Raksasa teknologi Cina Alibaba dan Baidu mengembangkan chip mereka sendiri untuk AI

Alibaba dan Baidu, dua perusahaan teknologi terkemuka di China, telah mulai menggunakan chip mereka sendiri untuk melatih model kecerdasan buatan (IA). Langkah ini mencerminkan dorongan Beijing menuju kemandirian dalam teknologi kritis dan menimbulkan tantangan yang semakin besar bagi dominasi Nvidia di pasar China.

Kemajuan dalam pengembangan chip sendiri

Menurut laporan terbaru, Alibaba sedang melatih model AI yang lebih kecil dengan prosesor yang dikembangkan secara internal. Di sisi lain, Baidu sedang menguji chip Kunlun P800 terbarunya pada versi yang lebih canggih dari model Ernie mereka.

Kemajuan ini menyoroti kemajuan dan keseriusan perusahaan-perusahaan Cina dalam menangani desain chip, didorong oleh urgensi yang diciptakan oleh pembatasan ekspor Amerika Serikat yang telah membatasi akses ke prosesor Nvidia yang paling canggih.

Fitur teknis dari chip baru

Unit pemrosesan Zhenwu dari Alibaba

Lengan semikonduktor Alibaba telah merancang unit pemrosesan Zhenwu khusus untuk mendukung beban kerja AI berbasis cloud. Beberapa fitur kunci termasuk:

• Arsitektur yang dioptimalkan untuk algoritma pembelajaran mendalam
• Kapasitas pemrosesan paralel masif
• Efisiensi energi yang lebih baik dibandingkan dengan GPU tradisional

Chip Kunlun P800 dari Baidu

Akselerator AI Kunlun P800 dari Baidu menghadirkan inovasi-inovasi berikut:

• Desain inti komputasi khusus untuk AI
• Lebar pita memori yang lebih besar untuk model bahasa yang luas
• Kompatibilitas dengan framework AI populer seperti TensorFlow dan PyTorch

Implikasi untuk kompetisi global dalam AI

Untuk Nvidia, perkembangan ini merupakan sinyal peringatan, karena China telah menjadi pasar luar negeri terbesarnya. Peralihan yang sukses dari perusahaan-perusahaan China menuju GPU buatan dalam negeri dapat secara signifikan mengurangi permintaan chip dari AS dan berdampak pada pangsa pasar Nvidia.

Untuk Alibaba dan Baidu, kemampuan untuk merancang dan mengendalikan perangkat keras mereka sendiri dapat mengurangi biaya dan membantu mereka sejalan dengan kebijakan industri Beijing. Beberapa manfaat potensial termasuk:

• Fleksibilitas yang lebih besar dalam merancang solusi AI yang disesuaikan
• Mengurangi ketergantungan pada pemasok asing
• Kemungkinan untuk mengoptimalkan kinerja untuk aplikasi tertentu

Tantangan yang Tersisa

Meskipun ada kemajuan, menyamai kinerja Nvidia masih menjadi tujuan jangka panjang. Perusahaan-perusahaan Cina masih harus:

• Meningkatkan kinerja dan efisiensi energi dari chip Anda
• Mengembangkan ekosistem perangkat lunak yang kuat yang sebanding dengan framework CUDA dari Nvidia
• Menarik pengembang dan membangun komunitas dukungan teknis

Kesimpulannya, meskipun jalan menuju kemandirian dalam chip AI menjanjikan bagi perusahaan-perusahaan Cina, masih ada perjalanan panjang untuk mencapai dan melampaui standar yang ditetapkan oleh pemimpin pasar global.