Hasta octubre, empresas e institutos de investigación chinos han lanzado más de 200 modelos de lenguaje grandes (LLM), lo que ha provocado una feroz “lucha interna” en la segunda economía más grande del mundo.

La competencia es necesaria para promover la innovación, pero en el contexto específico de Beijing, el rápido aumento del número de LLM sería un enorme desperdicio de recursos.

El abarrotado mercado de inteligencia artificial de China está limitado por la falta de acceso a chips avanzados, estrictas regulaciones gubernamentales sobre temas delicados, altos costos de desarrollo y un mercado tecnológico profundamente fragmentado.

Falta de potencia de procesamiento

“China enfrenta muchos desafíos en el desarrollo de LLM a medida que la brecha tecnológica con Occidente se amplía debido al surgimiento de GPT y Gemini de Google”, dijo Su Lian Jye, analista jefe de Omdia.

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Estados Unidos podría prohibir la exportación de cualquier alternativa de Nvidia al mercado chino.

El mayor desafío es la falta de acceso a unidades de procesamiento gráfico (GPU) avanzadas de Nvidia debido a las sanciones comerciales de Estados Unidos. Estas GPU, como la H100 de Nvidia, se consideran el corazón de los últimos LLM y determinan en gran medida la potencia del modelo.

Un mes antes de que OpenAI lanzara GPT, Washington impuso una orden que prohibía a Beijing acceder a chips avanzados como el H100 y el A100 de Nvidia por razones de seguridad nacional. Un año después, el gobierno de Estados Unidos endureció aún más su control sobre los procesadores específicos del mercado chino, como el A800 y el H800, amenazando con prohibir cualquier alternativa futura.

Wang Shuyi, profesor especializado en IA y aprendizaje automático en la Universidad Normal de Tianjin, dijo que la potencia informática insuficiente es uno de los principales obstáculos para el desarrollo de modelos de IA en China.

“Será cada vez más difícil para China acceder a chips avanzados”, afirmó Wang. “Las empresas chinas no carecen de dinero, pero sin capacidad informática no podrán aprovechar al máximo las fuentes de datos de alta calidad”.

Y como las empresas nacionales aún están rezagadas en la fabricación de chips, es poco probable que China supere estas limitaciones en el corto plazo.

Enorme desperdicio de recursos

Robin Li Yanhong, cofundador y director ejecutivo del gigante de los motores de búsqueda Baidu, dijo que lanzar múltiples LLM en competencia en China es un "enorme desperdicio de recursos" y que las empresas deberían centrarse más en las aplicaciones.

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El rápido aumento en el número de LLM no ayudará a China a convertirse en una potencia en inteligencia artificial en el corto plazo.

Wang Xiaochuan, director ejecutivo de la empresa emergente de inteligencia artificial Baichuan, dijo en un foro tecnológico de Tencent en Beijing que más empresas deberían abstenerse de entrenar sus propios modelos y "en cambio, centrar sus esfuerzos en encontrar productos de inteligencia artificial comercialmente viables y escalables aprovechando los modelos existentes a través de la nube".

Mientras tanto, Luo Yuchen, director ejecutivo de Shenzhen Yantu Intelligence and Innovation, evaluó que "aunque ninguna plataforma ha emergido como dominante en términos de tecnología o tamaño de mercado en la actualidad", el desarrollo del modelo debe "continuar porque incluso GPT-4 puede no ser lo suficientemente bueno para ayudar a las empresas a resolver las tareas diarias que son manejadas por humanos".

La calidad limitada de los datos de Internet basados ​​en mandarín en comparación con el mundo de habla inglesa también podría ser un obstáculo para las ambiciones de Beijing de convertirse en una potencia en inteligencia artificial, según Su Lian Jye de Omdia.

Las diferencias en la estructura lingüística entre el inglés y el chino, junto con las sensibilidades políticas entre China y Occidente, significan que existe una clara división entre los mercados nacionales y globales para las respuestas de los chatbots de IA.

(Según SCMP)

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