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Mucho antes de que Washington prohibiera las exportaciones de procesadores gráficos de alto rendimiento de Nvidia a China, los gigantes tecnológicos del país los habían estado acaparando en previsión de una escalada de la guerra tecnológica entre las dos naciones.
Baidu, una de las empresas de tecnología que desarrolla las contrapartes chinas de OpenAI, ha conseguido suficientes chips de IA para continuar entrenando a su equivalente ChatGPT, Ernie Bot, durante «el próximo año o dos», dijo el director ejecutivo de la compañía, Robin Li, esta semana en una conferencia telefónica sobre resultados.
«Además, la inferencia requiere chips menos potentes, y creemos que nuestras reservas de chips, así como otras alternativas, serán suficientes para admitir muchas aplicaciones nativas de IA para los usuarios finales», dijo. “Y a largo plazo, las dificultades para obtener los chips más avanzados afectarán inevitablemente el ritmo del desarrollo de la IA en China. Por eso estamos buscando alternativas de forma proactiva”.
Otras empresas tecnológicas chinas ricas también han tomado medidas proactivas en respuesta a los controles de exportación de Estados Unidos. Baidu, ByteDance, Tencent y Alibaba pidieron colectivamente alrededor de 100.000 unidades de procesadores A800 de Nvidia para su entrega este año, lo que les costaría hasta 4.000 millones de dólares, informó el Financial Times en agosto. También compraron GPU por valor de mil millones de dólares, cuyo envío está previsto para 2024.
Unas inversiones iniciales tan elevadas podrían fácilmente disuadir a muchas empresas emergentes de participar en el concurso LLM. Hay excepciones si la joven empresa consigue rápidamente inversiones atractivas. 01.AI, fundada a finales de marzo por el destacado inversor Kai-Fu Lee, adquirió una cantidad significativa de potentes chips de inferencia a través de préstamos y ya ha pagado sus deudas después de recaudar mil millones de dólares en capital.
Con su reserva de GPU, Baidu lanzó recientemente el Ernie Bot 4, que según Li «no es de ninguna manera inferior al GPT-4».
La evaluación de los LLM es difícil debido a la complejidad de estos modelos de IA. Muchas empresas chinas de IA han recurrido a mejoras de clasificación cumpliendo diligentemente los criterios de los gráficos LLM, pero aún está por evaluar la eficacia de estos modelos cuando se aplican a aplicaciones del mundo real.
Los jugadores más pequeños de IA que carecen de flujo de efectivo para almacenar chips tendrán que conformarse con procesadores menos potentes que no están sujetos a los controles de exportación de Estados Unidos. Alternativamente, pueden esperar a posibles oportunidades de adquisición. Li espera que la industria entre pronto en una «fase de consolidación» dada una confluencia de factores, incluida la escasez de chips avanzados, la alta demanda de datos y talento en inteligencia artificial, y enormes inversiones iniciales.
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