Контролът върху износа на микрочипове от САЩ, наложен миналата година, за да замрази разработването на суперкомпютри в Китай, използвани за разработване на ядрени оръжия и системи с изкуствен интелект като ChatGPT, има само минимално въздействие върху технологичния сектор на Китай, се изтъква в анализ на Ройтерс.
Правилата ограничиха доставките на чипове на Nvidia Corp (NVDA.O) и Advanced Micro Devices Inc (AMD.O), които се превърнаха в стандарт на глобалната технологична индустрия за разработване на чатботове и други AI системи.
Но Nvidia създаде варианти на своите чипове за китайския пазар, които са със забавено действие, за да отговарят на правилата на САЩ. Експерти от индустрията коментират пред агенцията, че най-новият – Nvidia H800, обявен през март – вероятно ще отнеме 10 до 30% повече време за изпълнение на някои задачи с ИИ и може да удвои някои разходи в сравнение с най-бързите чипове на Nvidia в САЩ.
Дори забавените чипове на Nvidia представляват подобрение за китайските фирми. Tencent Holdings (0700.HK), една от най-големите технологични компании в Китай, през април изчисли, че системите, използващи H800 на Nvidia, ще съкратят времето, необходимо за обучение на най-голямата AI система с повече от 50%, от 11 дни на четири дни.
„Компаниите за изкуствен интелект, с които разговаряме, изглежда виждат недостатъка като относително малък и управляем“, казва Чарли Чай, базиран в Шанхай анализатор от 86Research.
Предизвикателството пред САЩ бе да се забави напредъкът на Китай във високите технологии, без да навреди това на американските компании. Част от стратегията на САЩ при определянето на правилата беше да се избегне шок, при който китайците да се откажат напълно от американските чипове и да удвоят собствените си усилия за разработка на чипове.
Ограниченията за износ имат две части. Първият поставя таван на способността на чипа да изчислява изключително точни числа, мярка, предназначена да ограничи суперкомпютрите, които могат да се използват във военни изследвания. Източници от индустрията за чипове казаха, че това е ефективно действие. Но изчисляването на изключително прецизни числа е по-малко уместно в работата с ИИ като големи езикови модели, където е по важно количеството данни, които чипът може да обработи.
„Правителството не се стреми да навреди на конкуренцията или индустрията на САЩ и позволява на американските фирми да доставят продукти за търговски дейности, като предоставяне на облачни услуги за потребителите“, се казва в изявление на Nvidia от миналата седмица.
Второто ограничение в САЩ е за скоростта на трансфер от чип към чип, което засяга AI. Моделите зад технологии като ChatGPT са твърде големи, за да се поберат на един чип. Вместо това те трябва да бъдат разпределени в много чипове – често хиляди – които трябва да комуникират помежду си.
Nvidia не е разкрила подробности за производителността на чипа H800 само за Китай, но лист със спецификации, видян от Ройтерс, показва скорост от чип до чип от 400 гигабайта в секунда, по-малко от половината от пиковата скорост от 900 гигабайта в секунда за водещия чип H100 на Nvidia, който се предлага извън Китай.
Някои от AI индустрията смятат, че това все още е достатъчна скорост. Naveen Rao, главен изпълнителен директор на стартираща компания MosaicML, която е специализирана в подпомагането на AI моделите да работят по-добре на ограничен хардуер, оцени 10-30% забавяне на системата. „Има начини всичко това да се заобиколи алгоритмично“, казва той.
Парите помагат. Чип в Китай, който отнема два пъти повече време, за да завърши задача за обучение на AI, отколкото по-бърз чип в САЩ, все още може да върши работата. „В този момент трябва да похарчите 20 милиона долара вместо 10 милиона долара, за да го обучите“, коментира пред Ройтерс източник от индустрията. „Това гадно ли е? Да, така е. Но това означава ли, че е невъзможно за Alibaba или Baidu? Не, това не е проблем.“
Освен това изследователите на AI се опитват да намалят масивните системи, които са изградили, за да намалят разходите за продукти за обучение, подобни на ChatGPT и други процеси. Те ще изискват по-малко чипове, намалявайки комуникациите между чипове и въздействието на ограниченията на скоростта в САЩ.
Преди две години индустрията смяташе, че AI моделите ще стават все по-големи и по-големи, посочва Кейд Даниел, софтуерен инженер в Anyscale, стартираща компания в Сан Франциско, която предоставя софтуер, за да помогне на компаниите да извършват работа с AI.
„Ако това все още беше вярно днес, ограничението на износа щеше да има много по-голямо въздействие. Това ограничение за износ е забележимо, но не е толкова опустошително, колкото би могло да бъде“, допълва той.
