Компания Huawei на форуме Innovative Data Infrastructure (IDI) в Мюнхене (Германия) анонсировала решение AI Data Lake для хранения и обработки данных, призванное ускорить внедрение ИИ в различных отраслях. Платформа ориентирована на обучение больших языковых моделей (LLM), инференс и другие нагрузки.

Аппаратная составляющая AI Data Lake предполагает использование СХД трёх типов: Huawei OceanStor A Series для быстрого доступа к информации, Huawei OceanStor Pacific для Nearline-хранения с динамическим распределением по уровням и Huawei OceanProtect для резервного копирования из системы Pacific. В частности, OceanProtect E8000 вмещает до 16 Пбайт данных с пропускной способностью до 255 Тбайт/ч.

Источник изображений: blocksandfiles.com / Huawei

Поверх аппаратного массива работают два программных уровня — слой управления данными и слой инструментов ИИ. Уровень управления базируется на движке Data Management Engine (DME) и включает три продукта: DME Omni-Dataverse, DME IQ и eDataInsight. Они отвечают за такие векторные БД, каталог данных, управление версиями, контроль доступа и пр.

Omni-Dataverse — глобальная файловая система и фреймворк управления данными для устранения разрозненности информации в географически распределённых ЦОД: достигается это путём предоставления единого пространства имён. Иными словами, формируется единый виртуальный репозиторий (озеро данных), который охватывает несколько отдельных хранилищ в публичном облаке, на площадке клиента или в гибридной среде.

Omni-Dataverse предоставляет средства для получения, индексации, обработки данных и их предоставления для обучения LLM, инференса и других задач. По заявлениям Huawei, система способна индексировать и/или извлекать наборы данных в масштабе экзабайт. Возможна обработка более 100 млрд файлов за считаные секунды с использованием более 15 критериев поиска. Omni-Dataverse поддерживает динамическое распределение данных между СХД OceanStor A Series и OceanStor Pacific. Устаревшие и неиспользуемые файлы удаляются.

DME IQ — это облачная система на базе аналитики больших данных и AIOps для автоматизированного оповещения о неполадках и отслеживания проблем в режиме реального времени. В свою очередь, программный уровень ИИ-инструментов предназначен для предоставления наборов данных из хранилища для обработки различными аппаратными движками: Huawei iData, ModelEngine и др.

Концепция виртуализации дата-центра DCS (Data Center Solution) объединяет вычисления, хранение, сетевые технологии и управление. Задействованы средства eSphere с использованием Omni-Dataverse для доступа к единому глобальному пространству имен.

Компания Huawei, по сообщению газеты The Wall Street Journal, готовится к выводу на рынок своего самого производительно ИИ-ускорителя — изделия Ascend 910D. Ожидается, что новинка сможет составить конкуренцию решениям NVIDIA, которые китайские заказчики не могут приобретать в связи с американскими санкциями.

Первые образцы Ascend 910D, как предполагается, будут изготовлены к концу мая. Huawei уже ведёт переговоры с рядом китайских технологических компаний по вопросу тестирования ускорителя. Испытания необходимы для оценки производительности новинки и подготовки к массовому производству.

Huawei рассчитывает, что в плане быстродействия Ascend 910D сможет превзойти NVIDIA H100. В семейство Ascend 910 также входят модели 910B и 910C. Причём версия Ascend 910С позиционируется в качестве китайской альтернативы NVIDIA H100. Однако независимые тесты, проведённые сторонними специалистами, показали, что по производительности это изделие Huawei уступает продукту конкурента.

Источник изображения: Huawei

Тем не менее, некоторые заказчики уже ведут переговоры с Huawei об увеличении объёмов закупок Ascend 910C. Связано это с новыми санкциями со стороны США, которые запрещают поставлять в КНР даже специально ослабленные ускорители NVIDIA H20. Сама Huawei в текущем году намерена отгрузить более 800 тыс. изделий Ascend 910B и 910C клиентам в различных отраслях, включая государственных операторов связи и частных ИИ-разработчиков, таких как ByteDance (родительская компания TikTok).

Ранее также сообщалось, что Huawei готовит ИИ-ускорители следующего поколения — 6-нм решения Ascend 920 и Ascend 920C. По имеющейся информации, Ascend 920C сможет демонстрировать BF16-производительность на уровне 900 Тфлопс против 780 Тфлопс у Ascend 910C. Новинка получит память HBM3 с пропускной способностью до 4 Тбайт/с, поддержку интерфейса PCIe 5.0 и интерконнекта с высокой пропускной способностью. Начало массового производства ожидается во II половине 2025 года.

