17 жовтня США посилили заборону на ШІ-чіпи для китайського ринку. Серед них продуктивність і щільність однозначно розцінюються як стандарти експортного контролю, а чіпи з обчислювальною потужністю понад 300 терафлопс на чіп і щільністю продуктивності понад 370 гігафлопс на квадратний міліметр включені до списку забороненого експорту.
Хоча під цю заборону також потрапляють високоякісні чіпи штучного інтелекту, надані AMD, Intel та іншими компаніями. Однак через домінування Nvidia у світовій сфері чіпів штучного інтелекту ця заборона стосується масового навчання ШІ графічних процесорів NVIDIA, таких як A100 і H100, тому ця заборона чіпів також відома як «заборона NVIDIA».
Як тільки новина з'явилася, вона одразу викликала бурхливі дискусії в індустрії ШІ. Однак найбільше дискусій було зосереджено на тому, коли буде запроваджено заборону, чи є буферна зона, які моделі GPU задіяні та як довго триватиме заборона. Це призводить до очевидного макрофону, який не береться до уваги: хоча економічні та торговельні відносини між Китаєм і Сполученими Штатами час від часу коливаються з моменту початку торгового тертя, контроль над чіпами для Китаю завжди невпинно посилювався. Зокрема, заборона на високоякісні чіпи штучного інтелекту була міцно реалізована в багатьох суперечках.
На цьому етапі, схоже, індустрія штучного інтелекту має сформувати базовий консенсус: відмовитися від ілюзій і підготуватися до боротьби.
Замість того, щоб турбуватися про те, які графічні процесори заборонені, чи можна зняти заборону. Чому б вам не замислитися над тим, куди рухаються китайські обчислення штучного інтелекту в епоху залізної завіси чіпів?
У цій статті ми сподіваємося почати з поточної ситуації в галузі та подумати про подальший шлях для обчислень штучного інтелекту.
Поточна ситуація
Перш за все, треба розібратися в питанні, тобто чому після введення заборони NVIDIA реакція громадської думки і ІІ-індустрії була не такою серйозною, як це було на початку блокади чіпів в 18 або 19 році. Схоже, що лише питання про те, чи заборонена споживча відеокарта RTX 4090, викликало деякі дебати серед геймерів та пов'язаних з ними продавців.
Макрологіка полягає в тому, що галузь дуже неохоче бачить заборону високоякісних чіпів штучного інтелекту, але насправді така ситуація давно очікувана. З одного боку, Сполучені Штати вже багато років просувають блокаду чипів у Китаї, а деякі висококласні графічні процесори Nvidia були заборонені, а відгуки індустрії вже давно скориговані від шоку до спокою. Крім того, після вибуху ChatGPT цього року світовий ринок високоякісних графічних процесорів різко зріс, після чого послідували неодноразові заяви Сполучених Штатів щодо просування загальної заборони на продаж високоякісних чіпів штучного інтелекту до Китаю. Через кілька місяців нічим не відрізняється те, що нарешті впаде молот.
Для того, щоб впоратися з цією передбачуваною забороною, і в той же час відбувається об'єктивне стимулювання розробки великих моделей, з кінця минулого року до першої половини цього року велика кількість китайських компаній у сферах науки та технологій, фінансів та автомобілів сконцентрувалися на накопиченні високоякісних графічних процесорів Nvidia, що спричинило ситуацію, коли на ринку складно знайти карту. Іншими словами, для багатьох малих і середніх китайських технологічних компаній і стартапів зі штучним інтелектом графічні процесори високого класу не можна купити, і мало що змінилося з моменту заборони.
Інша реальність полягає в тому, що високоякісні чіпи штучного інтелекту неможливо локалізувати. Вже через 18 і 19 років після початку торгових тертя вітчизняна індустрія чіпів штучного інтелекту прискорила свій розвиток. Це призводить до того, що з точки зору потреб у навчанні ШІ, хоча високоякісні графічні процесори NVIDIA важко замінити, вони не є незамінними.
Крім того, чіпи штучного інтелекту не так актуальні для масових споживачів, як чіпи для мобільних телефонів, і Huawei зробила прорив у чіпах для мобільних телефонів. Всілякі знаки в сукупності змусили і громадськість, і індустрію мати спокійний, навіть трохи дивний менталітет щодо цієї заборони.
Але слід об'єктивно побачити, що ця заборона аж ніяк не є нешкідливою для китайської індустрії штучного інтелекту. З одного боку, замінити графічні процесори NVIDIA в короткостроковій перспективі дуже складно, як з точки зору потужностей виробництва чіпів, так і екологічності. І заборона також безпосередньо завдасть шкоди виробникам, які широкомасштабно використовують продукти NVIDIA в таких сферах, як сервери штучного інтелекту.
Більш критичним питанням є те, що в майбутньому, якщо заборона збережеться протягом тривалого часу, китайські обчислення штучного інтелекту поступово відокремляться від високоякісних чіпів світу, а можливі довгострокові негативні наслідки будуть дуже складними, такими як:
Чи спричинять чіпи штучного інтелекту, представлені високоякісними графічними процесорами NVIDIA, розрив у розвитку обчислювальної потужності штучного інтелекту Китаю після оновлення та ітерацій?
Після розвитку базової дивергенції обчислювальних потужностей, чи буде індустрія штучного інтелекту Китаю відставати в розвитку програмних технологій, таких як великі моделі?
