El surgimiento de los modelos de inteligencia artificial (IA) de Deepseek se observa al proporcionar algunos chips chinos como Huawei una mayor oportunidad de competir en el mercado interno contra los procesadores estadounidenses más fuertes.
Huawei y sus compañeros chinos han luchado durante años para igualar a Nvidia en la construcción de chips superiores que podrían competir con los modelos de capacitación estadounidense, un proceso donde los datos se suministran algoritmos para ayudarlos a aprender a tomar decisiones precisas.
Sin embargo, los modelos Deepseek, que se centran en la “conclusión”, o cuando un modelo de IA produce conclusiones, optimiza el rendimiento informático en lugar de basarse únicamente en la potencia de procesamiento sin procesar.
Esta es una razón por la cual se espera que el modelo cierre parcialmente la brecha entre los chinos y sus contrapartes estadounidenses más poderosas que pueden hacer lo que dicen los analistas.
Huawei y otros fabricantes de chips chinos, como Hygon, Tencent respaldado por hilos, Tsingmicro y Moore han sido en las últimas semanas que se han emitido declaraciones que afirman que los productos admitirán modelos Deepseek, aunque se han publicado pocos detalles.
Huawei se negó a comentar. Los hilos Moore, Hygon Enflame y Tsingmicro no respondieron preguntas de Reuters que buscaban más comentarios.
Los ejecutivos de la industria ahora predicen que la naturaleza de código abierto de Deepseek y las bajas tarifas podrían impulsar la adopción de la IA y las aplicaciones de la vida real de la vida real, ayudando a las empresas chinas a superar las exportaciones estadounidenses a las marcas más poderosas.
Incluso antes de que se hicieran Deepseek este año, los clientes consideraron productos como el Ascend 910b de Huawei, como el bytedance, como más adecuados para tareas de “conclusiones” menos computacionales, etapas posteriores al entrenamiento que incluyen modelos de IA capacitados que hacen predicciones o deberes de ejecución, como a través de las tareas de “conclusiones”. chatbots.
En China, docenas de compañías automotrices han anunciado planes para integrar modelos profundos con sus productos y funciones.
“Este desarrollo está muy alineado con la capacidad del chipset de IA de los vendedores chinos”, dijo Lian Jye Su, jefe del analista de investigación tecnológica de Omdia.
“Los chips de IA chinos están luchando por competir con NVIDIA (unidad de procesamiento de gráficos) en la capacitación de IA, pero la carga de trabajo de las conclusiones de IA es mucho más olvidada y requiere una comprensión mucho más local y específica de la industria”, dijo.
Nvidia todavía domina
Sin embargo, el analista de Bernstein Lin Qingyuan dijo que si bien los chips de IA chinos eran competitivos para la conclusión, se limitaba al mercado chino, ya que las marcas Nvidia eran aún mejores para las conclusiones.
Si bien las restricciones de exportación de los Estados Unidos prohíben las marcas de capacitación de IA más avanzadas de NVIDIA de la entrada de China, la compañía aún puede vender marcas de capacitación menos potentes que los clientes chinos pueden usar para conclusiones.
Nvidia publicó una publicación en el blog el jueves sobre cómo aumentaron las conclusiones de conclusiones como una nueva ley de escalada y argumentó que los chips serían necesarios para hacer modelos profundos y otros modelos de “razonamiento”.
Además de la potencia informática, la CUDA de NVIDIA, una plataforma de computadora paralela que permite a los desarrolladores de software usar GPU NVIDIA para computadoras de propósito general, no solo la IA o los gráficos, se han convertido en un elemento crucial de su dominio.
Anteriormente, muchas compañías chinas AI Chip no cuestionaron de inmediato a Nvidia al pedirles a los usuarios que abandonen CUDA, sino que afirmaron que sus chips eran compatibles con CUDA.
Huawei fue el más agresivo en sus esfuerzos por alejarse de Nvidia al ofrecer un equivalente de CUDA llamado Arquitectura de Compute para las redes neuronales (Cann), pero los expertos dijeron que estaban obstruidos para persuadir a los desarrolladores para que abandonen Cuda.
“El rendimiento del software de las compañías chinas AI Chip también falta en esta etapa. CUDA tiene una biblioteca rica y una amplia gama de capacidades de software, lo que requiere inversiones significativas a largo plazo”, dijo la SU de Omdia.