中国のAlibabaとBaidu、Nvidiaを捨て自社設計チップへ

中国のテクノロジー巨人であるAlibabaとBaiduは、人工知能モデルの学習に自社チップの使用を開始しており、これは北京が重要技術における自給自足への取り組みを示し、中国市場におけるNvidiaの支配力に対するGrowingな課題を提示している。

AlibabaとBaiduはNvidiaのプロセッサを捨て、自社製ソリューションを利用していると報じられており、Alibabaは自社製プロセッサで小規模なAIモデルの学習を行っている。Baiduも、Ernieモデルのより先進的なバージョンで最新のKunlun P800チップのテストを行っている。

しかし、これは中国企業がチップ設計に注力している進歩と深刻さを浮き彫りにし、Nvidiaの最も先進的なプロセッサへのアクセスを制限する米国輸出規制が作り出した緊急性を強調している。

米国ハードウェアへの依存からの脱却

長年にわたり、大規模AIシステムを構築する中国企業は、特にH100とその後継機であるNvidiaのハードウェアに大きく依存してきた。

NvidiaはGPU分野で市場リーダーであり、AIブームにおける重要インフラコンポーネントの一部であることで知られている。しかし、米国政府は国家安全保障を理由に、これらのチップへのアクセスを段階的に緊縛しており、中国企業は最も先進的なNvidiaチップを入手できない。

しかし、先月、Cryptopolitan は、NvidiaのCEOであるJensen Huangが、Nvidiaの次世代Blackwellチップのいくつかの先進バージョンの販売を推進するためにワシントンと協議していると報じた。それでもなお、最も強力なモデルは依然として制限されているようだ。

これらの規制は、北京が国家補助金数十億ドルと、米国サプライヤーへの依存を削減するよう国家チャンピオンに圧力をかけることで支援され、国内半導体エコシステムの開発を加速させた。

AlibabaのZhenwuとBaiduのKunlunチップ

Alibabaの半導体部門は、クラウドベースのAIワークロードをサポートするためのZhenwu処理ユニットを設計した。

Baiduは独自のKunlunシリーズのAIアクセラレータで作業を進めている。最新のP800バージョンは、同社のフラッグシップ大規模言語モデルであるErnieの新しいバージョンの学習に使用されている。Baiduはまた、Kunlunをコスト削減ツールとして、および外国制裁へのヘッジとして位置づけている。

現時点では、この移行は部分的であり、両社とも特にパフォーマンスのギャップが残る非常に大規模な学習実行に関わる最も先進的なシステムでは依然としてNvidiaチップに依存し続けている。しかし、生産環境で中国製代替品との連携に意欲的なことは、米国テックからの移行における大きな一歩である。

グローバルAI競争への影響

Nvidiaにとって、この展開は警鐘である。中国は最大の海外市場であった。中国企業が米国チップメーカーから自国製GPUへの移行に成功すれば、米国チップへの需要が終了し、輸入規制が解除された場合でも、Nvidiaの市場シェアと貸借対照表に大きな影響を与える可能性がある。

AlibabaとBaiduにとって、自社ハードウェアの設計と制御能力はコストを削減し、北京の産業政策との整合性を高めるのに役立つ可能性がある。

Nvidiaに追いつくことは依然として困難だが、最新の展開により近づいているように見える。これらの企業は、CUDAなどの先進的なソフトウェアフレームワークを誇るNvidiaのパフォーマンスとエコシステムサポートに追いつく必要がある。