Ця заборона на чіпи ШІ показала характеристики масштабних блокад. Чи справді ця технологічна блокада залишиться лише у сфері ШІ-чіпів? Чи стануть цифрові базові можливості, такі як загальна обчислювальна потужність, сховище та базове програмне забезпечення, наступними цілями?
Загалом, заборона чіпів ШІ – це підготовлена гра для Китаю, а не несподівана атака. Якщо ви хочете успішно пройти цей рівень, вам також потрібно добре розіграти кожну карту в руці та розіграти її разом, щоб зменшити інтенсивність шкоди та збільшити відсоток виграшу в довгостроковій перспективі.
В даний час китайські обчислення штучного інтелекту мають три «проривні плани», над якими необхідно працювати одночасно.
Варіант 1: Використовуйте ідентичність "покупця"
Є проста істина, логіка поведінки комерційного ринку визначається попитом і пропозицією. Однак у торгівлі технологіями між Китаєм і США, представленої чіпами, ми часто помиляємося: ми думаємо, що більшість правил гри встановлює уряд і компанії США, і вони хочуть нас продати, ми купимо, а вони не захочуть нас купувати.
Будучи найбільшим «покупцем» світового ринку чіпів, китайські компанії не мають права говорити, що дуже абсурдно.
Фактично, заборона на чіпи штучного інтелекту на китайському ринку безпосередньо вдарила по американських технологічних гігантах в особі Nvidia. В даний час найбільший ринковий попит на чіпи штучного інтелекту NVIDIA надходить з Китаю. Раніше генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг дав зрозуміти, що «якщо ми будемо позбавлені китайського ринку, у нас немає надзвичайних заходів, і іншого Китаю в світі немає».
У цьому контексті ми бачимо гостре протиріччя між американськими технологічними компаніями, які переслідують комерційні інтереси, та урядом США, який переслідує політичні інтереси. Американські технологічні компанії завжди шукають способи протистояти забороні та обійти її, як, наприклад, Nvidia, яка минулого року випустила специфічну для Китаю версію графічного процесора у відповідь на ембарго.
Китайський ринок перетравлює близько третини виробничих потужностей американських технологічних компаній, і зв'язок між попитом і пропозицією між ними не може бути розірваний протягом тривалого часу. Перед обличчям все більш очевидної загальної заборони на технології в Сполучених Штатах, китайський ринок також повинен активно використовувати свій статус «покупця», щоб зробити власну поведінку більш виразною і передбачуваною.
Уникайте створення свого роду продуктивності та враження типу «ласкаво просимо, якщо продаєш, і безпорадно, якщо не продаєш».
«Ідентичність покупця» повинна бути такою, яка має позицію, владу і гнів.
Схема 2: Замініть карту на хмару, і обчислювальні потужності будуть сконцентровані
Протягом тривалого періоду часу заборона США на китайські чіпи штучного інтелекту може лише посилюватися, і цей термін збігається з критичним етапом розробки великих моделей ШІ. Багато людей в індустрії вважають, що хоча розробка великих моделей йде швидко, вона раніше не показувала стрімкого становища інших науково-технічних видань, а нестача грошей для інвестицій і відсутність карт для обчислень є основними причинами.
Отже, як вирішити проблему розриву обчислювальної потужності в індустрії штучного інтелекту Китаю під забороною? Перший план на випадок надзвичайних ситуацій полягає в тому, щоб підприємства збільшили розподіл та інвестиції в хмарні обчислювальні потужності штучного інтелекту та сприяли використанню хмари для заміни карток.
Фактично, відповідно до загальної тенденції, що високоякісні чіпи штучного інтелекту можуть бути заборонені, кілька великих виробників публічних хмар у Китаї зробили кроки, щоб збільшити накопичення високоякісних графічних процесорів Nvidia. З одного боку, це пов'язано з тим, що самим постачальникам хмарних послуг необхідно збільшити інвестиції у великі моделі та відкрити ринок MaaS, тому існує прямий попит на обчислювальні потужності штучного інтелекту. З іншого боку, це також пов'язано з тим, що графічні процесори можна повторно використовувати протягом тривалого часу після перетворення на пули хмарних ресурсів, що є ситуацією, коли постачальники хмарних послуг можуть атакувати та відступати. Тому в першому півріччі цього року склалася ситуація, коли всі висококласні ШІ-чіпи на ринку потекли до хмарних виробників, а малим і середнім підприємствам було складно знайти карту.
З об'єктивної точки зору, цей перехід високоякісних чіпів штучного інтелекту в хмару вигідний всьому китайському ринку, щоб впоратися із забороною на чіпи штучного інтелекту, а також відповідає стратегічному мисленню Eastern Data і Western Computing.
Ще одна тенденція, яка є корисною для хмарних обчислень штучного інтелекту, — це збільшення кількості великих параметрів моделі та обсягу даних, що використовуються. Локалізоване навчання карткового пулу стає все більш щільним. Кілокалорія та тренування на 10 000 калорій, які повинні відбуватися в хмарі, стали основним напрямком розвитку в майбутньому, тому корпоративні користувачі, природно, будуть більш активними в хмарі.
