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Der chinesische Konzern Huawei setzt auf Open Source, um die weltweite Akzeptanz von KI-Modellen zu fördern

VonCollins J. OkothCollins J. Okoth
Lesezeit: 3 Minuten
Der chinesische Konzern Huawei setzt auf Open Source, um die weltweite Akzeptanz von KI-Modellen zu fördern
  • Huawei plant, zwei seiner KI-Modelle aus der Pangu-Serie als Open Source zu veröffentlichen.
  • Das Unternehmen erwartet, dass dieser Schritt Anreize für die Nutzung anderer Huawei-Produkte, wie beispielsweise der Ascend AI-Chips, schaffen wird.
  • Baidu hat am Montag auch seine LLM-Serie Ernie als Open Source veröffentlicht.

Huawei kündigte am Montag an, zwei seiner Pange-Modelle und auf Ascend basierende Modellinferenztechnologien als Open Source zu veröffentlichen. Das Unternehmen erklärte, die Initiative diene dem Aufbau seines KI-Ökosystems und der Expansion ins Ausland. 

Der Schritt des chinesischen Technologiekonzerns, den Quellcode offenzulegen, steht im Einklang mit anderen chinesischen KI-Unternehmen, die ebenfalls eine Open-Source -Entwicklungsstrategie verfolgen. Am Montag veröffentlichte auch der multinationale KI-Technologiekonzern Baidu als Open Source seine umfangreiche Sprachmodellreihe Ernie

Huawei setzt neue Maßstäbe in der KI-Branche 

Das Unternehmen gab die Veröffentlichung seines dichten Pangu-Modells mit 7 Milliarden Parametern, des Pangu Pro MoE (Mixtures-of-Experts)-Modells mit 72 Milliarden Parametern sowie seiner auf Ascend basierenden Modellinferenztechnologie bekannt, die als Plattform für die KI-Infrastruktur dient.

Die Gewichte des Pangu Pro MoW 72B-Modells und der auf Ascend basierende Inferenzcode für das groß angelegte MoE-Modell wurden als Open Source veröffentlicht, während der Inferenzcode für das Pangy 7B in Kürze auf der Open-Source-Plattform verfügbar sein wird.

Paul Triolo, Partner und Senior Vice Presidentdent China bei der Beratungsfirma DGA-Albright Stonebridge Group, stellte fest, dass Huawei von einem kompetenten Telekommunikationsunternehmen des Privatsektors zu einem Technologiegiganten entwickelt hat, der die gesamte Bandbreite von KI-Hardware und -Software abdeckt.

Huawei gab bekannt , dass die Open-Source-Initiative ein weiterer wichtiger Bestandteil seiner Ascend-Ökosystemstrategie sei. Das Unternehmen argumentierte, dass dies dazu beitragen werde, die Einführung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Branchen weltweit zu beschleunigen.

Laut dem Technologieunternehmen bezieht sich sein Ascend-Ökosystem auf KI-Produkte, die auf der Ascend-KI-Chipserie basieren. Das Unternehmen bestätigte, dass die Chips in China als führender Konkurrent von Nvidias. Der US-amerikanische multinationale Technologiekonzern darf seine fortschrittlichen Produkte nur eingeschränkt in China verkaufen.

Lian Jye Su, Chefanalyst bei Omdia, argumentierte, dass die Veröffentlichung von Pangu als Open-Source-Software es Entwicklern und Organisationen ermöglicht, die Modelle zu testen und individuelle Anpassungen für ihre Bedürfnisse vorzunehmen. Er glaubt außerdem, dass diese Initiative die Nutzung anderer Huawei-Produkte fördern wird. 

Su bestätigte, dass die Kombination der Pangu-Modelle von Huawei mit den KI-Chips und zugehörigen Produkten dem Unternehmen einen Vorteil bei der Optimierung seiner KI-Lösungen und -Anwendungen verschafft. Huawei konzentriert sich auf spezialisierte KI-Modelle in Sektoren wie Regierung, Finanzen und Fertigung, obwohl Wettbewerber wie Baidu über LLMs mit breitem Leistungsspektrum verfügen.

„Huawei ist auf Softwareebene nicht sotronwie Unternehmen wie DeepSeek und Baidu – aber das muss es auch nicht sein. Ziel ist es, letztendlich mit Open-Source-Produkten den Hardwareabsatz anzukurbeln, was ein völlig anderes Modell darstellt als bei anderen. Huawei kooperiert außerdem mit DeepSeek, Baidu und anderen und wird dies auch weiterhin tun.“

-Marc Einstein, Forschungsdirektor bei Counterpoint Research.

Ray Wang, leitender Analyst bei Constellation Research, verglich Huaweis Chip-to-Model-Strategie mit der von Google, das ebenfalls KI-Chips und KI-Modelle wie seine Open-Source-Gemma-Modelle entwickelt. 

Huaweis jüngste Ankündigung unterstreicht die internationalen Ambitionen des Unternehmens, das sich – gemeinsam mit Firmen wie Zhipu AI – schrittweise in neue Auslandsmärkte integriert. Der chinesische Technologiekonzern rief zudem Entwickler, Partnerunternehmen und Forscher weltweit dazu auf, seine Open-Source-Produkte herunterzuladen und zu nutzen, um Feedback zu sammeln und die Produkte zu verbessern.

Einstein ist überzeugt, dass Huaweis Open-Source-Ansatz in Entwicklungsländern, wo Unternehmen preissensibler sind, ebenso gut ankommen wird wie bei anderen Produkten des Unternehmens. Huawei möchte seine neuesten KI-Rechenzentrumslösungen im Rahmen seiner globalen Strategie auch in weiteren Ländern anbieten.

Huawei enthüllt Vision für KI-gestützte Rechenzentren

Das Unternehmen gab am 20. Mai seinen strategischen Fahrplan für fortschrittliche Rechenzentren in Usbekistan bekannt, die Initiativen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) unterstützen sollen. Alex Xing, Präsidentdent Huawei Digital Power Middle East and Central Asia, erklärte, dass der Rahmen des Unternehmens für die KI-Infrastruktur der nächsten Generation die 1,5 Milliarden US-Dollar schwere KI-Entwicklungsstrategie des Landes fördern werde.

Usbekistans Strategie zur Entwicklung künstlicher Intelligenz 2030, die im Oktober 2024 unterzeichnet wurde, verdeutlicht die umfassende Strategie des Landes zur Entwicklung von KI-basierter Software und Dienstleistungen im Wert von 1,5 Milliarden US-Dollar. Der Technologiekonzern ist der Ansicht, dass der Plan die Schaffung einer leistungsstarken Serverinfrastruktur für die Verarbeitung großer Datenmengen vorsieht.

Laut IDC wird die Initiative bis 2028 voraussichtlich 200 Milliarden US-Dollar übersteigen, wobei die IT-Stromversorgungskapazität von Rechenzentren im asiatisch-pazifischen Raum im selben Jahr 94,4 Gigawatt erreichen soll. Xing hob drei zentrale Herausforderungen für KI-Rechenzentren hervor: höhere Zuverlässigkeit, schnellere Implementierung und einen höheren Energiebedarf. Er betonte außerdem, dass das KI-Zeitalter zehnmal mehr Leistung, zehnmal mehr Speicherkapazität und zehnmal höhere Effizienz erfordert.

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