Chinesisches Unternehmen will Abhängigkeit von Nvidia verringern

Das Startup Qingcheng.AI und ein Entwicklungsteam unter der Leitung von Informatikprofessor Di Guidong an der Tsinghua-Universität (China) haben kürzlich die Entwicklung des Chitu AI-Frameworks angekündigt, das die Abhängigkeit von Nvidia-Chips für die KI-Modellinferenz verringern soll, wie die South China Morning Post am 16. März berichtete.

Das Logo von Nvidia auf einer Technologieausstellung in Spanien am 5. März.

Ein KI-Framework ist ein Werkzeugkasten für Inferenzwerkzeuge für große Sprachmodelle (LLMs). Es bietet Bibliotheken und Tools, die Entwicklern helfen, Modelle effizient zu entwerfen, zu trainieren und zu testen. Chitu ist ein Open-Source-Tool, das gängige Modelle wie Metas Llama und DeepSeek-R1 unterstützt. Letzteres ist ein chinesisches KI-Modell, das in den letzten Monaten weltweit für Aufsehen gesorgt hat, da es vergleichbare Fähigkeiten wie westliche Modelle bietet, jedoch zu deutlich geringeren Kosten.

Laut Chitu konnte das Unternehmen in Tests mit Nvidias A800-GPU die Inferenzgeschwindigkeit der leistungsstärksten Version von DeepSeek-R1 um 315 % steigern und gleichzeitig die GPU-Auslastung im Vergleich zu ausländischen Open-Source-Frameworks um 50 % reduzieren. Dadurch liefert das Modell deutlich schneller Ergebnisse, was Zeit und Rechenressourcen spart.

Die Entwicklung von Qingcheng.AI ist Teil der Bemühungen chinesischer KI-Unternehmen, ihre Abhängigkeit von Nvidias Hochleistungs-GPUs der nächsten Generation zu verringern, die derzeit Exportbeschränkungen unterliegen. Die US- Regierung hat Nvidia den Verkauf seiner Chips der Serien Hopper H100 und H800 an Kunden in China untersagt. Laut AIBase.com ermöglicht die Open-Source-Veröffentlichung von Chitu Entwicklern und Forschern in China hingegen, das Tool frei zu nutzen, zu modifizieren und zu optimieren und so die Entwicklung und Verbesserung heimischer KI-Technologien zu fördern.

China strebt nach Selbstversorgung.

Während Qingcheng.AI mit führenden chinesischen GPU-Herstellern wie Moore Threads, Enflame und Iluvatar CoreX kooperiert, drängen auch andere Technologieunternehmen in China, basierend auf dem Erfolg von DeepSeek, darauf, ihre Abhängigkeit von ausländischer Technologie zu verringern. Im Februar kündigte Infinigence AI, ein Anbieter von Recheninfrastrukturplattformen, an, die Zusammenarbeit zwischen sieben führenden chinesischen KI-Chipherstellern zu fördern: Biren Technology, Hygon Information Technology, Moore Threads, MetaX, Enflame, Iluvatar CoreX und Huaweis Ascend.

Laut der China Daily vom 7. März erklärte Liu Qingfeng, Mitglied des Nationalen Volkskongresses und Vorsitzender des KI-Unternehmens iFlytek, dass China dringend eigene, auf Chips basierende LLM-Modelle entwickeln müsse, um ein starkes KI-Ökosystem aufzubauen und eine nachhaltige und qualitativ hochwertige Entwicklung zu gewährleisten. Er argumentierte, dass das Versäumnis, ein solches industrielles KI-Ökosystem zu entwickeln, einem Bau eines Turms auf einem fremden Fundament gleichkomme. Er führte aus, dass – abgesehen vom Spark-Modell von iFlytek – alle derzeit öffentlich verfügbaren LLM-Modelle auf Nvidia-Chips trainiert seien, was Chinas Defizite in der Chipentwicklung verdeutliche.

Derzeit wetteifern viele große chinesische Technologieunternehmen wie Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance, iFlytek und Huawei sowie Tausende von Startups um die Entwicklung von KI-Modellen. Erst am vergangenen Wochenende kündigte Baidu mit Ernie 4.5 und X1 zwei neue Modelle an, die mit den Modellen von DeepSeek und OpenAI konkurrieren sollen.

Quelle: https://thanhnien.vn/cong-ty-trung-quoc-tim-cach-giam-phu-thuoc-nvidia-185250317205207263.htm