У той же час хмарні обчислювальні потужності штучного інтелекту не просто залишаться на рівні накопичення графічних процесорів NVIDIA. По-друге, це загальна тенденція для вітчизняних незалежних обчислювальних потужностей штучного інтелекту впроваджуватися в хмару. Керуючись відповідною політикою, постачальники хмарних послуг збільшують закупівлі незалежних чіпів штучного інтелекту. Згідно з даними IDC, у першій половині 2023 року в серверах штучного інтелекту Китаю було використано 500 000 чіпів-прискорювачів штучного інтелекту власної розробки. З точки зору обслуговування автономних обчислювальних потужностей штучного інтелекту, HUAWEI CLOUD запустила хмарний сервіс Ascend AI. Обчислювальна потужність штучного інтелекту, яка поєднує в собі хмару та автономність, буде значно розвинена в контексті заборони чіпів штучного інтелекту.
Крім того, останніми роками в різних місцях у контексті Eastern Data та Western Computing було створено велику кількість обчислювальних центрів штучного інтелекту, що використовують незалежні обчислювальні потужності штучного інтелекту, і в цілому хмарні обчислювальні потужності Китаю є стабільними та надійними.
Однак багато підприємств все ще вважають за краще купувати місцеві обчислювальні потужності штучного інтелекту. З одного боку, це пов'язано з тим, що ринок графічних процесорів NVIDIA в дефіциті, а утримання вартості особливо хороше, і його навіть можна використовувати як основний актив підприємства. З іншого боку, хмарні обчислювальні потужності штучного інтелекту часто мають такі проблеми, як черги, простої та відсутність програмних послуг.
Те, як ще більше покращити досвід розробників, які використовують потужності хмарних обчислень штучного інтелекту, є наступним напрямком, на якому постачальникам публічних хмар потрібно зосередитися.
Рішення 3: Дозвольте вітчизняним обчислювальним потужностям штучного інтелекту вибухово зростати
В умовах нового раунду заборони чіпів штучного інтелекту, яка найбільша довіра китайської індустрії штучного інтелекту? Це звичка через багато років, або вдома надлишок їжі після великої кількості тунки? Ні. Найважливішим вузлом є те, що після багатьох років розвитку китайська індустрія мікросхем штучного інтелекту надзвичайно розвинулася. Високоякісні графічні процесори Nvidia, як і раніше, важливі, але це не означає, що альтернативи немає.
Згідно з даними, раніше опублікованими IDC, поставки карток прискорювачів штучного інтелекту в Китаї у 2022 році становитимуть близько 1,09 мільйона, з яких частка ринку Nvidia досягне 85%, частка ринку Ascend Reality у Huawei досягне 10%, Baidu Kunlun становитиме 2%, а Cambrian і Suiyuan Technology становитимуть 1%.
Можна побачити, що вітчизняні обчислювальні потужності штучного інтелекту досягли певного ступеня частки ринку, а не лише «на папері» в концепціях і теоріях. У той же час слід також зазначити, що вітчизняні ШІ-чіпи все ще не є ідеальними з точки зору продуктивності ядра, екології програмного забезпечення та потужностей доставки, і попереду ще довгий шлях. За об'єктивних умов заборони NVIDIA вітчизняні обчислювальні потужності штучного інтелекту повинні подолати ці труднощі в короткостроковій перспективі та прискорити власний цикл зростання та зрілості.
Для того, щоб досягти цієї мети, дуже важливо кілька речей:
**1. Сформувати галузевий консенсус для уникнення плутанини понять. **
Коли мова заходить про чіпи штучного інтелекту, ми часто говоримо, що він має багато способів його реалізації, і на цьому ринку, який, здається, процвітає, бере участь багато незалежних брендів. Наприклад, чіпи штучного інтелекту включають GPU, FPGA, ASIC, інтеграцію систем зберігання та обчислень, а також мозкоподібні чіпи тощо, а вітчизняні виробники чіпів для прискорення штучного інтелекту включають Alibaba, Baidu, Huawei, Cambrian, Haiguang Information, Suiyuan Technology, Tiantian Zhixin, Biqian Technology, Moore Threads, Loongson Zhongke тощо.
Такого роду «процвітання» не тільки збиває з пантелику громадську думку та інвестиційний ринок, але й часто з'являється в деяких галузевих звітах та аналізі політики. Але проблема в тому, що визначення чіпів штучного інтелекту, як правило, перебільшене. Наприклад, мозкоподібні чіпи в осяжному майбутньому є лише технічною уявою, і якщо щоразу, коли обговорюються вітчизняні чіпи штучного інтелекту, додаються чіпи, схожі на мозок, це лише марнуватиме час і відволікатиме енергію. Інший приклад: деякі виробники чіпів штучного інтелекту можуть виготовляти чіпи лише для власного використання та не можуть постачати їх на ринок. Деякі постачальники ще не мають можливості комерціалізації та перебувають на ранній стадії будівництва, а їхній внесок у автономність обчислень штучного інтелекту в короткостроковій перспективі дуже малий.
Щоб впоратися із забороною на високоякісні графічні процесори Nvidia, нам потрібно зосередитися на життєздатних, ефективних альтернативах графічних процесорів, а не створювати занадто багато асоціацій і розбіжностей. Тільки сформувавши цей промисловий консенсус, ми зможемо зібрати сили для вирішення проблеми. **
**2. Переходьте до великомасштабного комерційного використання та уникайте виготовлення ядра PPT. **
Насправді, незалежно від того, з точки зору чіпів прискорення штучного інтелекту або серверних машин, є дуже мало виробників чіпів штучного інтелекту, які можуть постачати в Китай. В основному зосереджені в Huawei і Baidu, Suiyuan Technology і Haiguang Information також мають певні поставки. Велика кількість виробників напівпровідників і компаній, що займаються штучним інтелектом, все ще застрягли в плані та баченні створення мікросхем. Це призвело до стагнації великої кількості вітчизняних чіпів штучного інтелекту, які були підтримані політикою та очікуваннями інвестиційного ринку, і навіть є підозра залишитися на цьому етапі, щоб насолоджуватися дивідендами фінансового ринку.
