بالكاد تباطأت صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين بسبب قواعد تصدير الرقائق الأمريكية

3 مايو (رويترز) – فرضت الولايات المتحدة ضوابط على تصدير الرقائق الدقيقة العام الماضي لتجميد تطوير الصين لأجهزة الكمبيوتر العملاقة المستخدمة في تطوير أسلحة نووية وأنظمة ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT ، ليس لها سوى تأثير ضئيل على قطاع التكنولوجيا في الصين.

فرضت القواعد قيودًا على شحنات Nvidia Corp (NVDA.O) وشرائح Advanced Micro Devices Inc (AMD.O) التي أصبحت معيار صناعة التكنولوجيا العالمية لتطوير روبوتات المحادثة وأنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى.

لكن Nvidia ابتكرت أنواعًا مختلفة من رقائقها للسوق الصينية التي تم إبطائها للوفاء بقواعد الولايات المتحدة. قال خبراء الصناعة لرويترز إن أحدثها – Nvidia H800 ، الذي تم الإعلان عنه في مارس – سيستغرق على الأرجح 10٪ إلى 30٪ أطول لتنفيذ بعض مهام الذكاء الاصطناعي وقد يضاعف بعض التكاليف مقارنة بأسرع رقائق Nvidia الأمريكية.

حتى رقائق Nvidia البطيئة تمثل تحسنًا للشركات الصينية. قدرت Tencent Holdings (0700.HK) ، إحدى أكبر شركات التكنولوجيا في الصين ، في أبريل أن الأنظمة التي تستخدم H800 من Nvidia ستقلص الوقت الذي تستغرقه لتدريب أكبر نظام ذكاء اصطناعي لديها بأكثر من النصف ، من 11 يومًا إلى أربعة أيام.

قال تشارلي تشاي ، المحلل في شركة 86Research ومقره شنغهاي: “يبدو أن شركات الذكاء الاصطناعي التي نتحدث معها ترى أن الإعاقة صغيرة نسبيًا ويمكن التحكم فيها”.

يكشف التناقض بين الحكومة والصناعة التحدي الأمريكي المتمثل في إبطاء تقدم الصين في مجال التكنولوجيا الفائقة دون الإضرار بالشركات الأمريكية.

كان جزء من استراتيجية الولايات المتحدة في وضع القواعد هو تجنب مثل هذه الصدمة التي تجعل الصينيين يتخلون عن الرقائق الأمريكية تمامًا ويضاعفون جهود تطوير الرقائق الخاصة بهم.

قال مسؤول تنفيذي في صناعة الرقائق طلب عدم الكشف عن هويته: “كان عليهم أن يرسموا الخط في مكان ما ، وحيثما رسموه ، فإنهم سيواجهون التحدي المتمثل في كيفية عدم التعطيل على الفور ، ولكن أيضًا كيفية إضعاف قدرة الصين بمرور الوقت”. للحديث عن المناقشات الخاصة مع المنظمين.

تتكون قيود التصدير من جزأين. الأول يضع سقفًا لقدرة الشريحة على حساب أرقام دقيقة للغاية ، وهو مقياس مصمم للحد من أجهزة الكمبيوتر العملاقة التي يمكن استخدامها في الأبحاث العسكرية. وقالت مصادر صناعة الرقائق أن هذا إجراء فعال.

لكن حساب الأرقام الدقيقة للغاية أقل أهمية في عمل الذكاء الاصطناعي مثل نماذج اللغات الكبيرة حيث يكون مقدار البيانات التي يمكن للرقاقة مضغها أكثر أهمية.

تبيع Nvidia H800 لأكبر شركات التكنولوجيا في الصين ، بما في ذلك Tencent و Alibaba Group Holding Ltd (9988.HK) و Baidu Inc (9888.HK) لاستخدامها في مثل هذا العمل ، على الرغم من أنها لم تبدأ بعد في شحن الرقائق بكميات كبيرة.

وقالت نفيديا في بيان الأسبوع الماضي: “لا تسعى الحكومة إلى الإضرار بالمنافسة أو الصناعة الأمريكية ، وتسمح للشركات الأمريكية بتزويد المنتجات للأنشطة التجارية ، مثل توفير الخدمات السحابية للمستهلكين”.