Компания Huawei, по сообщениям сетевых источников, готовит ускорители Ascend 920 и Ascend 920C для ИИ-задач. Эти изделия, как ожидается, станут альтернативой картам NVIDIA H20, поставки которых в Китай оказались под запретом в связи с новыми санкциями со стороны США.

По имеющейся информации, при производстве изделий семейства Ascend 920 будет применяться 6-нм технология китайской компании SMIC. Ускорители будут оснащаться памятью HBM3 с пропускной способностью до 4 Тбайт/с. Для сравнения: память HBM2E в составе решений Ascend 910C обеспечивает скорость до 3,2 Тбайт/с.

По имеющейся информации, модель Ascend 920C, ориентированная на обучение ИИ-моделей, сможет демонстрировать BF16-производительность на уровне 900 Тфлопс. У Ascend 910C быстродействие достигает 780 Тфлопс. В целом, как утверждается, общая эффективность ИИ-обучения у Ascend 920C улучшится на 30–40 % по сравнению с предшественником.

Новые ускорители получат поддержку интерфейса PCIe 5.0 и интерконнекта с высокой пропускной способностью следующего поколения. Говорится об использовании архитектуры на основе чиплетов. Реализуемые улучшения призваны сократить разницу в производительности на ватт затрачиваемой энергии по сравнению с решениями конкурентов. Массовое производство ускорителей серии Ascend 920 запланировано на II половину 2025 года.

Источник изображения: Huawei

Сетевые источники отмечают, что возможности Huawei по выпуску Ascend 920 будут отчасти зависеть от того, сможет ли компания получить доступ к высококачественной памяти HBM в нужных объёмах. Ранее сообщалось, что на китайском рынке ИИ-ускорителей, предназначенных для обучения моделей, доминирует NVIDIA. Вместе с тем Huawei со своими изделиями Ascend рассчитывает укрепить позиции в области инференса.

Huawei анонсировала на конференции Huawei Cloud Ecosystem Conference 2025 собственный суперускоритель CloudMatrix 384, который позиционируется в качестве отечественной альтернативы системы NVIDIA GB200 NVL72. Решение Huawei отличается более высокой общей производительностью — 300 Пфлопс против 180 Пфлопс. Но в то же время оно уступает решению NVIDIA по производительности на чип и имеет значительно более высокое энергопотребление, пишет SemiAnalysis.

Система Huawei CloudMatrix 384 использует 384 ускорителя Huawei Ascend 910C, в то время как в GB200 NVL72 задействовано 36 процессоров Grace в сочетании с 72 ускорителями B200 (Blackwell). То есть, чтобы вдвое превзойти по производительности GB200 NVL72, потребовалось примерно в пять раз больше ускорителей Ascend 910C, что не очень хорошо с точки зрения использования самих ускорителей, но отлично на уровне развёртывания системы, отметил ресурс SemiAnalysis. Как утверждает SemiAnalysis, Huawei отстает от NVIDIA на поколение по производительности чипов, но опережает в проектировании и развёртывании масштабируемых систем.

Источник изображения: TechPowerUp

Если сравнивать отдельные ускорители, то NVIDIA GB200 явно превосходит Huawei Ascend 910C, обеспечивая более чем в три раза большую производительность в вычислениях в формате BF16 (2500 против 780 Тфлопс) и больший HBM на чипе (192 против 128 Гбайт) с более высокой пропускной способностью памяти (ПСП, 8 против 3,2 Тбайт/с). Другими словами, у NVIDIA есть преимущество в чистой мощности и на уровне чипа.

Но на уровне системы эффективность CloudMatrix CM384 выходит вперёд. Он выдаёт в 1,7 раза больше Пфлопс, имеет в 3,6 раз больше HBM, обеспечивает в 2,1 раза большую ПСП и объединяет более чем в пять раз больше ускорителей, чем GB200 NVL72. Однако эта масштабируемость имеет обратную сторону, поскольку система Huawei потребляет почти в четыре раза больше энергии — 145 кВт против ~560 кВт. Для Huawei CloudMatrix 384 требуется в 3,9 раза больше энергии, чем для GB200 NVL72: в 2,3 раза больше энергии на 1 флопс, в 1,8 раза — на 1 Тбайт/с ПСП и в 1,1 раза — на 1 Тбайт HBM.

