Çinli teknoloji devleri Alibaba ve Baidu, AI için kendi çiplerini geliştiriyor.

Alibaba ve Baidu, Çin'in önde gelen teknoloji şirketlerinden ikisi, yapay zeka modellerini eğitmek için kendi çiplerini kullanmaya başlamıştır (IA). Bu hamle, Pekin'in kritik teknolojilerde kendi kendine yeterliliğe yönelik itici gücünü yansıtır ve Nvidia'nın Çin pazarındaki hakimiyeti için artan bir zorluk oluşturur.

Kendi Çip Geliştirme İlerlemeleri

Son olarak gelen raporlara göre, Alibaba, dahili olarak geliştirdiği işlemcilerle daha küçük yapay zeka modelleri eğitiyor. Öte yandan, Baidu en son Kunlun P800 yongasını Ernie modelinin daha gelişmiş versiyonlarında test ediyor.

Bu ilerlemeler, Çinli şirketlerin Nvidia'nın en gelişmiş işlemcilerine erişimi sınırlayan ABD'nin ihracat kısıtlamalarının yarattığı aciliyetle, çip tasarımına yaklaşımındaki ilerlemeyi ve ciddiyeti vurgulamaktadır.

Yeni çiplerin teknik özellikleri

Alibaba'nın Zhenwu işlem birimi

Alibaba'nın yarı iletken kolu, bulut tabanlı AI iş yüklerini desteklemek için özel olarak Zhenwu işlem birimini tasarladı. Bazı temel özellikleri şunlardır:

• Derin öğrenme algoritmaları için optimize edilmiş mimari
• Büyük paralel işleme kapasitesi
• Geleneksel GPU'lara kıyasla geliştirilmiş enerji verimliliği

Baidu'nun Chip Kunlun P800

Baidu'nun Kunlun P800 AI hızlandırıcısı aşağıdaki yenilikleri sunmaktadır:

• AI için özel hesaplama çekirdekleri tasarımı
• Geniş dil modelleri için daha yüksek bellek bant genişliği
• TensorFlow ve PyTorch gibi popüler AI framework'leri ile uyumluluk

Küresel AI Rekabeti İçin Etkileri

Nvidia için bu gelişme bir uyarı işareti temsil ediyor, çünkü Çin onun en büyük yabancı pazarı oldu. Çinli şirketlerin yerli üretim GPU'lara başarılı bir geçiş yapması, ABD'li çiplerin talebini önemli ölçüde azaltabilir ve Nvidia'nın pazar payını etkileyebilir.

Alibaba ve Baidu için kendi donanımlarını tasarlama ve kontrol etme yeteneği, maliyetleri azaltabilir ve Pekin'in sanayi politikalarıyla uyum sağlamalarına yardımcı olabilir. Potansiyel bazı faydalar şunları içerebilir:

• Özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerinin tasarımında daha fazla esneklik
• Yabancı tedarikçilere olan bağımlılığın azaltılması
• Belirli uygulamalar için performansın optimize edilmesi olasılığı

Bekleyen zorluklar

Gelişmelere rağmen, Nvidia'nın performansını eşitlemek uzun vadeli bir hedef olmaya devam ediyor. Çinli şirketlerin hala:

• Çiplerinin performansını ve enerji verimliliğini artırmak
• Nvidia'nın CUDA framework'ü ile karşılaştırılabilir sağlam bir yazılım ekosistemi geliştirmek
• Geliştiricileri çekmek ve teknik destek topluluğu oluşturmak

Sonuç olarak, Çinli şirketler için yapay zeka çiplerinde kendi kendine yeterlilik yolunun umut verici olmasına rağmen, küresel pazarın liderleri tarafından belirlenen standartları yakalamak ve aşmak için hala uzun bir yol var.