وأضافت أن الصين عميل مهم للتكنولوجيا الأمريكية.

وقالت نفيديا الأسبوع الماضي: “تتطلب ضوابط التصدير لشهر أكتوبر أن نصنع منتجات ذات فجوة متزايدة بين السوقين”. نحن نلتزم بالتنظيم بينما نقدم منتجات تنافسية قدر الإمكان في كل سوق “.

قال بيل دالي ، كبير علماء Nvidia ، في بيان منفصل هذا الأسبوع أن “هذه الفجوة ستزداد بسرعة بمرور الوقت حيث تستمر متطلبات التدريب في التضاعف كل ستة إلى 12 شهرًا”.

ولم يرد متحدث باسم مكتب الصناعة والأمن ، وهو ذراع وزارة التجارة الأمريكية الذي يشرف على القواعد ، على طلب للتعليق.

أبطأ ولكن لم يتوقف

الحد الثاني للولايات المتحدة هو سرعات النقل من رقاقة إلى رقاقة ، مما يؤثر على الذكاء الاصطناعي. النماذج الكامنة وراء تقنيات مثل ChatGPT كبيرة جدًا بحيث لا يمكن وضعها في شريحة واحدة. بدلاً من ذلك ، يجب أن يتم توزيعها على العديد من الرقائق – غالبًا الآلاف في وقت واحد – والتي تحتاج جميعها إلى التواصل مع بعضها البعض.

لم تكشف Nvidia عن تفاصيل أداء رقاقة H800 للصين فقط ، لكن ورقة المواصفات التي اطلعت عليها رويترز تظهر سرعة شريحة إلى شريحة تبلغ 400 غيغابايت في الثانية ، أي أقل من نصف السرعة القصوى البالغة 900 غيغابايت في الثانية لشريحة Nvidia الرئيسية H100 متاح خارج الصين.

يعتقد البعض في صناعة الذكاء الاصطناعي أن السرعة لا تزال كبيرة. قدّر نافين راو ، الرئيس التنفيذي لشركة ناشئة تُدعى MosaicML متخصصة في مساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل أفضل على أجهزة محدودة ، تباطؤًا في النظام بنسبة تتراوح بين 10 و 30٪.

وقال “هناك طرق للالتفاف على كل هذا بطريقة حسابية”. “لا أرى أن هذا يمثل حدودًا لفترة طويلة جدًا – مثل 10 سنوات.”

يساعد المال. شريحة في الصين تستغرق ضعف الوقت لإنهاء مهمة تدريب على الذكاء الاصطناعي مقارنة بشريحة أمريكية أسرع يمكنها إنجاز العمل.

قال مصدر في الصناعة طلب عدم الكشف عن هويته بسبب الاتفاقات المبرمة مع الشركاء: “في هذه المرحلة ، يتعين عليك إنفاق 20 مليون دولار بدلاً من 10 ملايين دولار لتدريبها”. “هل هذا سيء؟ نعم هو كذلك. لكن هل يعني هذا أن هذا مستحيل على بابا أو بايدو؟ لا ، هذه ليست مشكلة.”

علاوة على ذلك ، يحاول باحثو الذكاء الاصطناعي تقليص حجم الأنظمة الهائلة التي بنوها لخفض تكلفة منتجات التدريب المشابهة لـ ChatGPT والعمليات الأخرى. سيتطلب ذلك عددًا أقل من الرقائق ، مما يقلل الاتصالات من رقاقة إلى رقاقة ويقلل من تأثير حدود السرعة في الولايات المتحدة.

قال كيد دانيال ، مهندس البرمجيات في Anyscale ، وهي شركة ناشئة في سان فرانسيسكو توفر برامج لمساعدة الشركات على أداء أعمال الذكاء الاصطناعي ، قبل عامين ، كانت الصناعة تفكر في أن نماذج الذكاء الاصطناعي ستصبح أكبر وأكبر.

قال دانيال: “إذا كان هذا لا يزال صحيحًا اليوم ، فسيكون لقيود التصدير تأثير أكبر بكثير”. “إن قيود التصدير هذه ملحوظة ، لكنها ليست مدمرة كما كان يمكن أن تكون.”

معاييرنا: مبادئ الثقة في Thomson Reuters.