Le aziende cinesi di intelligenza artificiale prosperano nonostante le restrizioni sui chip statunitensi

Tencent e Baidu, due dei principali giganti tecnologici della Cina, affermano di aver trovato modi per rimanere competitive nella gara globale per l'intelligenza artificiale, anche mentre gli Stati Uniti stringono i controlli sui semiconduttori chiave.

Ad aprile, gli Stati Uniti hanno inasprito le regole di esportazione per alcuni chip prodotti da Nvidia e AMD, anche dopo che l'amministrazione Trump ha revocato una regola controversa introdotta dal presidente Biden. Queste mosse hanno spinto le aziende cinesi ad adattarsi rapidamente per mantenere in pista i loro piani per l'IA.

Entrambe le aziende ha discusso hanno illustrato le loro strategie durante le recenti conferenze sui risultati finanziari. Martin Lau, presidente di Tencent, e Dou Shen, capo dell'IA cloud di Baidu, hanno spiegato come intendano andare avanti nonostante i limiti sulle unità di elaborazione di fascia alta.

Tencent dispone di un "buon stock" di GPU

ha dichiarato Lau Tencent di aver accumulato un "buon stock" di unità di elaborazione grafica, o GPU, fondamentali per l'addestramento di grandi modelli di IA. Acquistando in anticipo, l'azienda si è assicurata chip sufficienti per alimentare la sua ricerca per le prossime "generazioni" di modelli.

Le GPU offrono la potenza di calcolo grezza necessaria per setacciare enormi volumi di dati e aiutare i modelli ad apprendere i pattern. Tuttavia, Lau sostiene che aggiungere più GPU non è sempre la strada migliore per ottenere risultati migliori. Tencent si è invece concentrata sull'estrarre più prestazioni dai chip già in suo possesso.

"Questo ci ha effettivamente aiutato a riconsiderare il nostro inventario esistente di chip di fascia alta e a dire che dovremmo avere abbastanza chip di fascia alta per continuare l'addestramento dei modelli per altre alcune generazioni future", ha detto Lau.

Per eseguire attività di IA, note come inferenza, Tencent sta utilizzando "ottimizzazioni software" per rendere ogni GPU più efficiente. Lau ha aggiunto che l'azienda sta esplorando modelli di IA più piccoli e snelli che richiedono molta meno potenza di calcolo e possono comunque fornire risultati solidi.

"Dobbiamo solo continuare a esplorare queste strade e dedicare probabilmente più tempo al lato software, piuttosto che limitarci ad acquistare GPU con la forza bruta", ha detto Lau. Ha inoltre sottolineato che Tencent può fare affidamento su chip progettati su misura e semiconduttori prodotti all'interno della Cina.

Baidu può creare app utilizzando la sua IA full-stack

Baidu, che gestisce il più grande motore di ricerca del paese, ha sottolineato la sua configurazione "full-stack". Questo significa che controlla tutto, dai server cloud dove risiedono i dati ai modelli di IA stessi, come il chatbot ERNIE, e alle applicazioni costruite sopra questi modelli.

"Anche senza accesso ai chip più avanzati, le nostre uniche capacità di IA full-stack ci permettono di creare applicazioni solide e fornire un valore significativo", ha dichiarato Dou Shen, presidente della divisione AI cloud di Baidu.

I leader di Baidu hanno anche evidenziato i loro trucchi software per ridurre il costo dell'esecuzione dei carichi di lavoro di IA. Poiché Baidu possiede gran parte del suo stack tecnologico, può modificare ogni livello, dall'infrastruttura in su, per ottenere di più da ogni GPU di cui dispone.

"Con i modelli di base che aumentano la necessità di una potenza di calcolo massiccia, la capacità di costruire e gestire cluster di GPU su larga scala e di utilizzare le GPU in modo efficace è diventata un vantaggio competitivo chiave", ha detto Shen.

Per attenuare l'impatto dei limiti sui chip imposti dagli Stati Uniti, Baidu e altre aziende si sono anche rivolte ai semiconduttori prodotti in Cina. Shen ha dichiarato che i chip nazionali, abbinati a uno stack software locale sempre più efficiente, formeranno "una solida base per l'innovazione a lungo termine" nel settore dell'IA cinese.

La Cina ha spinto con forza per costruire la propria industria dei chip negli ultimi anni. Sebbene la maggior parte degli esperti concordi sul fatto che le GPU nazionali e i chip per l'IA siano ancora indietro rispetto alle offerte statunitensi, affermano che i progressi sono evidenti. 

L'analista Gaurav Gupta di Gartner ha notato che l'accumulo di scorte è solo una tattica; le aziende cinesi hanno anche ottenuto guadagni costanti in materiali, attrezzature, progettazione di chip e packaging.

"Hanno ottenuto un successo discreto", ha detto Gupta in un'e-mail, aggiungendo che questi chip nazionali potrebbero non ancora eguagliare i leader statunitensi ma "continuano a fare progressi".

A Washington e nella Silicon Valley, alcuni dirigenti statunitensi hanno sollecitato una revisione dei limiti alle esportazioni. Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha definito queste restrizioni un "fallimento" questa settimana, sostenendo che fanno più male alle aziende americane che agli acquirenti cinesi.