Надежды Китая на искусственный интеллект столкнулись с препятствием: дефицит чипов усугубляет разрыв с Америкой

Ведущие исследователи в области искусственного интеллекта в Китае сейчас говорят то, что противоречит оптимистичным заголовкам прошлого года. Их страна, вероятно, в ближайшее время не догонит Соединенные Штаты. Проблема сводится к компьютерным чипам.

«Возможно, на самом деле разрыв увеличивается», — заявил Тан Цзе, основатель китайской компании по разработке искусственного интеллекта Zhipu, на конференции в Пекине в минувшие выходные. «Хотя в некоторых областях мы добиваемся успехов, мы все же должны признавать проблемы и неравенство, с которыми сталкиваемся»

Дефицит чипов стал очевиден, когда Nvidia представила свою новую линейку Rubin в январе. Компания назвала несколько американских фирм в качестве покупателей, но исключила из списка всех китайских разработчиков ИИ. Американские правила запрещают Nvidia продавать чипы напрямую в Китай.

Китайские компании начали обсуждать возможность аренды вычислительных мощностей в центрах обработки данных в Юго-Восточной Азии и на Ближнем Востоке, чтобы получить доступ к чипам Rubin, сообщили WSJ источники, знакомые с ситуацией. Это происходит после прошлогодних попыток получить доступ к чипам линейки Blackwell от Nvidia.

Эти обходные пути, используемые в других странах, в основном законны. Но это означает, что китайские разработчики ИИ в итоге получают меньше чипов и больше проблем, чем их американские конкуренты, обладающие огромными финансовыми ресурсами.

Лидеры отрасли оценивают вероятность наверстывания упущенного на уровне 20% или менее

На той же конференции Джастина Лина, руководителя разработки модели искусственного интеллекта Qwen компании Alibaba , спросили, сможет ли какая-либо китайская компания обогнать OpenAI и Anthropic в ближайшие три-пять лет. Он оценил вероятность этого в 20% или меньше.

Американский экспортный контроль отпугнул многие китайские фирмы от разработки передовых технологий искусственного интеллекта, требующих огромных вычислительных мощностей. Вместо этого они сосредоточились на внедрении ИИ в повседневные продукты. Тем временем американские компании продолжают закупать новейшие чипы, чтобы продвигать свои разработки.

«В OpenAI и других американских компаниях огромные вычислительные мощности выделены на исследования следующего поколения, в то время как у нас ресурсы ограничены», — сказал Лин. «Даже удовлетворение потребностей в предоставлении услуг поглощает большую часть наших ресурсов»

По оценкам аналитиков UBS, крупнейшие китайские интернет-компании в прошлом году потратили около 57 миллиардов долларов на капитальные проекты, причем большая часть этих средств была направлена ​​на искусственный интеллект. Это составляет примерно одну десятую часть от того, что потратили американские компании.

Тем не менее, никто пока не списывает Китай со счетов. Такие разработчики, как DeepSeek, доказали, что могут многого добиться с малыми ресурсами. Две другие компании, занимающиеся искусственным интеллектом, Zhipu и MiniMax, в этом месяце совместно привлекли более 1 миллиарда долларов посредством размещения акций в Гонконге. Акции MiniMax выросли более чем вдвое по сравнению с начальной ценой.

«Несмотря на более сложную операционную среду, инвесторы продолжают учитывать возможность технологического догоняющего развития или прорыва», — сказала Алисса Ли, давний инвестор в технологический сектор, ныне работающая в стартапе, занимающемся искусственным интеллектом. «Сам этот оптимизм свидетельствует об уровне инноваций, продемонстрированных китайскими компаниями»

DeepSeek сокращает разрыв за счет повышения эффективности

Компания DeepSeek привлекла внимание в Америке год назад своейtronмоделью ИИ. С тех пор она поделилась методами повышения эффективности разработки ИИ, и некоторые западные исследователи подхватили их. В этом месяце DeepSeek опубликовала две статьи, описывающие новую схему , которая позволяет разработчикам создавать более крупные модели с меньшим количеством микросхем, а также конструкцию памяти , которая помогает моделям работать лучше.

Согласно данным Epoch AI, модели от DeepSeek и Alibaba сократили разрыв с ведущими американскими моделями до четырех месяцев, по сравнению со средним показателем в семь месяцев в последние годы. Многие ведущие китайские модели являются открытым исходным кодом, что означает, что любой может скачать и изменить их. Это повышает авторитет китайских компаний, в то время как ведущие американские модели остаются закрытыми.

Однако DeepSeek столкнулся с трудностями. При создании своей новой основной модели в прошлом году компания пробовала использовать чипы от Huawei и других китайских производителей. Результаты оказались неудовлетворительными, поэтому для некоторых задач были задействованы чипы Nvidia, сообщили источники, знакомые с проектом. Компания добилась прогресса и планирует выпустить новую модель в ближайшие недели.

«Основным узким местом являются производственные мощности по выпуску микросхем», — заявил Яо Шуньюй из Tencent на мероприятии в Пекине. Недавно Яо покинул OpenAI, чтобы возглавить разработку решений в области искусственного интеллекта в Tencent.

Одобрение чипа H200 вряд ли изменит правила игры

Недавнее решение Вашингтона разрешить Nvidia продавать свой чип H200 Китаю, вероятно, мало что изменит, считают отраслевые эксперты. H200 отстает на два поколения от линейки Rubin и стал слишком слабым для обучения лучших моделей искусственного интеллекта. Компании все еще ждут одобрения Пекина на покупку чипов, а китайские чиновники разрабатывают правила регулирования закупок, как ранее сообщал Cryptopolitan .

Китайский бизнес Nvidia продолжает сталкиваться с политическими препятствиями. Выручка от продаж в Китае упала на 45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и составила около 3 миллиардов долларов в последнем квартале. Тем не менее, в целом выручка Nvidia в третьем квартале достигла 57 миллиардов долларов, что более чем на 60% больше, чем в предыдущем году, и компания стала первой, чья рыночная капитализация достигла 5 триллионов долларов прошлой осенью.

Долгосрочная проблема для Nvidia заключается в том, что китайские компании могут создавать программное обеспечение с открытым исходным кодом, работающее на многих типах чипов, а не только на чипах Nvidia. Значительная часть конкурентных преимуществ Nvidia обусловлена ​​её программной платформой CUDA, которая вынуждает разработчиков использовать только чипы этой компании.

«Это настоящий кошмарный сценарий», — сказал аналитик Seaport Джей Голдберг.

Если китайские разработчики, вынужденные использовать отечественные чипы, создадут программные инструменты, получившие всемирное распространение, это может подорвать конкурентное преимущество Nvidia.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг придерживается иного мнения. «Как я уже давно говорил, Китай отстает от Америки на наносекунды в области ИИ», — написал он в ноябре на X. «Крайне важно, чтобы Америка победила, опередив конкурентов и завоевав разработчиков по всему миру»