סין לא יכולה להפוך למעצמת בינה מלאכותית רק על ידי הגדלת מספר האלגוריתמים.

[מודעה_1]

נכון לאוקטובר, יותר מ-200 מודלים לשוניים גדולים (LLM) שוחררו לשוק על ידי חברות ומוסדות מחקר סיניים, מה שהוביל לתחרות עזה בכלכלה השנייה בגודלה בעולם.

תחרות נחוצה כדי לטפח חדשנות, אך בהקשר הספציפי של בייג'ינג, העלייה המהירה במספר בעלי התואר השני במשפטים תהיה בזבוז עצום של משאבים.

שוק הבינה המלאכותית הצפוף של סין מוגבל בשל חוסר גישה לשבבים מתקדמים, תקנות ממשלתיות מחמירות בנושאים רגישים, עלויות פיתוח גבוהות ושוק טכנולוגיה מקוטע מאוד.

חוסר כוח מחשוב

"סין ניצבת בפני אתגרים רבים בפיתוח תואר ראשון במשפטים, שכן הפער הטכנולוגי עם המערב מתרחב עקב הופעתה של GPT וג'מיני של גוגל", אמר סו ליאן ג'ייה, מנהל ניתוח באומדיה.

ארה"ב עשויה לאסור את ייצוא כל חלופה של Nvidia לשוק הסיני.

האתגר הגדול ביותר הוא חוסר הגישה למעבדי גרפיקה מתקדמים (GPU) של Nvidia עקב סנקציות סחר אמריקאיות. מעבדי גרפיקה אלו, כמו ה-H100 של Nvidia, נחשבים ללב ליבם של מעבדי ה-LLM החדישים ביותר, וקובעים במידה רבה את ביצועי הדגם.

חודש לפני ש-OpenAI השיקה את GPT, וושינגטון הטילה הגבלות על גישת בייג'ינג לשבבים מתקדמים כמו ה-H100 וה-A100 של Nvidia מסיבות ביטחון לאומי. שנה לאחר מכן, ממשלת ארה"ב הידקה עוד יותר את אחיזתה במעבדים מכוונים במיוחד עבור השוק הסיני, כמו ה-A800 וה-H800, ואיימה לאסור כל חלופה עתידית.

וואנג שוי, פרופסור לבינה מלאכותית ולמידת מכונה באוניברסיטת טיינג'ין נורמל, אמר כי כוח מחשוב לא מספק הוא אחד המכשולים העיקריים לפיתוח מודלים של בינה מלאכותית בסין.

"סין תתקשה יותר ויותר לגשת לשבבים מתקדמים", אמר וואנג. "לעסקים סיניים לא חסר כסף, אבל בלי כוח מחשוב, הם לא יוכלו לנצל באופן מלא מקורות נתונים איכותיים".

וכיוון שחברות מקומיות עדיין מפגרות מאחור בייצור שבבים, סביר להניח שסין לא תתגבר על המגבלות הללו בקרוב.

בזבוז עצום של משאבים.

רובין לי יאנהונג, מייסד שותף ומנכ"ל ענקית מנועי החיפוש באידו, אמר כי השקת מספר תוכניות תואר ראשון במשפטים (LLM) מתחרות בסין היא "בזבוז משאבים עצום" וכי חברות צריכות להתמקד יותר באפליקציות.

העלייה המהירה במספר בעלי תואר ראשון במשפטים לא תעזור לסין להפוך למעצמת בינה מלאכותית בקרוב.

וואנג שיאוצ'ואן, מנכ"ל סטארט-אפ הבינה המלאכותית באיצ'ואן, הצהיר בפורום טכנולוגיה של טנסנט בבייג'ינג כי חברות רבות צריכות להגביל את עצמן לאימון המודלים שלהן בעצמן ו"במקום זאת למקד את מאמציהן במציאת מוצרי בינה מלאכותית ברי קיימא מסחרית וניתנים להרחבה על ידי מינוף מודלים קיימים דרך הענן".

בינתיים, לואו יוצ'ן, מנכ"ל חברת Shenzhen Yantu Intelligence and Innovation, העריך כי "למרות שכרגע אף פלטפורמה לא צצה כדומיננטית מבחינת טכנולוגיה או גודל שוק", פיתוח המודל צריך להימשך מכיוון שאפילו GPT-4 עשוי לא להיות מספיק טוב כדי לעזור לחברות להתמודד עם משימות יומיומיות שבדרך כלל מטופלות על ידי בני אדם".

לדברי סו ליאן ג'ייה מאומדיה, איכות הנתונים המוגבלת מהאינטרנט המנדרינית בהשוואה לעולם דובר האנגלית עלולה גם היא להוות מכשול לשאיפותיה של בייג'ינג להפוך למעצמת בינה מלאכותית.

ההבדלים המבניים בשפה בין אנגלית לסינית, יחד עם הרגישויות הפוליטיות בין סין למערב, גורמים לפער ברור בין השוק המקומי והגלובלי של תגובות צ'אטבוטים מבוססות בינה מלאכותית.

(על פי SCMP)

מהפכת הבינה המלאכותית בעיצומה בסין.

באמצעות מינוף כמות הנתונים העצומה שנוצרת מדי יום מהאוכלוסייה עצמה, חברות ומוסדות מחקר סיניים אימנו ושיפרו אלגוריתמים של בינה מלאכותית, ויישמו אותם בהיבטים שונים של החיים כגון שירותי בריאות, חינוך ותחבורה.