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La ambici\u00f3n de Estados Unidos de obstaculizar el desarrollo de China en inteligencia artificial (IA) no parece ser tan efectiva como se esperaba. Para no penalizar a sus empresas, Washington autoriza…<\/p>\n
La ambici\u00f3n de Estados Unidos de obstaculizar el desarrollo de China en inteligencia artificial (IA) no parece ser tan efectivo como se esperaba<\/strong>. Para no penalizar a sus empresas, Washington autoriza la exportaci\u00f3n de semiconductores permiti\u00e9ndoles capacitarse siempre que estos est\u00e9n restringidos<\/strong>. Una restricci\u00f3n que no interferir\u00eda no tanto las empresas chinas<\/strong>ya adaptado a la situaci\u00f3n.<\/p>\n Desde octubre, Estados Unidos han restringido severamente la exportaci\u00f3n de semiconductores y equipos para fabricarlos a China<\/strong>. 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<\/strong> como los de NVIDIA.<\/p>\n Temiendo que Pek\u00edn puede usar tecnolog\u00eda<\/strong> basado en inteligencia artificial con fines militares<\/strong>, Washington busca impedir su desarrollo. De hecho, para entrenar sus IA, Los gigantes tecnol\u00f3gicos chinos necesitan los chips m\u00e1s avanzados<\/strong>, que incluye los modelos H100 y A100 de NVIDIA. muy poderoso, estos son inaccesibles para ellos.<\/strong>.<\/p>\n Para seguir comerciando con el Reino Medio, que permanece uno de sus mercados m\u00e1s importantes<\/strong>NVIDIA ofrece a la venta versiones menos eficientes de sus productos como el H800 y A800<\/strong>. Con una potencia inform\u00e1tica y una tasa de transferencia de datos reducidas, estos semiconductores cumplir con las regulaciones del gobierno de EE. UU.<\/strong>. Una forma de que las empresas chinas mantengan cierta avances en el sector de la inteligencia artificial<\/strong>.<\/p>\n Tal como est\u00e1, Tencent estim\u00f3 en abril que Los chips H800 alargar\u00edan el tiempo de entrenamiento a 11 d\u00edas<\/strong>donde el modelo H100 solo requiere 4. Charlie Chai, analista de la firma 86Research, explic\u00f3 a la agencia de noticias Reuters<\/em><\/a> eso ” las empresas de IA con las que hablamos parecen considerar que la discapacidad es relativamente baja y manejable<\/strong><\/em> “.<\/p>\n Por su parte, NVIDIA declar\u00f3 que \u201c Los controles de exportaci\u00f3n de octubre nos obligan a crear productos cuya brecha entre los dos mercados contin\u00faa ampli\u00e1ndose<\/em> “. Antes de agregar eso respetamos las normas ofreciendo al mismo tiempo productos lo m\u00e1s competitivos posible en cada mercado<\/strong><\/em> “.<\/p>\n Sin embargo, es claro que estas restricciones tienen un costo<\/strong>. Analistas de UBS, retransmitidos por el Wall Street Journal<\/em><\/a>estim\u00f3 la cantidad de chips A100 necesarios para entrenar un modelo de lenguaje como ChatGPT entre 5.000 y 10.000<\/strong>. Habr\u00eda que m\u00e1s del doble de chips menos eficientes para lograr tal resultado<\/strong>.<\/p>\n Seg\u00fan la Asociaci\u00f3n de la Industria de Semiconductores de China, una asociaci\u00f3n comercial para la industria de semiconductores en China, quedar\u00edan entre 40.000 y 50.000 modelos A100 en China<\/strong>, obtenido antes del establecimiento de las restricciones. Los gigantes tecnol\u00f3gicos chinos poseen comenz\u00f3 a reservarlos para actividades que requieren un poder de c\u00f3mputo significativo<\/strong>.<\/p>\n En un intento por salvar estos valiosos productos, cada vez m\u00e1s empresas chinas experimentar con la combinaci\u00f3n de diferentes semiconductores para simular su rendimiento<\/strong>. Una soluci\u00f3n de \u00faltimo recurso que parece ser efectivo<\/strong>. En marzo, Huawei presumi\u00f3 de haber utilizado este proceso para entrenar su propio modelo de lenguaje, PanGu-\u03a3 (PDF)<\/a><\/strong>. A pesar de algunas deficiencias, ha demostrado ser casi completamente operativo.<\/p>\n A medida que disminuye la cantidad de semiconductores necesarios para desarrollar sistemas de IA, Las restricciones estadounidenses est\u00e1n demostrando ser cada vez menos efectivas<\/strong>. Cade Daniel, ingeniero de software de Anyscale, dijo Reuters<\/em> eso ” estas restricciones a la exportaci\u00f3n son notables, pero no son tan devastadores como podr\u00edan haber sido<\/strong><\/em> “.<\/p>\n<\/div>\nLas ambiciones de Washington para frenar a China<\/h2>\n
Semiconductores menos potentes para Beijing<\/h2>\n
Alternativas que funcionan<\/h2>\n