SCMP со ссылкой на данные самой Huawei сообщает, что CloudMatrix CM384 показал производительность на уровне 800 Пфлопс в BF16-вычислениях без разреженности или 1920 токенов/с на модели DeepSeek-R1. Супуерускоритель размещается в 16 стойках, из которых четыре отведено только под интерконнект — всего 6912 400G-порта. Остальные стойки содержат по 32 ускорителя Ascend 910C в четырёх узлах (8×4) и ToR-коммутатор.

Как отметил SemiAnalysis, было бы заблуждением говорить, что Ascend 910C и CloudMatrix 384 производятся в Китае: HBM в них от Samsung, пластины от TSMC, а само оборудование из США, Нидерландов и Японии. Хотя у китайской SMIC уже есть 7-нм техпроцесс, подавляющее большинство Ascend 910B/910C было втайне сделано по 7-нм технологии TSMC. Предполагается, что Huawei смогла обойти санкции США, заказав чипы на $500 млн при посредничестве Sophgo. Сама TSMC прекратила поставки Huawei в 2020 году.

Huawei поступательно улучшает качество своих чипов. По последним данным, уже 40 % экземпляров новейших ускорителей Ascend пригодны к эксплуатации, а их производство впервые стало для компании прибыльным, говорят отраслевые эксперты. Компания намерена повысить показатель годности до 60 % в соответствии со стандартами индустрии, сообщает The Financial Times. Год назад речь шла якобы лишь о 20 %.

Это чрезвычайно важно для компании, поскольку Ascend 910C значительно производительнее 910B. Это очередной шаг на пути Китая к строительству независимой вычислительной инфраструктуры, не подверженной санкциям. Местную полупроводниковую отрасль активно поддерживает государство. Пекин постоянно призывает китайские компании покупать местные альтернативы продуктов NVIDIA, которая до сих пор остаётся лидером рынка ускорителей в КНР.

По данным отраслевых источников, в этом году Huawei намерена выпустить 100 тыс. чипов 910C и 300 тыс. 910B. В 2024 году последних выпустили 200 тыс. экземпляров, а массовый впуск 910С ещё не был налажен. Впрочем, компании придётся постараться, чтобы убедить потенциальных покупателей отказаться от продукции NVIDIA. Отмечается, что программная экосистема NVIDIA CUDA намного удобнее и производительнее ПО Huawei. Кроме того, бизнес и сама Huawei признают, Ascend 910B недостаточно хороши для обучения больших моделей. Эту проблему компания попыталась решить в модели 910C.

Источник изображения: Huawei

В 2020 году США буквально заставили тайваньскую TSMC прекратить производство для Huawei ускорителей Ascend и чипсетов для смартфонов компании. Выпуском ускорителей Huawei занимается китайская SMIC, которая тоже находится под американскими санкциями. Компания использует техпроцесс N+2, позволяющий выпускать высокопроизводительные чипы без EUV-литографии. В Китай запрещено продавать соответствующее оборудование нидерландской ASML.

Так или иначе, Huawei является единственным конкурентом, способным состязаться с NVIDIA при производстве чипов для инференса. Правда, как отмечают многие китайские заказчики, компания не может обеспечить действительно масштабных поставок для всех желающих, отдавая приоритет крупным облачным провайдерам, за которыми стоит государство, например, China Mobile. По мнению экспертов, на Huawei сегодня приходится более ¾ общего производства ИИ-чипов в Китае, мелким соперникам трудно конкурировать с техногигантом из-за того, что тот имеет доступ к самым передовым технологическим процессам SMIC.

Предполагается, что NVIDIA всё равно будет продавать больше ускорителей в Китае, чем Huawei, несмотря на то что американской компании разрешено поставлять только урезанные модели H20. По оценкам SemiAnalysis, выручка NVIDIA за продажу только в 2024 году в Китай 1 млн ускорителей составила $12 млрд. Триумф ИИ-моделей DeepSeek только подстегнул спрос на чипы NVIDIA H20 в Китае.

Китайская ByteDance намерена потратить в 2025 году более $12 млрд на ИИ-инфраструктуру. Она делает ставку на использование передовых технологий для роста, хотя и находится под давлением американских властей, намеренных заставить её продать часть популярной социальной сети TikTok, сообщает The Financial Times. Правда, огромный бюджет на новые закупки планировали до последних изменений американской политики.

