Kinesku AI industriju jedva USPORILI američki zakoni o izvozu čipova

Američke kontrole izvoza mikročipova uvedene prošle godine da bi se zamrznuo kineski razvoj superkompjutera koji se koriste za razvoj nuklearnog oružja i sistema veštačke inteligencije kao što je ChatGPT imaju samo minimalne efekte na kineski tehnološki sektor.

Pravila su ograničila isporuke čipova Nvidia Corp i Advanced Micro Devices Inc koji su postali standard globalne tehnološke industrije za razvoj chatbotova i drugih AI sistema.

Nvidia je kreirala varijante svojih čipova za kinesko tržište koje su usporene da bi ispunile američka pravila. Stručnjaci iz industrije rekli su za Rojters da će najnoviji – Nvidia H800, najavljen u martu – verovatno da zahteva 10 do 30 odsto duže da izvrši neke zadatke AI i mogao bi da udvostruči neke troškove u poređenju sa Nvidijinim najbržim američkim čipovima.

Čak i usporeni Nvidia čipovi predstavljaju napredak za kineske kompanije. Tencent Holdings, jedna od najvećih kineskih tehnoloških kompanija, u aprilu je procenila da će sistemi koji koriste Nvidijin H800 skratiti vreme potrebno za obuku svog najvećeg AI sistema za više od polovine, sa 11 na četiri dana.

„Čini se da kompanije sa veštačkom inteligencijom sa kojima razgovaramo vide ovaj hendikep kao relativno mali i upravljiv“, rekao je Čarli Čaj, analitičar iz Šangaja za 86Research.

veštačka inteligencija, čipovi (Unsplash)

Američka strategija – čipovi

Deo američke strategije u postavljanju pravila bio je da se izbegne takav šok da bi Kinezi potpuno odbacili američke čipove i udvostručili sopstvene napore u razvoju čipova, piše Rojters.

„Morali su negde da povuku granicu. Gde god da je povuku, suočiće se sa izazovom kako da ne budu odmah ometajući, ali i kako da vremenom degradiraju kinesku sposobnost“, rekao je jedan izvršni direktor industrije čipova koji je tražio anonimnost.

Ograničenja izvoza imaju dva dela. Prvi deo stavlja ograničenje na sposobnost čipa da izračuna izuzetno precizne brojeve, meru koja je osmišljena da ograniči superkompjutere koji se mogu koristiti u vojnim istraživanjima. Izvori iz industrije čipova rekli su da je to delotvorna mera.

Izračunavanje izuzetno preciznih brojeva je manje relevantno u radu sa veštačkom inteligencijom kao što su veliki jezički modeli gde je količina podataka koju čip može da procesuira važnija.

Čipovi, veštačka inteligencija (Freepik)

Kina kao važno tržište za američke IT kompanije

Nvidia prodaje H800 najvećim kineskim tehnološkim kompanijama, uključujući Tencent, Alibaba Group Holding Ltd i Baidu Inc za upotrebu u takvim poslovima, iako još nije počela da isporučuje čipove u velikim količinama.

„Vlada ne želi da naškodi konkurenciji ili američkoj industriji, i dozvoljava američkim firmama da isporučuju proizvode za komercijalne aktivnosti, kao što je pružanje usluga u cloud-u za potrošače“, navodi se u saopštenju Nvidije.

Kina je važno tržište za američke tehnološke kompanije, a prodaja proizvoda tamo pomaže u otvaranju radnih mesta i za Nvidiju i za njene partnere sa sedištem u SAD, dodala je kompanija.

„Kontrola izvoza u oktobru zahteva da kreiramo proizvode sa sve većim jazom između dva tržišta. Mi se pridržavamo propisa dok nudimo što je moguće konkurentnije proizvode na svakom tržištu“, rekla je Nvidia prošle nedelje.

Bil Dali, Nvidijin glavni naučnik, rekao je da će „ovaj jaz vremenom brzo rasti jer zahtevi za obukom nastavljaju da se udvostručuju svakih šest do 12 meseci“.

Kina, čipovi (Pixabay)

Čipovi – drugo ograničenje

Jedno od ograničenja u SAD je brzina prenosa od čipa do čipa, što utiče na AI. Modeli koji stoje iza tehnologija kao što je ChatGPT su preveliki da bi mogli da stanu na jedan čip. Umesto toga, oni moraju biti raspoređeni na mnogo čipova – često na hiljade odjednom – koji svi moraju da komuniciraju jedni sa drugima.

Nvidia nije otkrila detalje performansi čipa H800 samo za Kinu, ali specifikacija koju je Rojters video pokazuje brzinu od čipa do čipa od 400 gigabajta u sekundi, manje od polovine maksimalne brzine od 900 gigabajta u sekundi za Nvidijin vodeći H100 čip dostupan van Kine.

Neki u industriji veštačke inteligencije veruju da je to još uvek dosta brzine. Navin Rao, izvršni direktor pokretača pod nazivom MosaicML koji je specijalizovan za pomaganje AI modelima da bolje rade na ograničenom hardveru, procenio je usporavanje sistema od 10-30 odsto.

„Postoje načini da se sve ovo zaobiđe algoritamski. Ne vidim da je ovo granica dugo vremena – recimo 10 godina“, smatra Rao.

Čipovi (Pexels)

Smanjenje troškova i manje čipova

Novac pomaže. Čip u Kini, kom je potrebno duplo duže da završi zadatak obuke veštačke inteligencije od bržeg američkog čipa, i dalje može da obavi posao.

„U tom trenutku morate da potrošite 20 miliona dolara umesto 10 miliona da biste ga obučili“, rekao je jedan izvor iz industrije koji je tražio anonimnost zbog sporazuma sa partnerima.

Štaviše, istraživači veštačke inteligencije pokušavaju da smanje masivne sisteme, koje su izgradili, kako bi smanjili troškove proizvoda za obuku sličnih ChatGPT-u i drugim procesima. To će zahtevati manje čipova, smanjujući komunikaciju između čipa i smanjujući uticaj ograničenja brzine u SAD.

Pre dve godine industrija je mislila da će modeli veštačke inteligencije postati sve veći i veći, rekao je Kejd Danijel, softverski inženjer u Aniscale, startupu u San Francisku koji obezbeđuje softver koji pomaže kompanijama da obavljaju AI poslove.

„Da je to i danas tačno, ovo ograničenje izvoza bi imalo mnogo veći uticaj. Ovo ograničenje izvoza je primetno, ali nije toliko razorno koliko je moglo biti“, rekao je Danijel.

Izvor: BIZLife

Foto: Pexels, Unsplash, Freepik, Pixabay