Ограничения США на торговлю создали значительные препятствия для китайских компаний, затрудняя их доступ к передовому оборудованию для искусственного интеллекта (ИИ), необходимому для сохранения конкурентоспособности на мировом уровне.
Для соблюдения экспортного контроля Nvidia разработала H20 GPU, урезанную версию мощного H100, но эти устройства по-прежнему стоят около $10,000 за единицу.
Даже при такой высокой цене доступность этих GPU ограничена, что усугубляет трудности, с которыми сталкиваются китайские компании. Это дефицит привел к процветанию черного рынка высококлассных чипов Nvidia таких как H100 и A100, где цены растут из-за огромного спроса. Однако глобальные компании, такие как ByteDance (владелец TikTok, уже находящийся под пристальным вниманием в США), не могут позволить себе юридических и репутационных рисков участия в таких незаконных рынках.
Собственные AI-чипы ByteDance
ByteDance сделала значительные инвестиции в ИИ, потратив более $2 миллиардов на GPU H20 от Nvidia. И по сообщениям, компания теперь намерена разрабатывать свои собственные AI GPU, чтобы снизить зависимость от Nvidia.
Согласно отчету, эти чипы будут включать один для обучения ИИ и другой для вывода ИИ, и оба будут производиться с использованием передового процесса TSMC, аналогичного тому, который используется для GPU Blackwell от Nvidia.
Broadcom, известная своими AI-чипами для Google, будет руководить разработкой этих GPU, которые должны войти в массовое производство к 2026 году. Хотя несколько китайских компаний уже разработали свои ИИ GPU для снижения зависимости от Nvidia, большинство из них все еще зависят от оборудования Nvidia для выполнения сложных задач. Удастся ли ByteDance полностью перейти на собственное оборудование, и захочет ли она это сделать — остается под вопросом.
Этот переход будет сопряжен с многочисленными трудностями. Как отмечает Tom’s Hardware, «компания сейчас полагается на CUDA и поддерживающий программный стек Nvidia для обучения и вывода ИИ. Если она перейдет на свои GPU, ей придется разработать свою программную платформу и обеспечить полную совместимость программного стека с оборудованием».
Источник: TechRadar
