DEEP SEEK ИМ ДАВА ПРЕДНОСТ НА КИНЕСКИТЕ ПРОИЗВОДИТЕЛИ НА ЧИПОВИ: Трката за поевтина вештачка интелегенција е реална

Добивај вести на Viber

Подемот на моделот за вештачка интелигенција (AI) на DeepSeek им дава на кинеските производители на чипови, како Huawei, подобра шанса да се натпреваруваат на домашниот пазар против помоќните американски процесори.

Huawei и неговите кинески конкуренти со години се мачат да стигнат до Nvidia во развојот на врвни чипови за обука на модели со вештачка интелигенција - процес во кој алгоритмите „учат“ со анализа на податоци. Сепак, моделите на DeepSeek се фокусираат на „заклучоци“ или извлекување заклучоци, оптимизирајќи ги пресметковните ресурси наместо да се потпираат исклучиво на сирова процесорска моќ.

Затоа, се очекува овие модели делумно да го затворат јазот меѓу кинеските процесори со вештачка интелигенција и помоќните американски ривали, велат аналитичарите. Huawei и другите кинески производители на чипови, вклучувајќи ги Haigon, EnFlame, Tsinmikro и Moore, Trids, неодамна објавија дека нивните производи ќе поддржуваат модели на DeepSeek, иако деталите се сè уште малку.

Директорите на индустријата предвидуваат дека природата со отворен код на кинеските компании за вештачка интелигенција и ниските трошоци би можеле да го забрзаат усвојувањето на технологијата за вештачка интелигенција и развојот на практични апликации, помагајќи им на кинеските компании да ги надминат американските извозни ограничувања на најмоќните чипови. Дури и пред DeepSeek да привлече внимание оваа година, некои од производите на Huawei беа препознаени од клиентите како подобри решенија за помалку тешки задачи за „заклучување“ - фаза во која обучените модели со вештачка интелигенција извлекуваат заклучоци и извршуваат задачи, како што се чет-ботови, пренесува Ројтерс.

Компаниите сакаат да го интегрираат DeepSeek

Во Кина, десетици компании, од производители на автомобили до телекомуникациски фирми, објавија планови за интегрирање на моделите на DeepSeek во нивните производи и деловни операции.

„Овој развој целосно се совпаѓа со можностите на кинеските производители на чипови со вештачка интелигенција. Кинеските чипови со вештачка интелигенција тешко можат да се натпреваруваат со графичките процесори на Envidia во обуката за вештачка интелигенција, но задачите за заклучување се многу помалку тешки и бараат повеќе локално и индустриско прилагодување“, рече Лиан Жи Су, главен аналитичар во фирмата за технолошки истражувања Omdia.

Сепак, аналитичарот Лин Куингјуан посочува дека кинеските чипови со вештачка интелигенција се конкурентни на цена за заклучок, но нивната употреба е сè уште ограничена на кинескиот пазар, додека чиповите на Envidia се супериорни дури и за овие задачи. Иако американските извозни ограничувања ја забрануваат испораката на најнапредните чипови со вештачка интелигенција на Envidia за модели за обука во Кина, на компанијата сепак и е дозволено да продава послаби чипови, кои кинеските клиенти можат да ги користат за заклучување.

Зависта сè уште доминира

Envidia објави блог пост во четвртокот во кој се наведува дека времето на заклучување се зголемува во согласност со новите закони за скалирање, тврдејќи дека нејзините чипови се неопходни за да ги направат DeepSeek и другите модели за „разумување“ навистина корисни. Покрај компјутерската моќ, клучен фактор во доминацијата на Nvidia е CUDA - паралелна компјутерска платформа која им овозможува на програмерите да користат Nvidia графички процесори за широк опсег на задачи, а не само за вештачка интелигенција или графика.

Многу кинески производители на чипови со вештачка интелигенција не се обидоа директно да ја предизвикаат Nvidia барајќи од корисниците да се откажат од CUDA, туку тврдат дека нивните чипови се компатибилни со неа. Huawei беше најагресивен во обидот да се отцепи од Nvidia, нудејќи алтернатива на CUDA наречена „Пресметувачка архитектура за невронски мрежи“, но експертите веруваат дека ќе биде тешко да се убедат програмерите да се откажат од CUDA.

„Софтверските перформанси на кинеските компании за чипови со вештачка интелигенција сè уште се недоволно развиени. CUDA има богата библиотека и широк опсег на софтверски способности, што бара значителни долгорочни инвестиции“, рече Су од Omdia.