**Наступна галузева орієнтація має перейти від створення чіпів штучного інтелекту до поставок чіпів штучного інтелекту, допомогти виробникам мікросхем штучного інтелекту отримати прямий зворотний зв'язок від бізнесу, прийняти ринкове тестування продуктів і виробничих потужностей і поступово формувати позитивний грошовий потік. **
Зміцнити екосистему програмного забезпечення та посилити можливості міграції. **
Причина, чому графічний процесор NVIDIA важливий, полягає не лише в апаратній продуктивності, але й у програмних екологічних можливостях з CUDA та PyTorch як ядром, тому розробка вітчизняних чіпів штучного інтелекту не повинна недооцінювати можливості програмного забезпечення. Зміцнюючи побудову незалежної екосистеми програмного забезпечення, необхідно також звернути увагу на можливості міграції та вартість міграції для побудови моделей штучного інтелекту на базі екосистеми NVIDIA.
З цією метою досліджується велика кількість виробників, таких як DCU Haiguang Information, яка дуже схожа на CUDA з точки зору екології та середовища програмування, і користувачі CUDA можуть швидко перейти на платформу ROCm Haiguang за низькою ціною. Раніше PyTorch 2.1 оголосив про підтримку Ascend від Huawei. Видно, що вітчизняні чипи ШІ мають певний масштабний вплив і можуть бути більш інтегровані в глобальну екосистему програмного забезпечення.
** У майбутньому, якщо ви хочете реалізувати вибух вітчизняних обчислень штучного інтелекту, ви не можете залишити спалах вітчизняної екології базового програмного забезпечення штучного інтелекту. **
Збільшити підтримку «головного бренду» та сформувати масштабний ефект. **
Що ви знаєте про американські чіпи штучного інтелекту, окрім графічних процесорів NVIDIA? Навіть якщо це питання поставити деяким розробникам штучного інтелекту, відповідь значною мірою незрозуміла або неперевірена. Видно, що ШІ-обчислення, як і загальні та графічні обчислення, мають високу ймовірність того, що з часом з'являться один-два «основні бренди». Це належить до об'єктивного закону ринку, і не потрібно домагатися ситуації, коли «дати розквітнути сто квіток» на кшталт висмикування розсади, щоб допомогти їй вирости.
Незважаючи на те, що китайські обчислення штучного інтелекту повинні прискорити свою зрілість і досягти мети автономного заміщення, добре якнайшвидше досягти ситуації одного супер і багатьох сильних. Це дозволить уникнути екологічної фрагментації та марнотратства великої кількості інвестицій в ІТ, спричинених розгойдуванням галузі. Цей процес слід залишити ринку на вибір, потихеньку набуваючи форми. Однак у контексті заборони чіпів підйом вітчизняних обчислень штучного інтелекту підійшов до кінця, замість того, щоб дозволити 100 видам чіпів штучного інтелекту повільно дозрівати та повільно перетасовуватися, наприклад, прискорити формування ситуації швидкої заміни «основних брендів».
Судячи з поточної ситуації, Ascend є найімовірнішою силою, яка стане основним брендом вітчизняних обчислювальних потужностей штучного інтелекту. Лю Цінфен, засновник і голова iFLYTEK, раніше заявляв, що графічний процесор Huawei пройшов порівняльний аналіз з NVIDIA A100. Згідно з даними, обчислювальна потужність цілочисельної точності Ascend 310 досягає 16 TOPS, а обчислювальна потужність цілочисельної точності Ascend 910 досягає 640 TOPS. Це означає, що продуктивність Ascend 910 близька до продуктивності NVIDIA A100.
У той же час, Ascend в даний час є єдиною вітчизняною обчислювальною компанією зі штучним інтелектом, яка має стабільну частку ринку, і виростила гетерогенну обчислювальну архітектуру CANN, подібну до NVIDIA CUDA, і обчислювальний фреймворк штучного інтелекту MindSpore в програмному забезпеченні. З точки зору основної продуктивності, екосистеми програмного забезпечення та частки ринку, Ascend має можливість прискорити зростання та реалізувати широкомасштабну локалізацію обчислювальних потужностей штучного інтелекту.
**Стандартизація галузевих стандартів, посилення побудови програмного забезпечення та покращення підтримки незалежних брендів є основними способами сприяння швидкому зростанню вітчизняних обчислювальних потужностей штучного інтелекту в короткостроковій перспективі. **
Заборона Nvidia – це проблема, яку китайська індустрія штучного інтелекту загалом не хоче бачити, намагається уникнути, і навіть сьогодні є трохи засекреченою. Однак ситуація сильніша за людей, і в прискореному процесі деглобалізації та гонки ШІ є велика ймовірність, що подібні заборони в майбутньому будуть лише набагато ймовірнішими.
Ухилення, обхідний шлях, мовчання не можуть вирішити проблему, і тільки спокійно справляючись з нею і прагнучи до самовдосконалення, можна докорінно вирішити проблему контролю з боку оточуючих.
Під забороною, куди йдуть китайські обчислення штучного інтелекту?
