Від «контролю хеш-потужності» до «створення системи» вгору.

Автор статті, джерело: Ляньюй Цзінсюань

Відкритий код-гений Цзя Янчін запускає стартап

Відомий розробник з відкритим кодом Цзя Янчін зробив новий крок.

Сьогодні Цзя Янчін офіційно оголосив про свій новий стартап — він запускає проект Intent Lab і створює автономну команду штучного інтелекту під назвою "fleet", яка перетворює наміри на програмне забезпечення.

Тим часом він також продемонстрував три ранніх результати: найшвидший інференс-енжин GLM 5.2, базу даних, що генерується одним реченням, та файлову систему з формальною верифікацією.

Джиянчін X

З публікацією цього твіта Джан Янцин отримав нову роль.

Його біографія в X оновлена: засновник і генеральний директор Intent Lab, зазначено NVIDIA серед минулих місць роботи, що повністю підтверджує чутки про розрив із NVIDIA протягом місяця.

Цей китайський вчений, якого в Сіліконовій долині називають «найкращим в галузі AI-фреймворків», залишив Alibaba, заснував Lepton AI, продав її за 700 мільйонів доларів NVIDIA і знову стоїть на новому стартовому пункті.

Друге підприємство Цзя Янчіна мали ознаки ще заздалегідь.

29 червня інститут напівпровідників SemiAnalysis опублікував твіт, у якому повідомлялося, що засновник і генеральний директор Lepton AI Цзя Янчін залишив компанію через рік після її придбання.

Тоді, хоча ця повідомлення не було підтверджено, воно достатньо збудило цікавість у багатьох у галузі, особливо серед розробників, і твіт відразу ж розійшовся по мережі.

Майже одночасно з розголошенням SemiAnalysis, на початку червня 2026 року хмарний провайдер GPU Hyperbolic оголосив про призначення Цзя Янціна консультантом компанії.

Hyperbolic повідомила, що Цзя Янцін надастиме експертну підтримку у напрямках: AI-системи, хмарна інфраструктура, ринок GPU, багатохмарне оркестрування та підвищення використання GPU. Це на бізнес-рівні дуже схоже на те, чим він займався в NVIDIA, керуючи платформою DGX Lepton.

З урахуванням обох великих новин, це вже заклало основу для виходу Цзя Янчіна.

А чому він залишився, найімовірніше, тому що Хуан Ренсюнь змінив думку і розбив віру Цзя Янціна у відкрите програмне забезпечення.

Згадайте 2023 рік: Джан Янцин покинув Alibaba у березні, а в квітні заснував платформу хмарно-орієнтованого ІІ Lepton AI в Кремнієвій долині; засновницька команда була зірковою: об’єдналися співзасновник ONNX Бай Цзюньцзе та засновник etcd Лі Сян.

Тоді Lepton мав чітку позицію: багатохмарна платформа для AI-інференсу з уніфікованим рівнем оркестрації, що допомагає розробникам розподіляти GPU-ресурси між різними хмарними провайдерами та знижує бар’єри для розгортання великих моделей завдяки легкій інференс-движку Tuna.

Коротко кажучи, за допомогою платформи для експлуатації, яка об’єднує всю цю складність, знижується бар’єр для AI-інженерів щодо використання та управління кластерами GPU, дозволяючи розробникам зосередитися саме на моделях.

За два роки існування Lepton AI потрапила до другого梯队 «Золото» у рейтинговій системі SemiAnalysis ClusterMAX GPU cloud services, разом із Microsoft Azure, Together AI та Oracle.

Наступним став квітень 2025 року, коли NVIDIA витратила 700 мільйонів доларів США на придбання Lepton AI.

Ця угоду спочатку вважали взаємовигідною для галузі.

До завершення поглинання Хуан Ренсюнь заявив на конференції GTC у березні минулого року: NVIDIA більше не є компанією, що виробляє чіпи, і більше не є AI-компанією, а є компанією алгоритмів та інфраструктури.

Логіка Хуан Жэньсюнь полягає в тому, що NVIDIA не повинна бути просто продавцем GPU — вона має стати хмарним і програмним входом у епоху ШІ.