В частности, по данным источников, компания намерена выделить ¥40 млрд ($5,5 млрд) на покупку ИИ-чипов в 2025 году. Это вдвое больше, чем было потрачено на эти же цели в 2024-м. Около 60 % заказов компании на чипы в Китае придётся на местных производителей вроде Huawei и Cambricon (в основном для инференса), остальное достанется NVIDIA. По некоторым данным, Пекин неофициально рекомендовал китайским бизнесам закупать не менее 30 % чипов у производителей из Поднебесной.

За первые три квартала выручка NVIDIA в Китае, включая Гонконг, составила $11,6 млрд, или 13 % от общих денежных поступлений. ByteDance является крупнейшим покупателем в Китае, но может приобретать для китайских ЦОД только модели H20, соответствующие американским экспортным ограничениям. По данным Omdia, в 2024 году компания заказала около 230 тыс. чипов NVIDIA, в основном именно H20. Ещё столько же купила Tencent. Для сравнения — в тот же период Microsoft приобрела 485 тыс. чипов семейства Hopper, а Meta✴ — 224 тыс.

Источник изображения: Danie LIU/unsplash.com

Также ByteDance планирует инвестировать около $6,8 млрд за пределами Китая, чтобы нарастить возможности обучения ИИ-моделей с использованием передовых чипов NVIDIA. Но с этим могут возникнуть проблемы из-за недавнего ужесточения США экспортного контроля, призванного сдержать технологическое развитие Китая. В любом случае компания является одним из лидеров ИИ-гонки в Китае и активно наращивает соответствующую инфраструктуру. Она уже развернула вычислительные мощности в Юго-Восточной Азии (в частности, Малайзии).

Хотя китайским компаниям сильно ограничен доступ к ИИ-чипам NVIDIA, они сохранили доступ к ним, арендуя мощности в «нейтральных» странах. Эту лазейку закрыла предыдущая администрация США. Хотя Трамп может пересмотреть эти правила, если их всё же будут строго придерживаться, это серьёзно ограничит доступ ByteDance к вычислениям. По данным источников, в этом году ByteDance заключила много соглашений об аренде вычислительных мощностей. Их должно хватить для обеспечения большинства потребностей компании в 2025 году, но что может случиться после, пока неизвестно.

Судьба TikTok в США пока остаётся под вопросом. У соцсети есть 75 дней, чтобы определиться со стратегией работы или уйти из страны. Власти США хотят, чтобы американское подразделение TikTok продало долю в 50 %, пригрозив новыми санкциями в случае отказа. Ситуация может помешать планам ByteDance по выходу на биржу (IPO). Не так давно компания предварительно оценила себя приблизительно в $300 млрд.

UPD: По данным Reuters, капитальные затраты компании в 2025 году составят ¥150 млрд ($20,64 млрд). Срос на ресурсы привёл к тому, что компания стала одним из крупнейших клиентов Microsoft в Азии в сфере облачных вычислений.

Ведущим приложением компании является чат-бот Duobao с 75 млн пользователей, имеется бот для преобразования текстов в видео Jimeng, а также инструмент Kouzi для разработчиков ботов и сервис Maoxing, обеспечивающий эмоциональную поддержку людям. Некоторые приложения компании доступны за рубежом — Duobao известен на международном рынке как Cici, а Jimeng — как Dreamina.

Хотя на китайском рынке ИИ-ускорителей по-прежнему доминирует NVIDIA, Huawei намерена отнять у неё значительную его долю. Для этого китайский разработчик намерен помочь китайским ИИ-компаниям внедрять чипы собственного производства для инференса, сообщает The Financial Times. Для обучения ИИ-моделей китайские производители в массе своей применяют чипы NVIDIA. Huawei пока не готова заменить продукты NVIDIA в этом деле из-за ряда технических проблем, в том числе из-за проблем с интерконнектом ускорителей при работе с крупными моделями.

Предполагается, что в будущем именно инференс станет пользоваться большим спросом, если темпы обучения ИИ-моделей замедлятся, а приложения вроде чат-ботов будут распространены повсеместно. Если инференс нужен постоянно, то к обучению ИИ-моделей прибегают лишь время от времени. По словам сотрудников и клиентов Ascend, компания сосредоточена на менее сложном, но, возможно, более прибыльном пути. Но поскольку ускорители NVIDIA и Huawei используют разные программные экосистемы, последняя предлагает бизнесам ПО для обеспечения совместимости.