Відповідь полягає в тому, що у нас немає вибору, тому ми повинні дати світові другий вибір.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Куди подінуться китайські обчислення штучного інтелекту після заборони NVIDIA?
Першоджерело: Полярне тіло мозку
17 жовтня США посилили заборону на ШІ-чіпи для китайського ринку. Серед них продуктивність і щільність однозначно розцінюються як стандарти експортного контролю, а чіпи з обчислювальною потужністю понад 300 терафлопс на чіп і щільністю продуктивності понад 370 гігафлопс на квадратний міліметр включені до списку забороненого експорту.
Хоча під цю заборону також потрапляють високоякісні чіпи штучного інтелекту, надані AMD, Intel та іншими компаніями. Однак через домінування Nvidia у світовій сфері чіпів штучного інтелекту ця заборона стосується масового навчання ШІ графічних процесорів NVIDIA, таких як A100 і H100, тому ця заборона чіпів також відома як «заборона NVIDIA».
Як тільки новина з'явилася, вона одразу викликала бурхливі дискусії в індустрії ШІ. Однак найбільше дискусій було зосереджено на тому, коли буде запроваджено заборону, чи є буферна зона, які моделі GPU задіяні та як довго триватиме заборона. Це призводить до очевидного макрофону, який не береться до уваги: хоча економічні та торговельні відносини між Китаєм і Сполученими Штатами час від часу коливаються з моменту початку торгового тертя, контроль над чіпами для Китаю завжди невпинно посилювався. Зокрема, заборона на високоякісні чіпи штучного інтелекту була міцно реалізована в багатьох суперечках.
На цьому етапі, схоже, індустрія штучного інтелекту має сформувати базовий консенсус: відмовитися від ілюзій і підготуватися до боротьби.
Замість того, щоб турбуватися про те, які графічні процесори заборонені, чи можна зняти заборону. Чому б вам не замислитися над тим, куди рухаються китайські обчислення штучного інтелекту в епоху залізної завіси чіпів?
У цій статті ми сподіваємося почати з поточної ситуації в галузі та подумати про подальший шлях для обчислень штучного інтелекту.
Поточна ситуація
Перш за все, треба розібратися в питанні, тобто чому після введення заборони NVIDIA реакція громадської думки і ІІ-індустрії була не такою серйозною, як це було на початку блокади чіпів в 18 або 19 році. Схоже, що лише питання про те, чи заборонена споживча відеокарта RTX 4090, викликало деякі дебати серед геймерів та пов'язаних з ними продавців.
Макрологіка полягає в тому, що галузь дуже неохоче бачить заборону високоякісних чіпів штучного інтелекту, але насправді така ситуація давно очікувана. З одного боку, Сполучені Штати вже багато років просувають блокаду чипів у Китаї, а деякі висококласні графічні процесори Nvidia були заборонені, а відгуки індустрії вже давно скориговані від шоку до спокою. Крім того, після вибуху ChatGPT цього року світовий ринок високоякісних графічних процесорів різко зріс, після чого послідували неодноразові заяви Сполучених Штатів щодо просування загальної заборони на продаж високоякісних чіпів штучного інтелекту до Китаю. Через кілька місяців нічим не відрізняється те, що нарешті впаде молот.
Для того, щоб впоратися з цією передбачуваною забороною, і в той же час відбувається об'єктивне стимулювання розробки великих моделей, з кінця минулого року до першої половини цього року велика кількість китайських компаній у сферах науки та технологій, фінансів та автомобілів сконцентрувалися на накопиченні високоякісних графічних процесорів Nvidia, що спричинило ситуацію, коли на ринку складно знайти карту. Іншими словами, для багатьох малих і середніх китайських технологічних компаній і стартапів зі штучним інтелектом графічні процесори високого класу не можна купити, і мало що змінилося з моменту заборони.
Інша реальність полягає в тому, що високоякісні чіпи штучного інтелекту неможливо локалізувати. Вже через 18 і 19 років після початку торгових тертя вітчизняна індустрія чіпів штучного інтелекту прискорила свій розвиток. Це призводить до того, що з точки зору потреб у навчанні ШІ, хоча високоякісні графічні процесори NVIDIA важко замінити, вони не є незамінними.
Крім того, чіпи штучного інтелекту не так актуальні для масових споживачів, як чіпи для мобільних телефонів, і Huawei зробила прорив у чіпах для мобільних телефонів. Всілякі знаки в сукупності змусили і громадськість, і індустрію мати спокійний, навіть трохи дивний менталітет щодо цієї заборони.
Але слід об'єктивно побачити, що ця заборона аж ніяк не є нешкідливою для китайської індустрії штучного інтелекту. З одного боку, замінити графічні процесори NVIDIA в короткостроковій перспективі дуже складно, як з точки зору потужностей виробництва чіпів, так і екологічності. І заборона також безпосередньо завдасть шкоди виробникам, які широкомасштабно використовують продукти NVIDIA в таких сферах, як сервери штучного інтелекту.
Більш критичним питанням є те, що в майбутньому, якщо заборона збережеться протягом тривалого часу, китайські обчислення штучного інтелекту поступово відокремляться від високоякісних чіпів світу, а можливі довгострокові негативні наслідки будуть дуже складними, такими як:
Чи спричинять чіпи штучного інтелекту, представлені високоякісними графічними процесорами NVIDIA, розрив у розвитку обчислювальної потужності штучного інтелекту Китаю після оновлення та ітерацій?
Після розвитку базової дивергенції обчислювальних потужностей, чи буде індустрія штучного інтелекту Китаю відставати в розвитку програмних технологій, таких як великі моделі?
