Do października chińskie firmy i instytucje badawcze wprowadziły na rynek ponad 200 dużych modeli językowych (LLM), co doprowadziło do zaciętej konkurencji w drugiej co do wielkości gospodarce świata.
Konkurencja jest niezbędna do wspierania innowacyjności, ale w kontekście Pekinu gwałtowny wzrost liczby programów LLM byłby ogromnym marnotrawstwem zasobów.
Na zatłoczonym chińskim rynku sztucznej inteligencji barierą jest brak dostępu do zaawansowanych układów scalonych, surowe regulacje rządowe dotyczące delikatnych kwestii, wysokie koszty rozwoju oraz głęboko rozdrobniony rynek technologii.
Brak mocy obliczeniowej
„Chiny stoją przed licznymi wyzwaniami w zakresie rozwoju LLM, ponieważ luka technologiczna w stosunku do Zachodu pogłębia się ze względu na pojawienie się GPT i Gemini firmy Google” – powiedział Su Lian Jye, dyrektor ds. analiz w Omdia.
Największym wyzwaniem jest brak dostępu do zaawansowanych procesorów graficznych (GPU) firmy Nvidia z powodu sankcji handlowych USA. Te procesory, takie jak Nvidia H100, są uważane za serce najnowszych procesorów LLM i w dużej mierze decydują o wydajności modelu.
Miesiąc przed uruchomieniem GPT przez OpenAI, Waszyngton nałożył ograniczenia na dostęp Pekinu do zaawansowanych układów scalonych, takich jak Nvidia H100 i A100, ze względów bezpieczeństwa narodowego. Rok później rząd USA jeszcze bardziej zaostrzył kontrolę nad precyzyjnie dostrojonymi procesorami specjalnie na rynek chiński, takimi jak A800 i H800, i zagroził zakazem wszelkich przyszłych alternatyw.
Wang Shuyi, profesor sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na Uniwersytecie Normalnym w Tianjinie, powiedział, że niewystarczająca moc obliczeniowa jest jedną z głównych przeszkód w rozwoju modeli sztucznej inteligencji w Chinach.
„Chiny będą miały coraz większe trudności z dostępem do zaawansowanych chipów” – powiedział Wang. „Chińskim firmom nie brakuje pieniędzy, ale bez mocy obliczeniowej nie będą w stanie w pełni wykorzystać wysokiej jakości źródeł danych”.
A biorąc pod uwagę, że krajowe przedsiębiorstwa wciąż pozostają w tyle pod względem produkcji układów scalonych, mało prawdopodobne jest, aby Chiny w najbliższym czasie pokonały te ograniczenia.
Ogromne marnotrawstwo zasobów.
Robin Li Yanhong, współzałożyciel i dyrektor generalny giganta wyszukiwarek Baidu, powiedział, że uruchamianie w Chinach wielu konkurujących ze sobą programów LLM to „ogromne marnotrawstwo zasobów” i że firmy powinny skupić się bardziej na aplikacjach.
Wang Xiaochuan, dyrektor generalny startupu zajmującego się sztuczną inteligencją Baichuan, stwierdził na forum technologicznym Tencent w Pekinie, że wiele firm powinno ograniczyć się do trenowania własnych modeli i „zamiast tego skupić swoje wysiłki na znajdowaniu komercyjnie opłacalnych i skalowalnych produktów z zakresu sztucznej inteligencji, wykorzystując istniejące modele w chmurze”.
Tymczasem Luo Yuchen, dyrektor generalny Shenzhen Yantu Intelligence and Innovation, ocenił, że „chociaż obecnie żadna platforma nie stała się dominująca pod względem technologii lub wielkości rynku”, rozwój modelu powinien być „kontynuowany, ponieważ nawet GPT-4 może nie być wystarczająco dobry, aby pomóc firmom w obsłudze codziennych zadań, które zazwyczaj wykonują ludzie”.
Według Su Lian Jye z Omdia, ograniczona jakość danych z internetu w języku mandaryńskim w porównaniu ze światem anglojęzycznym może również stanowić przeszkodę w realizacji ambicji Pekinu, który chce stać się supermocarstwem w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Różnice strukturalne między językiem angielskim i chińskim, a także wrażliwość polityczna Chin i Zachodu sprawiają, że istnieje wyraźny podział między rynkami krajowymi i globalnymi w zakresie odpowiedzi chatbotów opartych na sztucznej inteligencji.
(Według SCMP)
W Chinach trwa rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji.
W 2020 roku Chiny dominowały w 7 z 10 strategicznych gałęziach przemysłu.
Chiński przemysł stalowy podąża „zieloną drogą”.
Źródło
Komentarz (0)