Tencent behauptet, trotz des Risikos von US-Sanktionen über ausreichend fortschrittliche KI-Chips „für Generationen“ zu verfügen

Tencent gab bekannt, dass es über genügend High-End-GPUs verfüge, um neue KI-Modelle jahrelang zu trainieren. Derdent des Unternehmens behauptete, man besitze einen „ziemlichtronVorrat an Chips“, die zuvor von Nvidia erworben worden seien. 

Chinesische Unternehmen, darunter Tencent Holdings, Alibaba Group und ByteDance, aufgegeben in den ersten drei Monaten des Jahres – bevor im April Exportkontrollen für den Chip verhängt wurden – Bestellungen für Nvidias H20-Serverchips im Wert von mindestens 16 Milliarden US-Dollar

Die US-Blockade des Imports modernster Grafikprozessoren nach China, die 2022 von der Biden-Administration beschlossen und von Trump verschärft wurde, hat Pekings technologischen Aufstieg zwar verlangsamt und erschwert, doch Wirtschaftsnobelpreisträger Thomas Sargent sagte: „China hat viele hervorragende Ingenieure. Wenn die USA China komplett von Chips abschneiden … kann man das nicht dauerhaft stoppen.“

Lau sagt, Tencent und andere chinesische Chiphersteller streben nach Selbstversorgung 

Martin Lau von Tencent im Rahmen der Telefonkonferenz zu den Geschäftszahlen:
LLM-Training hat nächste Priorität und erfordert leistungsstärkere Chips.
Selbst mit kleineren Clustern lässt sich ein gutes Training erzielen.

Der vorhandene Bestand an High-End-Chips sollte also ausreichen, um das Training unserer Modelle für einige weitere Generationen fortzusetzen

– Evelyn Cheng (@chengevelyn) 15. Mai 2025

Der Präsident von Tencentdent darauf hin, dass es hilfreich sei, den vorhandenen Bestand an High-End-Chips des Unternehmens zu prüfen, und erklärte, Tencent verfüge über genügend solcher Chips, um das Training seiner Modelle noch jahrelang fortzusetzen. Lau merkte an, dass agentenbasierte KI und die Verarbeitung von Gedankenketten mehr GPUs benötigten, sagte aber auch, dass die Softwareoptimierung Tencent „erhebliches Potenzial“ biete, die Inferenzeffizienz weiter zu verbessern.

Huawei-Gründer Ren Zhengfei erklärte am 17. Februar gegenüber dem Vorsitzenden der KPCh, Xi Jinping, dass die jüngsten Fortschritte von Huawei und seinen Partnern den Mangel an heimischer Produktion fortschrittlicher Chips und die negativen Auswirkungen der US-Exportkontrollen gemildert hätten. Ren fügte hinzu, er leite ein Netzwerk von über 2.000 chinesischen Unternehmen, die gemeinsam daran arbeiten, dass China bis 2028 eine Selbstversorgungsquote von über 70 % in der Halbleiter-Wertschöpfungskette erreicht.

„Es handelt sich also um eine sehr dynamische Situation, und wir müssen die Situation auf eine absolut regelkonforme Weise bewältigen, gleichzeitig aber auch versuchen, die richtige Lösung für uns zu finden, um sicherzustellen, dass unsere KI-Strategie weiterhin umgesetzt werden kann.“

–Martin Lau, Tencent-dent

Lau erklärte außerdem, Tencent prüfe Alternativen zu GPUs. Das Unternehmen könne potenziell andere Chips – kompatible Chips, die in China erhältlich oder importiert werden können – sowie in einigen Fällen ASICs und GPUs für kleinere Modelle einsetzen. Tencent gab daher bekannt, in Effizienzmaßnahmen investieren zu wollen, darunter das Training kleinerer Modelle, die auf die Bedürfnisse bestimmter, ressourcenschonender Anwendungen zugeschnitten sind.

Tencent behauptet, mit weniger GPUs mehr im Bereich KI zu erreichen

Tencent meldete eine Verlangsamung beim Einsatz von GPUs und führte dies auf die Priorisierung der Chipeffizienz gegenüber reinen Zahlen zurück – eine Strategie, die das KI-Unternehmen DeepSeek bereits deutlich gemacht hat. 

Tencents Strategiechef James Mitchell erklärte, das Unternehmen erziele mit den vorhandenen GPUs eine deutlich höhere Produktivität beim Training eines großen Sprachmodells, ohne die Anzahl zusätzlicher GPUs in dem ursprünglich erwarteten Tempo erhöhen zu müssen. Er fügte hinzu, Tencent habe sein HunYuan-T1-Logikmodell und das DeepSeek-R1-Modell in seine Chatbot-App Yuanbao integriert und betonte, dass die Erweiterung der Funktionalität nicht zwangsläufig einen exponentiellen Anstieg des Chipverbrauchs für jede neue KI-Modelliteration erfordere.

Der Ansatz des chinesischen Technologieunternehmens, die Leistung seiner Chips zu maximieren, wurde im Januar mit der Einführung von DeepSeek R1 deutlich. Tencent gab bekannt, dass die Schulungskosten einige Millionen betrugen und lediglich etwa 2.000 ältere Nvidia-GPUs zum Einsatz kamen, was zu einem Einbruch der US-amerikanischen Technologieaktien führte. 

Tesla -Chef Elon Musk hatte zuvor erklärt, der Wettlauf um die beste KI hänge von der Kontrolle über die Chipindustrie ab. Er warnte davor, dass Taiwan nahezu alle fortschrittlichen KI-Chips produziere, was die globale Versorgung gefährden würde, sollte China einmarschieren. Musk forderte die USA daher auf, die heimische Produktion aus Gründen der nationalen Sicherheit deutlich auszubauen.