Ця заборона на чіпи ШІ показала характеристики масштабних блокад. Чи справді ця технологічна блокада залишиться лише у сфері ШІ-чіпів? Чи стануть цифрові базові можливості, такі як загальна обчислювальна потужність, сховище та базове програмне забезпечення, наступними цілями?
Загалом, заборона чіпів ШІ – це підготовлена гра для Китаю, а не несподівана атака. Якщо ви хочете успішно пройти цей рівень, вам також потрібно добре розіграти кожну карту в руці та розіграти її разом, щоб зменшити інтенсивність шкоди та збільшити відсоток виграшу в довгостроковій перспективі.
В даний час китайські обчислення штучного інтелекту мають три «проривні плани», над якими необхідно працювати одночасно.
Варіант 1: Використовуйте ідентичність "покупця"
Є проста істина, логіка поведінки комерційного ринку визначається попитом і пропозицією. Однак у торгівлі технологіями між Китаєм і США, представленої чіпами, ми часто помиляємося: ми думаємо, що більшість правил гри встановлює уряд і компанії США, і вони хочуть нас продати, ми купимо, а вони не захочуть нас купувати.
Будучи найбільшим «покупцем» світового ринку чіпів, китайські компанії не мають права говорити, що дуже абсурдно.
Фактично, заборона на чіпи штучного інтелекту на китайському ринку безпосередньо вдарила по американських технологічних гігантах в особі Nvidia. В даний час найбільший ринковий попит на чіпи штучного інтелекту NVIDIA надходить з Китаю. Раніше генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг дав зрозуміти, що «якщо ми будемо позбавлені китайського ринку, у нас немає надзвичайних заходів, і іншого Китаю в світі немає».
У цьому контексті ми бачимо гостре протиріччя між американськими технологічними компаніями, які переслідують комерційні інтереси, та урядом США, який переслідує політичні інтереси. Американські технологічні компанії завжди шукають способи протистояти забороні та обійти її, як, наприклад, Nvidia, яка минулого року випустила специфічну для Китаю версію графічного процесора у відповідь на ембарго.
Китайський ринок перетравлює близько третини виробничих потужностей американських технологічних компаній, і зв'язок між попитом і пропозицією між ними не може бути розірваний протягом тривалого часу. Перед обличчям все більш очевидної загальної заборони на технології в Сполучених Штатах, китайський ринок також повинен активно використовувати свій статус «покупця», щоб зробити власну поведінку більш виразною і передбачуваною.
Уникайте створення свого роду продуктивності та враження типу «ласкаво просимо, якщо продаєш, і безпорадно, якщо не продаєш».
«Ідентичність покупця» повинна бути такою, яка має позицію, владу і гнів.
Схема 2: Замініть карту на хмару, і обчислювальні потужності будуть сконцентровані
Протягом тривалого періоду часу заборона США на китайські чіпи штучного інтелекту може лише посилюватися, і цей термін збігається з критичним етапом розробки великих моделей ШІ. Багато людей в індустрії вважають, що хоча розробка великих моделей йде швидко, вона раніше не показувала стрімкого становища інших науково-технічних видань, а нестача грошей для інвестицій і відсутність карт для обчислень є основними причинами.
Отже, як вирішити проблему розриву обчислювальної потужності в індустрії штучного інтелекту Китаю під забороною? Перший план на випадок надзвичайних ситуацій полягає в тому, щоб підприємства збільшили розподіл та інвестиції в хмарні обчислювальні потужності штучного інтелекту та сприяли використанню хмари для заміни карток.
Фактично, відповідно до загальної тенденції, що високоякісні чіпи штучного інтелекту можуть бути заборонені, кілька великих виробників публічних хмар у Китаї зробили кроки, щоб збільшити накопичення високоякісних графічних процесорів Nvidia. З одного боку, це пов'язано з тим, що самим постачальникам хмарних послуг необхідно збільшити інвестиції у великі моделі та відкрити ринок MaaS, тому існує прямий попит на обчислювальні потужності штучного інтелекту. З іншого боку, це також пов'язано з тим, що графічні процесори можна повторно використовувати протягом тривалого часу після перетворення на пули хмарних ресурсів, що є ситуацією, коли постачальники хмарних послуг можуть атакувати та відступати. Тому в першому півріччі цього року склалася ситуація, коли всі висококласні ШІ-чіпи на ринку потекли до хмарних виробників, а малим і середнім підприємствам було складно знайти карту.
З об'єктивної точки зору, цей перехід високоякісних чіпів штучного інтелекту в хмару вигідний всьому китайському ринку, щоб впоратися із забороною на чіпи штучного інтелекту, а також відповідає стратегічному мисленню Eastern Data і Western Computing.
Ще одна тенденція, яка є корисною для хмарних обчислень штучного інтелекту, — це збільшення кількості великих параметрів моделі та обсягу даних, що використовуються. Локалізоване навчання карткового пулу стає все більш щільним. Кілокалорія та тренування на 10 000 калорій, які повинні відбуватися в хмарі, стали основним напрямком розвитку в майбутньому, тому корпоративні користувачі, природно, будуть більш активними в хмарі.