Продукция Huawei продвигается при поддержке китайского правительства, внутри страны именно эта компания считается наиболее серьёзным конкурентом NVIDIA. И хотя китайские компании всё более ограничены в доступе к аппаратным решениям NVIDIA из-за санкций, они охотно покупают даже урезанные чипы H20, которые всё равно считают более предпочтительным вариантом, чем китайские альтернативы.

Источник изображения: Huawei

Задача Huawei — убедить разработчиков отказаться от платформы CUDA, во многом благодаря которой NVIDIA и смогла добиться успеха на рынке. От проблем с ПО страдает и AMD — по словам экспертов, именно оно не позволяет раскрыть потенциал ускорителей Instinct MI300X. Впрочем, готовящаяся к релизу версия Huawei Ascend 910C должна решить эти проблемы, поскольку новое поколение ускорителей получит ПО, упрощающее работу разработчиков. Тем временем китайские Baidu и Cambricon добились определённых успехов в разработке собственных ИИ-ускорителей, а ByteDance обратилась за помощью к Broadcom.

По оценкам SemiAnalysis, в прошлом году NVIDIA заработала $12 млрд на продажах своей продукции в Китае, поставив 1 млн ускорителей H20, т.е. вдвое больше, чем Ascend 910B. Впрочем, отрыв, по словам экспертов, быстро сокращается, поскольку Huawei наращивает производство. Отмечается, что рост доли Huawei на рынке ИИ-ускорителей отчасти сдерживается лишь недостаточным предложением её продукции. По мнению экспертов, наращивать производство будет трудно, поскольку Китайское вынужден использовать устаревшее оборудование из-за санкций США.

Специализация на инференсе может свидетельствовать и об особом векторе развития китайских ИИ-систем, отличающемся от американского. Китайские компании не участвуют в гонке Meta✴, xAI и OpenAI по созданию мегакластеров на базе решений NVIDIA. Зато большей эффективности в задачах инференса можно добиться даже с более слабыми чипами. Снизив стоимость работы ИИ-моделей, можно будет сохранять конкурентоспособность даже в таких условиях.

В прошлом месяце китайский стартап DeepSeek представил ИИ-модель V3, обеспечивающую низкие затраты на обучение и инференс в сравнении с сопоставимыми по возможностям моделями из США. DeepSeek утверждает, что Huawei успешно адаптировала V3 к Ascend. Ранее сообщалось, что Huawei охотно направляет к клиентам специалистов для помощи с переходом с NVIDIA на Ascend.

Администрация действующего президента США Джо Байдена (Joe Biden) намерена внести в чёрный список компанию из КНР, якобы разработавшую и заказавшую у TSMC чипы, использовавшиеся в ИИ-решениях Huawei. Последняя применяла их в ускорителях Ascend 910B, сообщает Reuters.

Речь идёт о китайской Sophgo, дочерней структуры поставщика оборудования для майнинга Bitmain. Это последняя в списке компаний, которые США намерены наказать за помощь Huawei. Сейчас она находится на очереди для включения в «чёрный список» Entity List, куда отправляются компании, например, угрожающие национальной безопасности или внешнеполитическим интересам Соединённых Штатов. В этом месяце Министерство торговли США уже внесло в чёрный список ряд других компаний, посчитав их частью «теневой сети» китайского техногиганта.

Представители американских властей ситуацию не комментируют, а Sophgo ещё в октябре заявляла, что никогда не была прямо или косвенно вовлечена в дела с Huawei. Согласно открытым данным, компания является поставщиком китайских органов власти и государственных компаний вроде China Telecom. Также её ИИ-чипы закупались государственными университетами для разработки ИИ-инструментов и полицией для совершенствования систем видеонаблюдения.

Источник изображения: Huawei

Компания TechInsights разобрала ИИ-ускоритель Huawei 910B и помимо прочего обнаружила в нём чип производства TSMC, а тот уже донёс сведения до Министерства торговли США. После того как выяснилось, что собственно разработкой занималась Sophgo, TSMC прекратила её поставки. С Huawei сотрудничество TSMC прекратилось ещё в 2020 году.

В TSMC отказываются комментировать результаты расследования, но, по данным Reuters, 11 ноября США просто приказали компании прекратить поставки в Китай передовых чипов, выполненных в соответствии с техпроцессом до 7 нм включительно — те модели, которые можно использовать для ИИ. В октябре Huawei объявила, что не выпускала никаких чипов с помощью TSMC с 2020 года и отказалась комментировать последние новости.

