Bis Oktober haben chinesische Unternehmen und Forschungsinstitute über 200 große Sprachmodelle (LLMs) auf den Markt gebracht, was zu heftigen Machtkämpfen in der zweitgrößten Volkswirtschaft der Welt geführt hat.
Wettbewerb ist notwendig, um Innovationen zu fördern, doch im spezifischen Kontext Pekings wäre der schnelle Anstieg der Zahl der LLMs eine enorme Ressourcenverschwendung.
Der überfüllte KI-Markt in China wird durch den fehlenden Zugang zu fortschrittlichen Chips, strenge staatliche Vorschriften zu sensiblen Themen, hohe Entwicklungskosten und einen stark fragmentierten Technologiemarkt eingeschränkt.
Mangelnde Rechenleistung
„China steht bei der Entwicklung des LLM vor vielen Herausforderungen, da sich die Technologielücke zum Westen durch die Entstehung von GPT und Google Gemini vergrößert“, sagte Su Lian Jye, Chefanalyst bei Omdia.
Die größte Herausforderung besteht darin, dass der Konzern aufgrund der US-Handelssanktionen keinen Zugriff auf hochentwickelte Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia hat. Diese GPUs, beispielsweise der H100 von Nvidia, gelten als Herzstück der neuesten LLMs und bestimmen maßgeblich die Leistungsfähigkeit des Modells.
Einen Monat bevor OpenAI GPT einführte, verhängte Washington aus Gründen der nationalen Sicherheit eine Anordnung, die Peking den Zugriff auf hochentwickelte Chips wie Nvidias H100 und A100 untersagte. Ein Jahr später verschärfte die US-Regierung ihren Griff um Prozessoren, die speziell für den chinesischen Markt bestimmt waren, wie den A800 und den H800, und drohte mit dem Verbot aller zukünftigen Alternativen.
Wang Shuyi, ein auf KI und maschinelles Lernen spezialisierter Professor an der Tianjin Normal University, sagte, unzureichende Rechenleistung sei eines der Haupthindernisse für die Entwicklung von KI-Modellen in China.
„Für China wird es immer schwieriger, Zugang zu fortschrittlichen Chips zu erhalten“, sagte Wang. „Chinesischen Unternehmen mangelt es nicht an Geld, aber ohne Rechenleistung werden sie nicht in der Lage sein, hochwertige Datenquellen voll auszuschöpfen.“
Und da die heimischen Unternehmen bei der Chipherstellung immer noch im Rückstand sind, ist es unwahrscheinlich, dass China diese Einschränkungen bald überwinden wird.
Enorme Ressourcenverschwendung
Robin Li Yanhong, Mitbegründer und CEO des Suchmaschinengiganten Baidu, sagte, die Einführung mehrerer konkurrierender LLMs in China sei eine „riesige Ressourcenverschwendung“ und die Unternehmen sollten sich stärker auf Bewerbungen konzentrieren.
Wang Xiaochuan, CEO des KI-Startups Baichuan, sagte auf einem Technologieforum von Tencent in Peking, dass mehr Unternehmen davon absehen sollten, ihre eigenen Modelle zu trainieren und „stattdessen ihre Bemühungen darauf konzentrieren sollten, kommerziell tragfähige und skalierbare KI-Produkte zu finden, indem sie über die Cloud auf vorhandene Modelle zugreifen.“
Unterdessen kam Luo Yuchen, CEO von Shenzhen Yantu Intelligence and Innovation, zu der Einschätzung, dass „obwohl sich derzeit weder in Bezug auf die Technologie noch auf die Marktgröße eine Plattform als dominant herauskristallisiert hat“, die Modellentwicklung „fortgesetzt werden sollte, da selbst GPT-4 möglicherweise nicht gut genug ist, um Unternehmen bei der Lösung alltäglicher Aufgaben zu helfen, die von Menschen erledigt werden.“
Auch die im Vergleich zur englischsprachigen Welt eingeschränkte Datenqualität des mandarinsprachigen Internets könnte Pekings Ambitionen, eine KI-Großmacht zu werden, erschweren, meint Su Lian Jye von Omdia.
Die Unterschiede in der Sprachstruktur zwischen Englisch und Chinesisch sowie die politischen Empfindlichkeiten zwischen China und dem Westen führen dazu, dass zwischen dem inländischen und dem globalen Markt für Antworten von KI-Chatbots eine klare Trennung besteht.
(Laut SCMP)
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