У той же час хмарні обчислювальні потужності штучного інтелекту не просто залишаться на рівні накопичення графічних процесорів NVIDIA. По-друге, це загальна тенденція для вітчизняних незалежних обчислювальних потужностей штучного інтелекту впроваджуватися в хмару. Керуючись відповідною політикою, постачальники хмарних послуг збільшують закупівлі незалежних чіпів штучного інтелекту. Згідно з даними IDC, у першій половині 2023 року в серверах штучного інтелекту Китаю було використано 500 000 чіпів-прискорювачів штучного інтелекту власної розробки. З точки зору обслуговування автономних обчислювальних потужностей штучного інтелекту, HUAWEI CLOUD запустила хмарний сервіс Ascend AI. Обчислювальна потужність штучного інтелекту, яка поєднує в собі хмару та автономність, буде значно розвинена в контексті заборони чіпів штучного інтелекту.
Крім того, останніми роками в різних місцях у контексті Eastern Data та Western Computing було створено велику кількість обчислювальних центрів штучного інтелекту, що використовують незалежні обчислювальні потужності штучного інтелекту, і в цілому хмарні обчислювальні потужності Китаю є стабільними та надійними.
Однак багато підприємств все ще вважають за краще купувати місцеві обчислювальні потужності штучного інтелекту. З одного боку, це пов'язано з тим, що ринок графічних процесорів NVIDIA в дефіциті, а утримання вартості особливо хороше, і його навіть можна використовувати як основний актив підприємства. З іншого боку, хмарні обчислювальні потужності штучного інтелекту часто мають такі проблеми, як черги, простої та відсутність програмних послуг.
Те, як ще більше покращити досвід розробників, які використовують потужності хмарних обчислень штучного інтелекту, є наступним напрямком, на якому постачальникам публічних хмар потрібно зосередитися.
Рішення 3: Дозвольте вітчизняним обчислювальним потужностям штучного інтелекту вибухово зростати
В умовах нового раунду заборони чіпів штучного інтелекту, яка найбільша довіра китайської індустрії штучного інтелекту? Це звичка через багато років, або вдома надлишок їжі після великої кількості тунки? Ні. Найважливішим вузлом є те, що після багатьох років розвитку китайська індустрія мікросхем штучного інтелекту надзвичайно розвинулася. Високоякісні графічні процесори Nvidia, як і раніше, важливі, але це не означає, що альтернативи немає.
Згідно з даними, раніше опублікованими IDC, поставки карток прискорювачів штучного інтелекту в Китаї у 2022 році становитимуть близько 1,09 мільйона, з яких частка ринку Nvidia досягне 85%, частка ринку Ascend Reality у Huawei досягне 10%, Baidu Kunlun становитиме 2%, а Cambrian і Suiyuan Technology становитимуть 1%.
Можна побачити, що вітчизняні обчислювальні потужності штучного інтелекту досягли певного ступеня частки ринку, а не лише «на папері» в концепціях і теоріях. У той же час слід також зазначити, що вітчизняні ШІ-чіпи все ще не є ідеальними з точки зору продуктивності ядра, екології програмного забезпечення та потужностей доставки, і попереду ще довгий шлях. За об'єктивних умов заборони NVIDIA вітчизняні обчислювальні потужності штучного інтелекту повинні подолати ці труднощі в короткостроковій перспективі та прискорити власний цикл зростання та зрілості.
Для того, щоб досягти цієї мети, дуже важливо кілька речей:
**1. Сформувати галузевий консенсус для уникнення плутанини понять. **
Коли мова заходить про чіпи штучного інтелекту, ми часто говоримо, що він має багато способів його реалізації, і на цьому ринку, який, здається, процвітає, бере участь багато незалежних брендів. Наприклад, чіпи штучного інтелекту включають GPU, FPGA, ASIC, інтеграцію систем зберігання та обчислень, а також мозкоподібні чіпи тощо, а вітчизняні виробники чіпів для прискорення штучного інтелекту включають Alibaba, Baidu, Huawei, Cambrian, Haiguang Information, Suiyuan Technology, Tiantian Zhixin, Biqian Technology, Moore Threads, Loongson Zhongke тощо.
Такого роду «процвітання» не тільки збиває з пантелику громадську думку та інвестиційний ринок, але й часто з'являється в деяких галузевих звітах та аналізі політики. Але проблема в тому, що визначення чіпів штучного інтелекту, як правило, перебільшене. Наприклад, мозкоподібні чіпи в осяжному майбутньому є лише технічною уявою, і якщо щоразу, коли обговорюються вітчизняні чіпи штучного інтелекту, додаються чіпи, схожі на мозок, це лише марнуватиме час і відволікатиме енергію. Інший приклад: деякі виробники чіпів штучного інтелекту можуть виготовляти чіпи лише для власного використання та не можуть постачати їх на ринок. Деякі постачальники ще не мають можливості комерціалізації та перебувають на ранній стадії будівництва, а їхній внесок у автономність обчислень штучного інтелекту в короткостроковій перспективі дуже малий.
Щоб впоратися із забороною на високоякісні графічні процесори Nvidia, нам потрібно зосередитися на життєздатних, ефективних альтернативах графічних процесорів, а не створювати занадто багато асоціацій і розбіжностей. Тільки сформувавши цей промисловий консенсус, ми зможемо зібрати сили для вирішення проблеми. **
**2. Переходьте до великомасштабного комерційного використання та уникайте виготовлення ядра PPT. **
Насправді, незалежно від того, з точки зору чіпів прискорення штучного інтелекту або серверних машин, є дуже мало виробників чіпів штучного інтелекту, які можуть постачати в Китай. В основному зосереджені в Huawei і Baidu, Suiyuan Technology і Haiguang Information також мають певні поставки. Велика кількість виробників напівпровідників і компаній, що займаються штучним інтелектом, все ще застрягли в плані та баченні створення мікросхем. Це призвело до стагнації великої кількості вітчизняних чіпів штучного інтелекту, які були підтримані політикою та очікуваннями інвестиційного ринку, і навіть є підозра залишитися на цьому етапі, щоб насолоджуватися дивідендами фінансового ринку.
