Американские санкции не оказали большого влияния на развитие ИИ в Китае

Введённые Вашингтоном в прошлом году санкции, направленные на замедление темпов разработки китайских суперкомпьютеров, которые предназначаются для создания систем искусственного интеллекта и разработки ядерного оружия, оказали на технологический сектор страны минимальное влияние.

Источник изображения: Priyam Patel / pixabay.com

Под ограничения попали поставки ускорителей вычислений от NVIDIA и AMD, ставшие стандартом мировой технологической отрасли при разработке систем ИИ. Однако NVIDIA выпустила специальный ускоритель H800, предназначенный специально для Китая — он соответствует санкционной политике США. Его производительность в задачах, связанных с машинным обучением, лишь на 10–30 % уступает более мощному аналогу для глобального рынка, а финансовые затраты при использовании H800 возрастают вдвое, подсчитали опрошенные Reuters эксперты.

Стратегия Вашингтона не предполагает чрезмерно жёстких ограничений, которые заставили бы китайцев полностью отказаться от американских чипов и удвоить усилия по разработке собственных. Санкционная политика направлена в первую очередь на вычисления, критически важные при военных исследованиях, а не алгоритмы ИИ. Ускорители NVIDIA H800 активно закупаются китайскими технологическими гигантами Tencent, Alibaba Group и Baidu, причём полномасштабные поставки ещё не стартовали.

Китай остаётся важнейшим потребителем американских технологий, признали в NVIDIA и напомнили, что ограничительные меры предусматривают установку искусственного технологического разрыва между двумя рынками — компания собирается увеличить его величину, поскольку требования к системам машинного обучения удваиваются каждые полгода или год.

Китайские версии ускорителей в производительности уступают американским на 10–30 %, но, как утверждают эксперты, продолжают справляться со своей задачей: время обучения ИИ может удвоиться, но это компенсируется финансово. В отдельных случаях можно оптимизировать алгоритмы, в других — увеличить затраты и добиться тех же результатов, вложив условно не $10 млн, а $20 млн, а для таких гигантов как Alibaba или Baidu это проблемой назвать нельзя.