Ускоритель компании Ascend 910B, выпущенный в 2022 году, считается её самым передовым вариантом. В начале 2025 года Huawei намерена начать выпуск чипов модели Ascend 910C, конкурента NVIDIA H100. В феврале сообщалось, что Sophgo договорилась с российской Softlogic о поставках последней тензорных ИИ-процессоров.

Компания Huawei получила в своё распоряжение 2 596 148 429 267 413 814 265 248 164 610 048 адресов IPv6 — более 2,5 дециллионов (один дециллион — 10³³). Столько выделил китайскому техногиганту азиатский интернет-регистратор Asia Pacific Network Information Center (APNIC), сообщает The Register.

Это своего рода рекорд для APNIC. Для удовлетворения потребностей Huawei регистратор обратился к организации Internet Assigned Numbers Authority (IANA), контролирующей распределение адресов по всему миру. Для удовлетворения запроса APNIC запросила второй блок /12. Он состоит из более 83 дециллионов адресов. Впрочем, на долю Huawei приходится лишь подмножество — блок /17. Всего пространство IPv6 вмещает более 340 ундециллионов адресов (340∙10³⁶), но многие зарезервированы или не могут использоваться по разным причинам.

Хотя выделенное Huawei количество адресов выглядит невероятно большим, но в общем объёме адресного пространства оно практически теряется. Конечно, у компании вряд ли когда-нибудь будет такое количество устройств для подключения. Впрочем, даже если из общего числа будут использоваться далеко не все, можно предположить, что у компании большие планы. По данным APNIC, в Huawei намерены использовать выделенные IPv6 для «глобального внедрения облачных сервисов и CDN».

Истчоник изображения: engin akyurt/unsplash.com

Сейчас Китай активно продвигает использование устройств Интернета вещей. Пара миллиардов из них уже функционирует, а в ближайшие годы их число должно вырасти до 30 млрд. Huawei Cloud управляет 33 облачными регионами, поэтому в его распоряжении имеется немало физических устройств и виртуальных машин. Впрочем, имеющихся в запасе компании адресных ресурсов теперь с лихвой хватит на покрытие её потребностей. Фактически даже если бы каждое интернет-устройство на Земле получило бы адрес IPv6, Huawei не смогла бы потратить и малой доли своих невообразимых ресурсов.

Примечательно, что буквально в ноябре главный научный сотрудник APNIC (Asia Pacific Network Information Centre) Джефф Хьюстон (Geoff Huston) заявил, что перспективы перехода на протокол IPv6 не особенно привлекательны из-за меняющейся структуры сети. По словам эксперта, переход от IPv4 к IPv6 не обеспечит принципиально новых функциональных возможностей. Однако некоторые всё равно запасаются адресами. Так, в октябре прошлого года американский регистратор ARIN выделил банку Capital One блок 2630::/16. Банк получил вдвое больше адресов, чем Huawei, отмечает The Register.

Huawei сообщила об успешных результатах совместной проверки с Zain KSA из Саудовской Аравии концепции решения Superlink Microwave. Прошедшее тестирование было выполнено в рамках программы Фонда универсального обслуживания (USF) Министерства связи и информационных технологий (MCIT) Саудовской Аравии.

В ходе тестирования была достигнута пропускная способность соединения 3,5 Гбит/с на расстоянии 35 км с доступностью до 99,999%. В будущем скорость можно будет постепенно повысить до 8 Гбит/с. Это знаменует собой первое коммерческое применение решения Superlink от Huawei с универсальными ODU (наружными блоками).

Источник изображения: Huawei

Как сообщается, критически важным компонентом устройства является инновационная четырёхдиапазонная антенна, разработанная для поддержки всех каналов в диапазонах частот 6/7/8/11 ГГц одновременно. Использование универсальных ODU позволяет широко развертывать решение с высокой эффективностью и низкими затратами. Новинка позволяет решить критические проблемы, связанные с развёртыванием микроволновых линий связи.

Джеймс Цзэн (James Zeng), президент линейки микроволновых продуктов Huawei, отметил большую роль Zain KSA в запуске инновационного решения, которое значительно повышает пропускную способность и надёжность сети, а также «устанавливает новый стандарт в микроволновой технологии, обеспечивая надёжную производительность и масштабируемость для телекоммуникационных сетей следующего поколения».