A medida que se desarrolla la industria de IA de China, las empresas enfrentan un desafío inminente: la escasez de chips.
Yin Qi, cofundador y director ejecutivo de Megvii Technology Ltd., una de las principales empresas de inteligencia artificial (IA) de China, dijo a la agencia de noticias Caixin en una entrevista a fines de marzo que solo hay alrededor de 40,000 unidades de procesamiento de gráficos (GPU) en China. ) Nvidia A100 de grado de centro de datos, del tipo utilizado para construir infraestructura de aprendizaje automático a gran escala.
Las empresas conectan computadoras equipadas con estos chips para crear potentes clústeres (grupos) de GPU para ejecutar programas avanzados, incluidos los relacionados con la IA y el aprendizaje automático, con más chips, lo que significa más potencia de procesamiento.
Para que una empresa construya un gran modelo de lenguaje GPT, se necesitarían al menos 10,000 chips A100, dijo Yin. Y debido a la escasez de chips, las empresas en China solo podrían crear clústeres de GPU con alrededor de 3000 a 5000 chips, agregó. Para una comparación relacionada con la IA, se necesitarían más de 30 000 GPU A100 para ejecutar ChatGPT de OpenAI, según el investigador de mercado TrendForce.
Para no quedarse atrás, las empresas que construyen excelentes modelos de IA han aumentado sus presupuestos para estas GPU Nvidia líderes en la industria. En China, la demanda de estos chips ha sido impulsada por empresas que entrenan IA generativas como ChatGPT.
Sin embargo, las empresas chinas no han podido hacerse con estos chips porque el año pasado el gobierno de EE. UU. impidió que Nvidia exportara el A100 y su chip de centro de datos más nuevo, el H100, que son esenciales para el desarrollo de modelos de gran lenguaje y generativos. IA: para clientes chinos.
Las empresas chinas solo pueden comprar el chip A800, una versión reducida del A100 cuya tasa de transferencia de datos de chip a chip es dos tercios de la última, lo que puede restringir la potencia informática general de cualquier aplicación que se ejecute en el chip.
Sin embargo, ese hueso arrojado por Nvidia no aliviará la escasez de chips de China por sí solo. Un ejecutivo de una empresa de diseño de chips que cotiza en China continental predijo que sería un desafío satisfacer la demanda de todas las empresas chinas, dado el ritmo explosivo de desarrollo.
Existen alternativas nacionales a las GPU de Nvidia y sus principales competidores, Advanced Micro Devices e Intel. La startup china de GPU Shanghai Biren Intelligent Technology, considerada un oponente prometedor para Nvidia, tiene una potencia informática impresionante pero carece de la velocidad a la que se pueden transferir datos entre dos dispositivos o sistemas.
Aún así, incluso si las empresas chinas pudieran diseñar chips capaces de competir o superar al A100, no podrían encontrar una fundición para fabricarlos. En octubre, el Departamento de Comercio de EE. UU. emitió nuevas regulaciones que restringirían el acceso de las fundiciones de obleas a la tecnología estadounidense si producen chips avanzados para clientes chinos.
Además, a lo largo de los años, los fabricantes de GPU del continente han llegado a depender en gran medida de las empresas taiwanesas para los procesos de fabricación y empaquetado. También confían en empresas estadounidenses para herramientas de automatización de diseño electrónico: software clave que permite a los desarrolladores diseñar, modelar, simular y probar diseños de circuitos antes de la producción.
De los tres elementos principales del desarrollo de la IA (datos, algoritmos y poder de cómputo), EE. UU. tiene como objetivo el poder de cómputo para contener el avance de la industria china de IA. Los desarrolladores no podrán modificar los algoritmos sin suficiente poder de cómputo, lo que inutilizaría grandes cantidades de datos, dijo una persona familiarizada con la política de control de exportación de semiconductores de EE. UU.
Si bien las empresas chinas tienen una gran cantidad de datos a su disposición, existe el consenso de que carecen de calidad. Un inversor estadounidense señaló que las empresas chinas tienen que dedicar una cantidad significativa de tiempo y mano de obra para limpiar los conjuntos de datos necesarios para el aprendizaje automático. Entonces, para ahorrar tiempo, muchos modelos chinos grandes se entrenan en conjuntos de datos de EE. UU., lo que puede dejar a las empresas chinas con una IA problemática para generar respuestas que requieren conocimiento sobre las normas y los contextos locales.
Por ejemplo, con la función de imágenes Ernie Bot de Baidu, algunas personas se quejaron de que el comando se tradujo al inglés antes de que se generara una respuesta y, por lo tanto, no entendieron cosas como los modismos chinos y los nombres de ciertos lugares.
China se enfrenta a otro obstáculo en el campo de batalla mundial de la IA: la falta de los mejores talentos. Si bien las universidades chinas han abierto más cursos de IA, la oferta china de expertos en IA no satisface la demanda.
Actualmente, el país carece de unos 300.000 profesionales de IA, según un informe de la Academia China de Trabajo y Seguridad Social. Las áreas que experimentan la mayor escasez incluyen el diseño de chips de IA, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la investigación de algoritmos y el desarrollo de aplicaciones.
En términos de talento investigador, China ocupó 232 lugares en la lista de 2022 de los académicos de IA más influyentes del mundo, clasificados por la Universidad de Tsinghua y otras instituciones. En comparación, los encuestadores estadounidenses ocuparon 1.146 lugares en la lista de casi 1.900 personas.
Estados Unidos también produjo el mayor talento técnico para la industria de la IA: el 39,4 % de los profesionales de IA del mundo en 2020, seguido de India y el Reino Unido. China ocupó el cuarto lugar, con menos del 5% del total, según un informe de Jean-François Gagné, empresario de IA y fundador de Element. AI. Los roles técnicos incluyen investigación, ingeniería de datos, ingeniería y producción de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
China sabe que necesita producir más expertos en inteligencia artificial si quiere tener una oportunidad. En su informe, la Academia China de Trabajo y Seguridad Social instó al país a alinear mejor sus esfuerzos de cultivo de talento de IA con las necesidades de la industria, aprovechar la experiencia de las mejores universidades del mundo y establecer modelos de enseñanza innovadores para aumentar su reserva de talento de IA. .
Además de reforzar su canal de talento, las empresas, los gobiernos y las universidades chinas también pueden considerar cómo mejorar sus mecanismos institucionales y encontrar formas innovadoras de mejorar el entorno laboral para atraer y retener talento de IA.
Traducido por Luiz Roberto M. Gonçalves
Du Zhihang, Zhang Erchi, Qu Yunxu, Liu Peilin, Huang Huizhao, Xu Luyi, Qin Min y Kelsey Cheng
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Fuente: uol.com.br