¿Fue un fracaso el intento de Washington de impedir el desarrollo de la IA en China?

La ambición de Estados Unidos de obstaculizar el desarrollo de China en inteligencia artificial (IA) no parece ser tan efectivo como se esperaba. Para no penalizar a sus empresas, Washington autoriza la exportación de semiconductores permitiéndoles capacitarse siempre que estos estén restringidos. Una restricción que no interferiría no tanto las empresas chinasya adaptado a la situación.

Las ambiciones de Washington para frenar a China

Desde octubre, Estados Unidos han restringido severamente la exportación de semiconductores y equipos para fabricarlos a China. Para obtenerlo, las empresas chinas se presentan en la Entity list, una lista negra establecida por el Departamento de Comercio. Ellas debe obtener una licencia para comprar productos estadounidenses como los de NVIDIA.

Temiendo que Pekín puede usar tecnología basado en inteligencia artificial con fines militares, Washington busca impedir su desarrollo. De hecho, para entrenar sus IA, Los gigantes tecnológicos chinos necesitan los chips más avanzados, que incluye los modelos H100 y A100 de NVIDIA. muy poderoso, estos son inaccesibles para ellos..

Semiconductores menos potentes para Beijing

Para seguir comerciando con el Reino Medio, que permanece uno de sus mercados más importantesNVIDIA ofrece a la venta versiones menos eficientes de sus productos como el H800 y A800. Con una potencia informática y una tasa de transferencia de datos reducidas, estos semiconductores cumplir con las regulaciones del gobierno de EE. UU.. Una forma de que las empresas chinas mantengan cierta avances en el sector de la inteligencia artificial.

Tal como está, Tencent estimó en abril que Los chips H800 alargarían el tiempo de entrenamiento a 11 díasdonde el modelo H100 solo requiere 4. Charlie Chai, analista de la firma 86Research, explicó a la agencia de noticias Reuters eso ” las empresas de IA con las que hablamos parecen considerar que la discapacidad es relativamente baja y manejable “.

Por su parte, NVIDIA declaró que “ Los controles de exportación de octubre nos obligan a crear productos cuya brecha entre los dos mercados continúa ampliándose “. Antes de agregar eso respetamos las normas ofreciendo al mismo tiempo productos lo más competitivos posible en cada mercado “.

Alternativas que funcionan

Sin embargo, es claro que estas restricciones tienen un costo. Analistas de UBS, retransmitidos por el Wall Street Journalestimó la cantidad de chips A100 necesarios para entrenar un modelo de lenguaje como ChatGPT entre 5.000 y 10.000. Habría que más del doble de chips menos eficientes para lograr tal resultado.

Según la Asociación de la Industria de Semiconductores de China, una asociación comercial para la industria de semiconductores en China, quedarían entre 40.000 y 50.000 modelos A100 en China, obtenido antes del establecimiento de las restricciones. Los gigantes tecnológicos chinos poseen comenzó a reservarlos para actividades que requieren un poder de cómputo significativo.

En un intento por salvar estos valiosos productos, cada vez más empresas chinas experimentar con la combinación de diferentes semiconductores para simular su rendimiento. Una solución de último recurso que parece ser efectivo. En marzo, Huawei presumió de haber utilizado este proceso para entrenar su propio modelo de lenguaje, PanGu-Σ (PDF). A pesar de algunas deficiencias, ha demostrado ser casi completamente operativo.

A medida que disminuye la cantidad de semiconductores necesarios para desarrollar sistemas de IA, Las restricciones estadounidenses están demostrando ser cada vez menos efectivas. Cade Daniel, ingeniero de software de Anyscale, dijo Reuters eso ” estas restricciones a la exportación son notables, pero no son tan devastadores como podrían haber sido “.