Chiny przyspieszają przejście na własne chipy AI pod presją USA

Największe chińskie firmy technologiczne szybko pracują nad zastąpieniem https://www.wsj.com/tech/ai/alibaba-ai-chip-nvidia-f5dc96e3?mod=hp_lead_pos1 Amerykańskie firmy technologiczne szybko pracują nad zastąpieniem amerykańskiego krzemu, ale natychmiastowe korzyści dotyczą uruchamiania sztucznej inteligencji, a nie jej szkolenia. Ograniczenia eksportu zaawansowanych części Nvidia zmusiły lokalnych projektantów do budowy "wystarczająco dobrych" chipów, które utrzymują usługi online, podczas gdy dłuższe inwestycje w produkcję dojrzewają.

Alibaba jest tego najlepszym przykładem. Wcześniej był on głównym klientem firmy Nvidia, a teraz testuje nowy procesor wewnętrzny przeznaczony do szerokiego zestawu zadań wnioskowania, a nie tylko do wąskich, jednozadaniowych zadań. Chip jest produkowany w chińskiej odlewni, a nie w TSMC, co zostało wymuszone przez ograniczenia nałożone przez Stany Zjednoczone. Aby ułatwić adopcję, Alibaba zachowała kompatybilność z ekosystemem oprogramowania Nvidia, dzięki czemu zespoły mogą ponownie wykorzystać istniejący kod.

Rywale podchodzą do tematu z różnych perspektyw. Szanghajski startup MetaX wprowadził na rynek GPU z większą ilością pamięci niż H20 Nvidii, najbardziej zaawansowany model Nvidii, który Waszyngton na krótko wpuścił z powrotem do Chin, zanim Pekin kazał kupującym wstrzymać się z zakupem, zamieniając wyższy pobór mocy na wydajność w niektórych obciążeniach. MetaX planuje skalowanie przy użyciu starszej technologii procesowej i podejścia wielopłytkowego, aby ominąć limity wydajności w krajowych fabrykach. W międzyczasie Cambricon zaksięgował około 247 milionów dolarów kwartalnych przychodów dzięki dużym zamówieniom na chip Siyuan 590 i ostrzegł inwestorów po gwałtownym wzroście akcji; jego wartość rynkowa nadal znajduje się znacznie powyżej wcześniejszych poziomów.

Wsparcie ze strony państwa wydłuża harmonogram. Pekin uruchomił fundusz o wartości 8,4 mld USD w celu zmniejszenia zależności od zagranicy, a Huawei zaprezentował system, który łączy ze sobą 384 chipy Ascend. Według niektórych ocen może on przewyższać wiodący sprzęt amerykański pod względem wybranych wskaźników, ale koszt energii jest wysoki. Mimo to, główni dostawcy chmur publicznych ostrożnie podchodzą do masowych zakupów Ascend, częściowo dlatego, że postrzegają Huawei jako bezpośredniego konkurenta w chmurze.

Oprzyrządowanie i łańcuchy dostaw pozostają wąskimi gardłami. Wielu inżynierów nadal preferuje dojrzały stos oprogramowania Nvidii; krajowe chipy mogą być trudniejsze do zintegrowania, a doniesienia o przegrzaniu lub awariach systemu podczas długich treningów wciąż się utrzymują. Chińskie fabryki, ograniczone przez ograniczony dostęp do najnowocześniejszego sprzętu, mają trudności z dodaniem pożądanej przez projektantów wydajności, co zmusza niektórych dostawców do łączenia mniejszych matryc lub opierania się na starszych węzłach. Nowy chip Alibaby pomaga na froncie kompatybilności, ale nie rozwiązuje wąskiego gardła treningu.

Ten podział, płynne wnioskowanie kontra trudne szkolenie, definiuje obecną lukę. Amerykańskie kontrole blokują najbardziej zaawansowane procesory treningowe, a najnowsza część Alibaby koncentruje się na obsłudze wstępnie wytrenowanych modeli, a nie na ich tworzeniu. Dopóki lokalny sprzęt nie będzie w stanie niezawodnie obsługiwać długich, gorących cykli treningowych na dużą skalę, główne postępy Chin będą zmierzać w kierunku utrzymania responsywności usług AI zamiast budowania większych modeli fundamentalnych.

Niemniej jednak postęp trwa. DeepSeek zasugerował, że obejścia oprogramowania oraz poprawa krajowego krzemu mogą przyspieszyć szkolenie, a niektórzy inwestorzy twierdzą, że pełny stos sztucznej inteligencji "made-in-China" może osiągnąć skalę wcześniej niż oczekiwano, wywierając presję na Nvidię w kraju i za granicą.