переименования DGX Lepton в середине 2025 года практически прекратила внешнюю деятельность, и ее результаты не оправдали ожиданий.
Более глубокое и непримиримое противоречие лежит в основе открытого обещания.
При приобретении NVIDIA обещала открыть исходный код платформы Lepton к 2026 году, но для NVIDIA основная бизнес-модель основана на продаже GPU-аппаратного обеспечения.
После открытия кода ядра Lepton для планирования AMD и различные отечественные производители гетерогенных чипов смогут использовать этот эффективный инструмент для планирования вычислительных ресурсов, что эквивалентно сознательному ослаблению собственного аппаратного барьера.
В итоге открытая программа была официально отклонена.
И это обязательство было основополагающим фактором, благодаря которому Цзя Янцин согласился на поглощение, возглавил команду и присоединился к NVIDIA в качестве вице-президента по системному программному обеспечению, непосредственно отчитываясь перед Хуан Жэньсюнем.
Стоит отметить, что вся карьера Янъяна Цзя построена на духе открытого исходного кода «все для одного, один для всех».
Он переосмыслил инфраструктуру AI-инженерии с помощью открытого кода, от Caffe и PyTorch до ONNX — все ключевые вехи его карьеры были выпущены с открытым исходным кодом.
С одной стороны — гиганты чипов, вынужденные поддерживать аппаратные барьеры, с другой — верующие в нейтральную и открытую инфраструктуру: эти две стороны не могут сосуществовать долгое время.
Всего через год после того, как возник образ «взаимного стремления», Джиянцин вновь ушел с работы, чтобы основать стартап.
Та же команда начинает новый стартап: «бог открытого исходного кода» обращает внимание на автономную программную инженерию ИИ
С точки зрения основательной команды, Intent Lab осталась прежней.
Сооснователями являются Бай Цзюньцзе и Ли Сян из Lepton AI, но их текущая работа сильно отличается от того, что они делали в Lepton AI.
Джиянцин больше не создает облачную платформу для вычислительных мощностей и планирования вывода нового поколения, а вместо этого направляет свою новую компанию на автономную программную инженерию ИИ.
Цель нового продукта Fleet — не просто помочь людям развернуть модели ИИ, а напрямую позволить командам ИИ-агентов выполнить весь цикл: от понимания требований и проектирования архитектуры до кодирования, тестирования и непрерывного сопровождения.
Его основная логика заключается в том, что инфраструктура ИИ переживает переоценку стоимости.
Сейчас такие инструменты агентного программирования, как Cursor, Claude Code и Codex, переопределяют базовую логику разработки программного обеспечения.
"Vibe-coding" позволяет разработчикам описывать требования на естественном языке, а AI-агент автоматически генерирует, отлаживает и развертывает полный код инфраструктуры.
Например, открытый проект Spur от AMD — это совместимый с Slurm открытый альтернативный планировщик, который можно напрямую вызывать и настраивать с помощью AI-агента, практически без порога входа.
Это также означает, что сложность, которую традиционная ИИ-инфраструктура пыталась скрыть с помощью продуктизации, теперь напрямую обходится за счет генерации кода в рамках агентного программирования.
Это также объективный контекст, приведший к тому, что DGX Lepton не оправдал ожиданий Хуаньенъюня и обещания по открытию исходного кода остались невыполненными.
Не идти по пути Lepton — это осознанность Джиянчина как предпринимателя; основание Intent Lab — это еще и следование течению времени.
Источник: аккаунт Джиянцина X
Цзя Янцин написал в социальной сети свои ключевые размышления о смене направления: последние несколько десятилетий мы сами создавали распределенные AI-системы, причем только по одной за раз. Теперь он хочет построить систему, которая может массово генерировать тысячи программных решений.
По его мнению, современные модели пишут код очень быстро, но между «код может работать» и «его можно с уверенностью внедрять в производство и поддерживать многие годы» всё ещё существует большая разница.
Он не считает этот разрыв ограничением модели, скорее, это отсутствие одного слоя.
Этот недостающий уровень способности — это производственная система, которая самостоятельно превращает расплывчатые намерения в реальные дизайны, проверяет, выдерживают ли результаты критику, и продолжает развивать их после запуска системы.
И именно на этом уровне работает Intent Lab.
Источник: официальный сайт Intentlab
Поэтому, в отличие от инструментов для помощи в кодировании, таких как Cursor и Claude Code, Fleet стремится создавать надежные производственные базовые системы, чтобы заполнить этот пробел.
Сейчас Янъин Цзя уже сдал три задания в первую очередь.
Во-первых, Fleet переосмыслила инженерную архитектуру TRT-LLM, превратив её в самый быстрый из известных команде движок для GLM 5.2: на двух узлах Grace Blackwell скорость вывода была повышена с 102 токенов/с до 647 токенов/с — рост в целых 6,3 раза.
Это результат оптимизации, полностью разработанной и внедренной Fleet.
Источник: официальный сайт Intentlab
Во-вторых, начав с одной строки запроса, был создан движок базы данных.
Fleet начал с нуля, без существующих документов или кода, взяв на себя все роли сильной команды: архитектурный дизайн, кодирование, тестирование, ревью, обеспечение качества, и работал автономно, пока не прошли все 6 миллионов тестов на совместимость с SQLite.
Третье — создание файловой системы для мира, в котором инфраструктура используется агентами, а не людьми.
В этом примере Fleet с помощью формальной верификации выявил и устранил временное повреждённое состояние, обнаружив баг, написанный агентом для кодирования.
Эти три задания кажутся не связанными друг с другом, но их цель ясна: Джиянцин хочет подчеркнуть возможности одной и той же системы — Fleet, стоящей за ними.
ИИ не только выполняет задачи программирования, но и несет ответственность за конечную систему, как полноценная команда программной инженерии.
Если успех будет достигнут, Янгцин Цзя считает, что экономическая модель компьютерной инженерии изменится навсегда.
В течение 50 лет разумно было разрабатывать программное обеспечение, а затем продавать его как можно большему количеству пользователей с различными потребностями, даже если эти потребности отличались. Сейчас эта ситуация может измениться. Мир увидит больше программного обеспечения, более персонализированного.
То есть, как только ИИ сможет стабильно генерировать и запускать производственные системы, в будущем компании или частные лица смогут просто описывать свои процессы и ограничения, а ИИ сгенерирует программное обеспечение, специально адаптированное под их потребности.
В настоящее время проект Intent Lab сотрудничает с внешними партнерами, специализируясь на системах, для которых объем работ слишком велик и которые постоянно остаются в списке из-за нехватки персонала.
Взглянув на путь Цзя Янцина, можно увидеть, что его основная линия всегда была ясной.
От создания Caffe и продвижения открытого стандарта ONNX до работы в Alibaba Cloud и основания Lepton AI — он всегда занимался одной и той же вещью в разных версиях: делал вычислительные ресурсы более доступными для других.
А вместе с тем, что ИИ становится строителем инфраструктуры, его следующий шаг — переход от «управления вычислительными мощностями» к «созданию систем».