Він сподівається, що NVIDIA доповнить можливості програмного забезпечення DGX Cloud для планування, створивши власний глобальний ринок обчислювальних ресурсів, щоб безпосередньо конкурувати з провайдерами публічного хмари та такими суперниками, як CoreWeave, а придбання Lepton AI — це одна з останніх частинок амбіцій Хуан Ренсюня щодо «AI-фабрики».

Для команди Чжа Янціна використання апаратної інфраструктури NVIDIA може зробити ідею платформи міжхмарних обчислень реальністю.

Але швидко ідеал зіткнувся зі стихією реальності.

Концепція продукту Lepton AI, така як «ніжна Python, готовий до використання», не відповідає більш закритій системі управління продуктами NVIDIA, спрямованій на корпоративних клієнтів.

Згідно з відкритими повідомленнями, після зміни назви DGX Lepton приблизно припинив зовнішню діяльність у середині 2025 року, і його результати не відповідали очікуванням.

А ще глибша, більш непримирима суперечка полягає у відкритому обітниці.

Під час придбання NVIDIA обіцяла відкрити код платформи Lepton до 2026 року, але для NVIDIA основна бізнес-модель ґрунтується на продажу GPU-апаратного забезпечення.

Після відкриття коду ядра Lepton, AMD та різні вітчизняні виробники гетерогенних чіпів зможуть використовувати цей ефективний інструмент для планування обчислювальних ресурсів, що еквівалентно активному ослабленню власного арсеналу апаратного захисту.

Нарешті, план з відкритим кодом був офіційно відхилений.

Ця зобов’язання була основою, на якій Джиянчін згодився на поглинання та очолив команду, що приєдналася до NVIDIA на посаді віце-президента з системного програмного забезпечення, звітуючи безпосередньо Хуан Ренсюню.

Варто зазначити, що вся кар’єра Цзя Янчіна побудована на духу відкритого коду: «Я для всіх, всі для мене».

Він перетворив інфраструктуру інженерії ШІ за допомогою відкритого коду — усі ключові досягнення його кар’єри, від Caffe та PyTorch до ONNX, були відкриті.

З одного боку — гіганти чіпів, які повинні підтримувати апаратні бар’єри, з іншого — віруючі у нейтральну та відкриту інфраструктуру: ці дві сторони не можуть довго існувати разом.

Тільки через рік після «двостороннього руху» Джаянчін знову залишив посаду, щоб заснувати власний бізнес.

Щодо засновницької команди, Intent Lab залишається тією ж самою командою.

Співзасновниками є Бай Цзюньцзе та Лі Сян — старі співробітники з Lepton AI, але їхній проект значно відрізняється від Lepton AI.

Цзя Янцин більше не створює хмару обчислювальних потужностей та платформу для планування висновків нового покоління, а замість цього спрямовує свою нову компанію на автономну інженерію ПЗ для ШІ.

Новий продукт Fleet має за мету не «допомогти людям розгорнути моделі ШІ», а безпосередньо дозволити командам ШІ-агентів виконати повний цикл — від розуміння вимог, проектування архітектури, кодування та розробки, до тестування та підтримки.

Його основна логіка полягає в тому, що AI Infra переживає переоцінку вартості.

Зараз інструменти агентного кодування, такі як Cursor, Claude Code та Codex, перетворюють фундаментальну логіку розробки програмного забезпечення.

"Vibe-coding" дозволяє розробникам описувати вимоги природною мовою, а AI-агент автоматично створює, налаштовує та розгортає повний код інфраструктури.

Наприклад, відкритий проект Spur від AMD — це сумісний з Slurm відкритий альтернативний планувальник, який можна безпосередньо викликати та налаштовувати за допомогою AI-агентів, майже без бар’єрів для входу.

Це також означає, що складність, яку традиційна інфраструктура ШІ намагалася об’єднати за допомогою продуктів, зараз прямо обходиться за допомогою генерації коду Agentic Coding.

Це також є об’єктивним контекстом, що призвів до того, що DGX Lepton не відповідав очікуванням Хуаньєна, а обіцянки щодо відкритого коду не були виконані.

