Bis Oktober wurden mehr als 200 große Sprachmodelle (LLMs) von chinesischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen auf den Markt gebracht, was zu einem heftigen Wettbewerb in der zweitgrößten Volkswirtschaft der Welt führte.
Wettbewerb ist notwendig, um Innovationen zu fördern, aber im spezifischen Kontext Pekings wäre der rasante Anstieg der Zahl der LLM-Absolventen eine enorme Ressourcenverschwendung.
Chinas überfüllter KI-Markt wird durch mangelnden Zugang zu fortschrittlichen Chips, strenge staatliche Vorschriften zu sensiblen Themen, hohe Entwicklungskosten und einen stark fragmentierten Technologiemarkt beeinträchtigt.
Mangelnde Rechenleistung
„China steht bei der Entwicklung des LLM vor zahlreichen Herausforderungen, da sich die technologische Kluft zum Westen aufgrund des Aufkommens von GPT und Googles Gemini vergrößert“, sagte Su Lian Jye, Analysedirektorin bei Omdia.
Die größte Herausforderung besteht im fehlenden Zugriff auf leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia aufgrund der US-Handelssanktionen. Diese GPUs, wie beispielsweise Nvidias H100, gelten als Herzstück der neuesten LLMs und bestimmen maßgeblich deren Leistung.
Einen Monat vor dem Start von GPT durch OpenAI verhängte Washington aus Gründen der nationalen Sicherheit Beschränkungen für Pekings Zugang zu fortschrittlichen Chips wie Nvidias H100 und A100. Ein Jahr später verschärfte die US-Regierung ihre Kontrolle über speziell für den chinesischen Markt entwickelte Prozessoren wie den A800 und H800 und drohte mit einem Verbot jeglicher zukünftiger Alternativen.
Wang Shuyi, Professor für KI und maschinelles Lernen an der Pädagogischen Universität Tianjin, sagte, dass unzureichende Rechenleistung eines der Haupthindernisse für die Entwicklung von KI-Modellen in China sei.
„China wird es zunehmend schwerer haben, an moderne Chips zu gelangen“, sagte Wang. „Chinesischen Unternehmen mangelt es nicht an Geld, aber ohne Rechenleistung können sie hochwertige Datenquellen nicht voll ausschöpfen.“
Und da die heimischen Unternehmen bei der Chipherstellung immer noch hinterherhinken, ist es unwahrscheinlich, dass China diese Einschränkungen in absehbarer Zeit überwinden wird.
Eine enorme Ressourcenverschwendung.
Robin Li Yanhong, Mitbegründer und CEO des Suchmaschinenriesen Baidu, sagte, dass die Einführung mehrerer konkurrierender LLMs in China eine „enorme Ressourcenverschwendung“ sei und dass sich Unternehmen mehr auf Anwendungen konzentrieren sollten.
Wang Xiaochuan, CEO des KI-Startups Baichuan, erklärte auf einem Tencent-Technologieforum in Peking, dass sich viele Unternehmen darauf beschränken sollten, ihre eigenen Modelle zu trainieren, und stattdessen ihre Anstrengungen darauf konzentrieren sollten, kommerziell tragfähige und skalierbare KI-Produkte zu finden, indem sie bestehende Modelle über die Cloud nutzen.
Luo Yuchen, CEO von Shenzhen Yantu Intelligence and Innovation, stellte unterdessen fest: „Obwohl sich derzeit keine Plattform hinsichtlich Technologie oder Marktgröße als dominant herauskristallisiert hat, sollte die Entwicklung des Modells fortgesetzt werden, da selbst GPT-4 möglicherweise nicht gut genug ist, um Unternehmen bei der Bewältigung alltäglicher Aufgaben zu unterstützen, die typischerweise von Menschen erledigt werden.“
Laut Su Lian Jye von Omdia könnte die im Vergleich zur englischsprachigen Welt eingeschränkte Datenqualität des Mandarin-basierten Internets auch ein Hindernis für Pekings Ambitionen darstellen, eine KI-Supermacht zu werden.
Die strukturellen Unterschiede zwischen Englisch und Chinesisch sowie die politischen Empfindlichkeiten zwischen China und dem Westen führen zu einer klaren Trennung zwischen dem heimischen und dem globalen Markt für KI-Chatbot-Antworten.
(Laut SCMP)
Die KI-Revolution ist in China im Gange.
Im Jahr 2020 dominierte China 7 von 10 strategischen Branchen.
Chinas Stahlindustrie befindet sich auf dem „grünen Weg“.
Quelle
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