En octobre, plus de 200 grands modèles de langage (LLM) avaient été mis sur le marché par des entreprises et des institutions de recherche chinoises, ce qui a conduit à une concurrence féroce dans la deuxième économie mondiale.

La concurrence est nécessaire pour stimuler l'innovation, mais dans le contexte spécifique de Pékin, l'augmentation rapide du nombre de LLM constituerait un énorme gaspillage de ressources.

Le marché chinois de l'IA, déjà saturé, est freiné par un manque d'accès aux puces de pointe, des réglementations gouvernementales strictes sur les sujets sensibles, des coûts de développement élevés et un marché technologique profondément fragmenté.

Manque de puissance de calcul

« La Chine est confrontée à de nombreux défis dans le développement de la technologie LLM, car l'écart technologique avec l'Occident se creuse en raison de l'émergence de GPT et de Gemini de Google », a déclaré Su Lian Jye, directrice de l'analyse chez Omdia.

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Les États-Unis pourraient interdire l'exportation de toute alternative à Nvidia vers le marché chinois.

Le principal obstacle réside dans l'impossibilité d'accéder aux processeurs graphiques (GPU) de pointe de Nvidia en raison des sanctions commerciales américaines. Ces GPU, tels que le H100 de Nvidia, sont considérés comme le cœur des derniers modèles LLM, déterminant en grande partie leurs performances.

Un mois avant le lancement de GPT par OpenAI, Washington a imposé des restrictions à Pékin sur l'accès aux puces de pointe telles que les Nvidia H100 et A100, pour des raisons de sécurité nationale. Un an plus tard, le gouvernement américain a renforcé son contrôle sur les processeurs spécialement conçus pour le marché chinois, comme les A800 et H800, et a menacé d'interdire toute alternative future.

Wang Shuyi, professeur d'IA et d'apprentissage automatique à l'Université normale de Tianjin, a déclaré que l'insuffisance de puissance de calcul est l'un des principaux obstacles au développement des modèles d'IA en Chine.

« La Chine aura de plus en plus de mal à accéder aux puces de pointe », a déclaré Wang. « Les entreprises chinoises ne manquent pas d’argent, mais sans puissance de calcul, elles ne pourront pas exploiter pleinement les sources de données de haute qualité. »

Et comme les entreprises nationales restent à la traîne dans la fabrication de puces, il est peu probable que la Chine surmonte ces limitations de sitôt.

Un énorme gaspillage de ressources.

Robin Li Yanhong, cofondateur et PDG du géant des moteurs de recherche Baidu, a déclaré que le lancement de plusieurs LLM concurrents en Chine constituait un « énorme gaspillage de ressources » et que les entreprises devraient se concentrer davantage sur les applications.

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L’augmentation rapide du nombre de LLM ne permettra pas à la Chine de devenir une superpuissance en IA de sitôt.

Wang Xiaochuan, PDG de la startup d'IA Baichuan, a déclaré lors d'un forum technologique de Tencent à Pékin que de nombreuses entreprises devraient se limiter à l'entraînement de leurs propres modèles et « concentrer plutôt leurs efforts sur la recherche de produits d'IA commercialement viables et évolutifs en tirant parti des modèles existants via le cloud ».

Parallèlement, Luo Yuchen, PDG de Shenzhen Yantu Intelligence and Innovation, a estimé que « même si aucune plateforme ne s'est actuellement imposée comme dominante en termes de technologie ou de taille de marché », le développement du modèle devrait « se poursuivre car même GPT-4 pourrait ne pas être suffisamment performant pour aider les entreprises à gérer les tâches quotidiennes généralement dévolues aux humains ».

Selon Su Lian Jye d'Omdia, la qualité limitée des données provenant d'Internet en mandarin par rapport au monde anglophone pourrait également constituer un obstacle aux ambitions de Pékin de devenir une superpuissance en matière d'IA.

Les différences structurelles entre l'anglais et le chinois, ainsi que les sensibilités politiques entre la Chine et l'Occident, créent un fossé évident entre les marchés nationaux et internationaux des réponses des chatbots d'IA.

(Selon le SCMP)

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