Американские санкции ослабили китайские ИИ-стартапы, а IT-гиганты удара почти не ощутили

[душман]

Китайские технологические гиганты начали запасаться ИИ-ускорителями задолго до того, как Вашингтон запретил NVIDIA и другим производителям поставлять свои самые производительные решения в страну — крупные компании ожидали эскалации технологической войны между США и Китаем. А вот начинающие компании не могли себе позволить сформировать подобные запасы, и в результате пострадали от санкций куда сильнее.

Baidu, один из технологических гигантов, разрабатывающий китайские аналоги проектов OpenAI, приобрёл достаточное количество чипов для систем искусственного интеллекта, чтобы продолжать обучение Ernie Bot, выступающего эквивалентом ChatGPT, в течение «ближайшего года или двух», сообщил недавно гендиректор компании Робин Ли. 

«Кроме того, для вывода требуются менее мощные чипы, и мы надеемся, что наших запасов чипов, как и прочих альтернатив, хватит для поддержки множества приложений, работающих с искусственным интеллектом в интересах конечных пользователей», — заявил он. Другие крупные игроки также успели принять меры: Baidu, ByteDance, Tencent и Alibaba вместе заказали около 100 тыс. процессоров NVIDIA A800, отгрузка которых была намечена на этот год.

Это обошлось им в $4 млрд, ещё в августе выяснила Financial Times. На 2024 год планировалась поставка ИИ-ускорителей ещё на $1 млрд. Иными словами, на выход в ИИ-отрасль установлен достаточно высокий входной барьер, и американские санкции нанесли ущерб преимущественно стартапам — исключения составили те из них, что успели оперативно получить значительные инвестиции. 

Примером такого стартапа оказалась основанная известным инвестором Кай-Фу Ли в марте компания 01.AI, которая успела закупиться мощными ИИ-ускорителями в кредит и уже погасила свой долг, проведя раунд финансирования при оценке в $1 млрд.

Baidu, которая запаслась оборудованием, недавно выпустила нейросеть Ernie 4.0, которая, по словам разработчика, «ни в чём не уступает GPT-4». Единой методики сравнения возможностей больших языковых моделей до сих пор нет из-за их высокой сложности; стартапы часто демонстрируют высокие показатели своих платформ по заданным критериям, но адекватно оценить их качество можно будет лишь при практической работе с ними.