La startup Qingcheng.AI et une équipe de développement dirigée par le professeur d'informatique Di Guidong de l'Université Tsinghua (Chine) ont récemment annoncé avoir développé le framework Chitu AI, qui serait capable de réduire la dépendance aux puces Nvidia pour l'inférence des modèles d'IA, selon le South China Morning Post du 16 mars.
Logo Nvidia lors d'une exposition technologique en Espagne le 5 mars.
AI Framework est un moteur d'inférence pour les grands modèles de langage (LLM), fournissant des bibliothèques et des outils qui aident les développeurs à concevoir, former et tester efficacement des modèles. Chitu est un outil open source qui prend en charge des modèles populaires tels que Llama de Meta ou DeepSeek-R1, un modèle d'IA chinois qui a fait sensation dans le monde entier ces derniers mois car il aurait des capacités comparables aux modèles occidentaux mais à un coût bien inférieur.
Lors des tests, lorsqu'il était équipé du GPU A800 de Nvidia, Chitu a augmenté la vitesse d'inférence de la version la plus puissante de DeepSeek-R1 de 315 % tout en réduisant l'utilisation du GPU de 50 % par rapport aux frameworks open source étrangers, selon l'annonce de la société. Cela signifie que le modèle peut produire des résultats beaucoup plus rapidement, économisant ainsi du temps et des ressources de calcul.
La décision de Qingcheng.AI s'inscrit dans le cadre d'un effort des entreprises chinoises d'IA pour réduire leur dépendance à l'égard de la nouvelle génération de GPU hautes performances de Nvidia, qui sont soumis à des restrictions d'exportation. Le gouvernement américain a interdit à Nvidia de vendre ses puces des séries Hopper H100 et H800 à des clients en Chine. D'autre part, selon AIBase.com, l'ouverture du code source de Chitu permet aux développeurs et aux chercheurs en Chine d'utiliser, de modifier et d'optimiser librement l'outil, favorisant ainsi le développement et l'amélioration des technologies d'IA nationales.
La Chine aspire à l'autonomie
Alors que Qingcheng.AI s'associe à des fabricants nationaux de GPU de premier plan tels que Moore Threads, Enflame et Iluvatar CoreX, d'autres entreprises technologiques en Chine s'efforcent également de réduire leur dépendance à l'égard des technologies étrangères, en s'appuyant sur les leçons tirées du succès de DeepSeek. En février, le fournisseur de plateformes d'infrastructure informatique Infinigence AI a annoncé qu'il travaillait à favoriser la coopération entre sept grands fabricants chinois de puces d'IA, dont Biren Technology, Hygon Information Technology, Moore Threads, MetaX, Enflame, Iluvatar CoreX et Ascend de Huawei.
Le China Daily a cité le 7 mars M. Liu Qingfeng, membre de l'Assemblée populaire nationale chinoise et président de la société d'IA iFlytek, déclarant que le pays doit rechercher et développer de toute urgence des modèles LLM basés sur des puces nationales pour construire un écosystème d'IA solide, garantissant un développement durable et de haute qualité. Selon lui, ne pas développer un écosystème industriel d'IA basé sur des puces nationales, c'est comme construire une tour sur les fondations de quelqu'un d'autre. Outre le modèle Spark d'iFlytek, tous les LLM téléchargeables publiquement sont actuellement formés sur des puces Nvidia, ce qui reflète le manque de développement de puces en Chine, a-t-il déclaré.
Actuellement, de nombreuses grandes entreprises technologiques chinoises telles qu’Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance, iFlytek ou Huawei et des milliers d’autres startups se lancent dans la course au développement de modèles d’IA. Plus récemment, Baidu a annoncé le week-end dernier deux modèles, Ernie 4.5 et X1, pour concurrencer les modèles de DeepSeek ou OpenAI.
Source : https://thanhnien.vn/cong-ty-trung-quoc-tim-cach-giam-phu-thuoc-nvidia-185250317205207263.htm
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