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現地時間8月23日、米メディア「ウォール・ストリート・ジャーナル」は、ワシントンの悪意ある規制にもかかわらず、中国のテクノロジー企業が世界最先端の人工知能コンピューティングチップを入手できていないことを明らかにした。しかし現在、彼らは、AIを進化させ続けるためにこれらのチップは必ずしも必要ではないという業界の先駆者からの心強いメッセージに応えている。

報告書によると、多くの中国の AI 新興企業は、高度なチップを持たないという問題を解決するために、大規模な言語モデルに対してより効率的なコードを作成することで人工知能の効率を向上させています。他の企業は、より小型でよりプロフェッショナルなモデルの構築に注力しています。または、エネルギーと時間をあまり消費しないトレーニング方法を使用してください。

記事は、中国市場には一般的にエヌビディアなどの世界的大手企業が製造する半導体コンピューティング能力が欠けているが、そうすることで一部の違いは「無意味」になる可能性がある、と業界アナリストや幹部らの発言を引用している。

7月5日、上海世界博覧会展示コンベンションセンターで世界人工知能会議（WAIC 2024）が開催された。 IC写真

ウォール・ストリート・タイムズは、米国が中国企業による最先端チップの入手を抑圧し、制限している現在、中国企業のリーダーたちは、効率性を目標とする業界のコンセンサスに基づいて、独自の人工知能を構築しようと積極的に努めていると指摘した。 。

AI 大型モデルのユニコーン企業である Zero One Wanwu は、機械学習モデルのトレーニングに必要な電力消費と時間を削減するために、低精度トレーニング モードを採用しています。創設者のKai-Fu Lee氏によると、Zero-Oneには多数のグラフィックス処理ユニットがないため、非常に効率的な人工知能インフラストラクチャと推論エンジンを開発する必要があるという。このレポートは、米国では Google を含む企業がモデルの出力を高速化するためにそのようなモデルを使用していると NVIDIA 研究者の発言を引用しています。

香港メディア「サウスチャイナ・モーニング・ポスト」は先に、多くのアナリストが、人工知能分野における中国の急速な進歩の一因は、チップの限界を回避し、現地の大規模言語モデルを訓練するために必要なインテリジェント・コンピューティング能力を開発する能力によるものだと指摘した。米国による先端チップの輸出制限を受けて、中国企業は人工知能の効率向上に取り組むようになっており、中国のコンピューティングリソースインフラの構築も、先端チップ不足に対する人々の懸念を軽減するのに役立つだろう。

他の企業は、最大かつ最高のモデルを作成することに執着せず、​​代わりに専門分野でのアプリケーションの開発を追求しています。

「アプリケーションがなく、基本モデルしかない場合、（モデルが）オープンソースであろうとクローズドソースであろうと、それは価値がありません。」Baidu の CEO、Robin Li が先月の人工知能業界カンファレンスで述べたように、4 つの主要な国際 KPMG はそう述べています。会計事務所の1つである同社は、最近の報告書で、今年第2四半期の情報は、中国のAI投資家がロボットなどの「大規模言語モデル（LLM）ではなく、人工知能の実用化に重点を置いている」ことを示していると指摘した。 . 職場の効率を向上させるアプリケーション。

ここ数週間の四半期業績報告から判断すると、アプリケーション分野の先駆者も現れています。

ウォール・ストリート・ジャーナルは、中国の「アプリケーション工場」として知られるバイトダンスが、チャットロボットやビデオ制作ツールなどを含む20以上のAIアプリケーションを発表したと報じた。同社と地元ライバルのKuaishouやその他の企業も、OpenAIのSoraに対抗するコンテンツ生成AIアプリケーション「Wensheng Video」を相次いでローンチしている。違いは、OpenAI がこの機能を最初に実証したにもかかわらず、Sora はこれまで広く使用されていないことです。

これらの中国製 AI アプリケーションは海外でどのように機能するのでしょうか?モバイルアプリケーション分析会社Sensor Towerのデータによると、今年米国で最もダウンロードされたAIアプリケーション10件のうち3件が中国企業によって開発された。

7月3日に国連世界知的所有権機関（WIPO）が発表した最新の報告書でも、中国がチャットボットなどの生成型人工知能の発明と出願した特許出願の数において世界の他の国々を大きくリードしていることが示された。というのは米国の6倍です。少し前に、アメリカの人工知能および分析ソフトウェア会社である SAS とコールマン・パークス・リサーチによる新しい調査でも、中国が現在、生成人工知能の応用において世界のリーダーであることが示されました。これは、中国の進歩の最新の兆候であると言えます。このテクノロジーでは。

ウォール・ストリート・ジャーナルは、スマートフォンやラップトップにAI機能を実装できる（データとアルゴリズムを物理デバイス上でローカルに処理する）小型モデルまたはエッジAIモデルが、将来「ゲームチェンジャー」になる可能性があると業界専門家の予測を引用した。ルールに従った製品。

ニューヨーク大学の非常勤教授であり、人工知能に焦点を当てた投資会社ドラゴン・グローバルのアドバイザーでもあるウィンストン・マー氏によると、使用するトレーニングデータが少ない小規模モデルの方が高速であるため、今年は「小規模モデルの年」になると考えているという。 . これは、特定の機能を備えたリアルタイム アプリケーションに有益です。バーンスタイン・リサーチのアナリスト、ボリス・ヴァン氏はまた、エッジ・コンピューティングに注力するということは、技術的要件を減らすことを意味するのではなく、より高いコンピューティング能力が最も重要な要件ではない分野に切り替えることを意味するだけだと付け加えた。

さらに、ウォール・ストリート・ジャーナルは、中国政府が多面的に自主開発を推進していることを背景に、コンピューティング能力の点で中国と西側のチップ設計企業との差もさらに縮まっていることにも言及した。

報道によると、ファーウェイのAscendチップは中国の大手テクノロジー企業の一部や国立研究所、AIデータセンターで採用されており、国内のLLMの半数が同社のチップで訓練を受けていると言われている。 6月に江蘇省南京で開催された世界半導体会議でファーウェイは一連のテスト結果を発表し、ファーウェイの最新のAscend 910B AIチップがパフォーマンスの多くの側面でNvidiaのA100チップを上回り、一部の項目ではパフォーマンスが最大20%リードしたことを示した。テスト。

8月9日、中国科学院の上海マイクロシステム情報技術研究所は、低電力チップの開発に使用できる物質的なブレークスルーを達成した。

Baidu、Alibaba、Tencent も自社開発のチップを使用して人工知能モデルを実行し、高度なコンピューティング能力の不足を補うためにエンジニアリングとアルゴリズムを改善しています。同時に、中国の大手企業も、ハードウェアの点で特定の製品に依存しすぎないよう、異なる種類のチップを組み合わせる方法を研究している。

ウォール・ストリート・タイムズ紙は、中国は米国製の先進的なチップを搭載しているかどうかに関係なく、AI開発を推進し続けるようだと嘆いた。このことは、記事の最後からも読み取れます。記事では、7 月の人工知能カンファレンスでのファーウェイ担当者の発言が具体的に言及されています。当時、担当者は「最先端の人工知能チップがなければ人工知能分野でリードできないと考えるべきではない。中国ではこの考えを捨てるべきだ」と国内の担当者を激励した。