Empresas chinas de IA florecen a pesar de las restricciones de chips de EE.UU.

Tencent y Baidu, dos de los gigantes tecnológicos más importantes de China, dicen que han encontrado formas de mantenerse competitivas en la carrera global por la inteligencia artificial, incluso mientras Estados Unidos endurece los controles sobre semiconductores clave.

En abril, EE. UU. endureció las normas de exportación sobre ciertos chips fabricados por Nvidia y AMD, incluso después de que la administración Trump levantara una regla controvertida establecida por el presidente Biden. Estos movimientos han llevado a las empresas chinas a adaptarse rápidamente para mantener sus planes de IA en marcha.

Ambas empresas discutió sus estrategias durante las recientes llamadas de resultados. El presidente de Tencent, Martin Lau, y el jefe de la nube de IA de Baidu, Dou Shen, expusieron cada uno cómo planean avanzar a pesar de las limitaciones en las unidades de procesamiento de alta gama.

Tencent tiene un "reservorio bastante sólido" de GPUs

dijo Lau Tencent ha acumulado "un reservorio bastante sólido" de unidades de procesamiento gráfico, o GPUs, que son críticas para entrenar grandes modelos de IA. Al comprar con antelación, la empresa aseguró suficientes chips para alimentar su investigación durante las próximas varias "generaciones" de modelos.

Las GPUs ofrecen la potencia de cómputo bruta necesaria para filtrar enormes volúmenes de datos y ayudar a los modelos a aprender patrones. Pero Lau argumentó que agregar más GPUs no siempre es la mejor ruta para obtener mejores resultados. En cambio, Tencent se ha centrado en exprimir más rendimiento de los chips que ya posee.

"Eso en realidad nos ayudó a mirar nuestro inventario existente de chips de gama alta y decir, deberíamos tener suficientes chips de gama alta para continuar nuestro entrenamiento de modelos por unas generaciones más hacia adelante", dijo Lau.

Para ejecutar tareas de IA, conocidas como inferencia, Tencent está utilizando "optimización de software" para hacer que cada GPU sea más eficiente. Lau añadió que la empresa está explorando modelos de IA más pequeños y ligeros que requieren mucha menos potencia de cómputo y aún así pueden ofrecer resultados sólidos.

"Solo necesitamos seguir explorando estas vías y dedicar probablemente más tiempo al lado del software, en lugar de simplemente comprar GPUs por fuerza bruta", dijo Lau. También señaló que Tencent puede apoyarse en chips y semiconductores diseñados a medida y producidos dentro de China.

Baidu puede construir aplicaciones usando su IA de pila completa

Baidu, que ejecuta el motor de búsqueda más grande del país, señaló su configuración "de pila completa". Esto significa que controla todo, desde los servidores en la nube donde residen los datos hasta los propios modelos de IA, como su chatbot ERNIE, y las aplicaciones construidas sobre esos modelos.

"Incluso sin acceso a los chips más avanzados, nuestras únicas capacidades de IA de pila completa nos permiten construir aplicaciones sólidas y ofrecer un valor significativo", dijo Dou Shen, presidente de la división de nube de IA de Baidu.

Los líderes de Baidu también destacaron sus trucos de software para reducir el costo de ejecutar cargas de trabajo de IA. Debido a que Baidu posee gran parte de su pila tecnológica, puede ajustar cada capa, desde la infraestructura hacia arriba, para sacar más partido a cada GPU que posee.

"Con los modelos fundamentales impulsando la necesidad de una potencia de cómputo masiva, la capacidad de construir y gestionar grandes clústeres de GPUs y de utilizar las GPUs de manera efectiva se ha convertido en ventajas competitivas clave", dijo Shen.

Para amortiguar el impacto de las restricciones de chips de EE. UU., Baidu y otras empresas también se han volcado a los semiconductores fabricados en China. Shen dijo que los chips nacionales, junto con una pila de software local cada vez más eficiente, formarán "una base sólida para la innovación a largo plazo" en el sector de la IA de China.

China ha estado impulsando con fuerza la construcción de su propia industria de chips en los últimos años. Aunque la mayoría de los expertos coinciden en que las GPUs y los chips de IA nacionales aún van por detrás de las ofertas de EE. UU., dicen que el progreso es claro. 

El analista Gaurav Gupta de Gartner señaló que el acaparamiento es solo una táctica; las empresas chinas también han logrado avances constantes en materiales, equipos, diseño de chips y empaquetado.

"Han logrado un éxito decente", dijo Gupta en un correo electrónico, añadiendo que estos chips nacionales pueden no igualar aún a los líderes de EE. UU. pero "continúan haciendo progresos".

En Washington y Silicon Valley, algunos ejecutivos de EE. UU. han instado a repensar los límites de exportación. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, calificó las restricciones de "fracaso" esta semana, argumentando que hacen más daño a las empresas americanas que a los compradores chinos.