Októberig több mint 200 nagy nyelvi modellt (LLM) dobtak piacra kínai vállalatok és kutatóintézetek, ami kiélezett versenyt eredményezett a világ második legnagyobb gazdaságában .
A verseny szükséges az innováció előmozdításához, de Peking sajátos kontextusában az LLM-ek számának gyors növekedése hatalmas erőforrás-pazarlás lenne.
Kína zsúfolt mesterséges intelligencia piacát hátráltatja a fejlett chipekhez való hozzáférés hiánya, az érzékeny témákra vonatkozó szigorú kormányzati szabályozás, a magas fejlesztési költségek és a mélyen széttagolt technológiai piac.
Számítási teljesítmény hiánya
„Kína számos kihívással néz szembe az LLM fejlesztése során, mivel a GPT és a Google Gemini megjelenése miatt egyre szélesedik a technológiai szakadék a Nyugattal szemben” – mondta Su Lian Jye, az Omdia elemzési igazgatója.
A legnagyobb kihívást az Nvidia fejlett grafikus processzoraihoz (GPU-ihoz) való hozzáférés hiánya jelenti az amerikai kereskedelmi szankciók miatt. Ezeket a GPU-kat, mint például az Nvidia H100-asát, a legújabb LLM-ek szívének tekintik, és nagymértékben meghatározzák a modell teljesítményét.
Egy hónappal az OpenAI GPT-jének elindítása előtt Washington nemzetbiztonsági okokból korlátozásokat vezetett be Peking hozzáférésére az olyan fejlett chipekhez, mint az Nvidia H100 és A100. Egy évvel később az amerikai kormány tovább szigorította a kifejezetten a kínai piacra szánt finomhangolt processzorok, például az A800 és a H800 feletti ellenőrzését, és azzal fenyegetőzött, hogy betilt minden jövőbeli alternatívát.
Wang Shuyi, a Tiencsini Normál Egyetem mesterséges intelligencia és gépi tanulás professzora szerint a nem megfelelő számítási teljesítmény az egyik fő akadálya a mesterséges intelligencia modellek fejlesztésének Kínában.
„Kína egyre nehezebben fog hozzáférni a fejlett chipekhez” – mondta Wang. „A kínai vállalkozásoknak nincs pénzszűkében, de számítási kapacitás nélkül nem lesznek képesek teljes mértékben kihasználni a kiváló minőségű adatforrásokat.”
És mivel a hazai vállalatok továbbra is lemaradnak a chipgyártásban, Kína valószínűleg nem fogja egyhamar leküzdeni ezeket a korlátokat.
Hatalmas erőforrás-pazarlás.
Robin Li Yanhong, a Baidu keresőóriás társalapítója és vezérigazgatója szerint több, egymással versengő LLM képzés (LLM) indítása Kínában „hatalmas erőforrás-pazarlás”, és hogy a vállalatoknak jobban kellene az alkalmazásokra összpontosítaniuk.
Wang Xiaochuan, a Baichuan mesterséges intelligencia startup vezérigazgatója egy pekingi Tencent technológiai fórumon kijelentette, hogy sok vállalatnak a saját modelljeinek betanítására kellene korlátozódnia, és „ehelyett erőfeszítéseit a kereskedelmileg életképes és skálázható MI-termékek megtalálására kellene összpontosítania a meglévő modellek felhőalapú kihasználásával”.
Eközben Luo Yuchen, a Shenzhen Yantu Intelligence and Innovation vezérigazgatója úgy értékelte, hogy „bár jelenleg egyetlen platform sem vált dominánssá a technológia vagy a piaci méret tekintetében”, a modell fejlesztését „folytatni kell, mert még a GPT-4 sem biztos, hogy elég jó ahhoz, hogy segítsen a vállalatoknak a jellemzően emberek által végzett mindennapi feladatok kezelésében”.
Az omdiai Su Lian Jye szerint a mandarin nyelvű internetről származó, az angol nyelvű világhoz képest korlátozott adatminőség szintén akadályozhatja Peking azon törekvéseit, hogy mesterséges intelligencia szuperhatalommá váljon.
Az angol és a kínai nyelv közötti strukturális különbségek, valamint a Kína és a Nyugat közötti politikai érzékenység egyértelmű szakadékot jelent a mesterséges intelligencia által nyújtott chatbot-válaszok hazai és globális piaca között.
(Az SCMP szerint)
Kínában folyamatban van a mesterséges intelligencia forradalom.
2020-ban Kína 10 stratégiai iparágból 7-et uralt.
Kína acélipara a „zöld úton” halad.
[hirdetés_2]
Forrás
Hozzászólás (0)