**Наступна галузева орієнтація має перейти від створення чіпів штучного інтелекту до поставок чіпів штучного інтелекту, допомогти виробникам мікросхем штучного інтелекту отримати прямий зворотний зв'язок від бізнесу, прийняти ринкове тестування продуктів і виробничих потужностей і поступово формувати позитивний грошовий потік. **
Причина, чому графічний процесор NVIDIA важливий, полягає не лише в апаратній продуктивності, але й у програмних екологічних можливостях з CUDA та PyTorch як ядром, тому розробка вітчизняних чіпів штучного інтелекту не повинна недооцінювати можливості програмного забезпечення. Зміцнюючи побудову незалежної екосистеми програмного забезпечення, необхідно також звернути увагу на можливості міграції та вартість міграції для побудови моделей штучного інтелекту на базі екосистеми NVIDIA.
З цією метою досліджується велика кількість виробників, таких як DCU Haiguang Information, яка дуже схожа на CUDA з точки зору екології та середовища програмування, і користувачі CUDA можуть швидко перейти на платформу ROCm Haiguang за низькою ціною. Раніше PyTorch 2.1 оголосив про підтримку Ascend від Huawei. Видно, що вітчизняні чипи ШІ мають певний масштабний вплив і можуть бути більш інтегровані в глобальну екосистему програмного забезпечення.
** У майбутньому, якщо ви хочете реалізувати вибух вітчизняних обчислень штучного інтелекту, ви не можете залишити спалах вітчизняної екології базового програмного забезпечення штучного інтелекту. **
Що ви знаєте про американські чіпи штучного інтелекту, окрім графічних процесорів NVIDIA? Навіть якщо це питання поставити деяким розробникам штучного інтелекту, відповідь значною мірою незрозуміла або неперевірена. Видно, що ШІ-обчислення, як і загальні та графічні обчислення, мають високу ймовірність того, що з часом з'являться один-два «основні бренди». Це належить до об'єктивного закону ринку, і не потрібно домагатися ситуації, коли «дати розквітнути сто квіток» на кшталт висмикування розсади, щоб допомогти їй вирости.
Незважаючи на те, що китайські обчислення штучного інтелекту повинні прискорити свою зрілість і досягти мети автономного заміщення, добре якнайшвидше досягти ситуації одного супер і багатьох сильних. Це дозволить уникнути екологічної фрагментації та марнотратства великої кількості інвестицій в ІТ, спричинених розгойдуванням галузі. Цей процес слід залишити ринку на вибір, потихеньку набуваючи форми. Однак у контексті заборони чіпів підйом вітчизняних обчислень штучного інтелекту підійшов до кінця, замість того, щоб дозволити 100 видам чіпів штучного інтелекту повільно дозрівати та повільно перетасовуватися, наприклад, прискорити формування ситуації швидкої заміни «основних брендів».
Судячи з поточної ситуації, Ascend є найімовірнішою силою, яка стане основним брендом вітчизняних обчислювальних потужностей штучного інтелекту. Лю Цінфен, засновник і голова iFLYTEK, раніше заявляв, що графічний процесор Huawei пройшов порівняльний аналіз з NVIDIA A100. Згідно з даними, обчислювальна потужність цілочисельної точності Ascend 310 досягає 16 TOPS, а обчислювальна потужність цілочисельної точності Ascend 910 досягає 640 TOPS. Це означає, що продуктивність Ascend 910 близька до продуктивності NVIDIA A100.
У той же час, Ascend в даний час є єдиною вітчизняною обчислювальною компанією зі штучним інтелектом, яка має стабільну частку ринку, і виростила гетерогенну обчислювальну архітектуру CANN, подібну до NVIDIA CUDA, і обчислювальний фреймворк штучного інтелекту MindSpore в програмному забезпеченні. З точки зору основної продуктивності, екосистеми програмного забезпечення та частки ринку, Ascend має можливість прискорити зростання та реалізувати широкомасштабну локалізацію обчислювальних потужностей штучного інтелекту.
**Стандартизація галузевих стандартів, посилення побудови програмного забезпечення та покращення підтримки незалежних брендів є основними способами сприяння швидкому зростанню вітчизняних обчислювальних потужностей штучного інтелекту в короткостроковій перспективі. **
Заборона Nvidia – це проблема, яку китайська індустрія штучного інтелекту загалом не хоче бачити, намагається уникнути, і навіть сьогодні є трохи засекреченою. Однак ситуація сильніша за людей, і в прискореному процесі деглобалізації та гонки ШІ є велика ймовірність, що подібні заборони в майбутньому будуть лише набагато ймовірнішими.
Ухилення, обхідний шлях, мовчання не можуть вирішити проблему, і тільки спокійно справляючись з нею і прагнучи до самовдосконалення, можна докорінно вирішити проблему контролю з боку оточуючих.
Під забороною, куди йдуть китайські обчислення штучного інтелекту?
Відповідь полягає в тому, що у нас немає вибору, тому ми повинні дати світові другий вибір.