Не йти шляхом Lepton — це свідомий вибір Цзя Янчіна як підприємця; заснування Intent Lab — це ще й використання тенденцій часу.

Джиянчін X

Цзя Янчін написав у соціальних мережах свої ключові міркування щодо зміни напрямку: протягом останніх декількох десятиліть ми власноруч створювали розподілені AI-системи, одночасно будуючи лише одну систему. Зараз він бажає створити систему, яка зможе масово генерувати тисячі програмних продуктів.

На його думку, сучасні моделі пишуть код дуже швидко, але між "код може працювати" та "можна безпечно впроваджувати його у виробництво та підтримувати протягом багатьох років" існує велика різниця.

Він не вважає цю різницю обмеженням моделі, а скоріше відсутністю одного шару.

Цей відсутній компонент — це виробнича система, яка самостійно перетворює нечіткі наміри на реальні дизайни, перевіряє, чи є результати обґрунтованими, і забезпечує їх подальший розвиток після запуску системи.

І саме на цьому рівні Intent Lab прикладає зусилля.

Джерело: офіційний сайт Intentlab

Тому, на відміну від інструментів для допомоги з кодом, таких як Cursor та Claude Code, Fleet спрямований на створення стабільних, виробничих нижчих систем, щоб заповнити цей розрив.

Зараз Цзя Янчін вже подав перші три завдання.

По-перше, Fleet повторно спроектувала інженерію висновку TRT-LLM, зробивши її найшвидшою інженерією GLM 5.2, яку коли-небудь знала команда: на двох вузлах Grace Blackwell швидкість виведення була підвищена з 102 токенів/с до 647 токенів/с — зростання на цілих 6,3 рази.

Це результат оптимізації, яку Fleet побудував і реалізував з кінця до кінця.

Джерело: офіційний сайт Intentlab

Друге — створення двигуна бази даних з однієї команди prompt.

Fleet почав з нуля, без існуючих документів або коду, виконуючи ролі всіх членів потужної команди: архітектурне проектування, кодування, тестування, рев’ю, забезпечення якості, і працював автономно, поки не пройшли всі 6 мільйонів тестів сумісності з SQLite.

Третє — створення файлової системи для світу, де інфраструктуру використовують агенти, а не люди.

У цьому прикладі Fleet за допомогою формальної верифікації виявив та виправив тимчасовий пошкоджений стан, виявивши баг, написаний кодовим агентом.

Ці три завдання на перший погляд не пов’язані між собою, але їхня мета чітко вказує на те, що Джя Янчін хоче підкреслити здатності однієї й тієї ж системи — Fleet.

Штучний інтелект не лише виконує програмування, але й несе відповідальність за кінцеву систему, як ціла команда програмної інженерії.

Якщо це вдасться, Джан Янчін вважає, що економічна модель комп’ютерної інженерії зміниться назавжди.

Протягом 50 років розумно було розробити програмне забезпечення, а потім продавати його якомога більшій кількості користувачів з різними потребами, навіть якщо ці потреби відрізнялися. Зараз цю ситуацію можна змінити. Світ побачить більше програмного забезпечення, більш персоналізованого.

Іншими словами, коли ШІ зможе стабільно генерувати та експлуатувати системи виробничого рівня, майбутні підприємства чи окремі особи зможуть просто описувати свої процеси та обмеження, а ШІ згенерує програмне забезпечення, спеціально адаптоване під їхні потреби.

Зараз план Intent Lab передбачає співпрацю ззовні, спеціально для систем, які мають «занадто великий обсяг робіт і постійно залишаються у списку через відсутність персоналу».

Огляд шляху Цзя Янчіна показує, що його основна лінія завжди була дуже чіткою.

Від створення Caffe та просування відкритого стандарту ONNX до роботи в Alibaba Cloud та заснування Lepton AI — він завжди робив різні версії однієї й тієї ж справи: робив обчислювальні ресурси більш доступними для інших.

А разом із тим, як ШІ стає будівником інфраструктури, його наступний крок — від «керування обчислювальними ресурсами» до «створення систем».