Ant Group (Alibaba) dosahuje průlomu v oblasti umělé inteligence: Cenově efektivnější modely díky inovativní kombinaci čipů

Publikováno: 24. března 2025 / Aktualizováno: 24. března 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein

Ant Group (Alibaba) dosahuje průlomu v oblasti umělé inteligence: Cenově efektivnější modely díky inovativní kombinaci čipů – Obrázek: Xpert.Digital

Čínský technologický průlom: Modely umělé inteligence se staly o 20 % nákladově efektivnějšími

Obchodní konflikt pohání technologický pokrok v oblasti čipů s umělou inteligencí

Společnost Ant Group, dceřiná společnost čínského technologického giganta Alibaba, oznámila významný průlom ve vývoji modelů umělé inteligence. Díky inovativní kombinaci polovodičů vyráběných v Číně a USA se společnosti podařilo trénovat své modely umělé inteligence o 20 procent nákladově efektivněji. Tento vývoj by mohl mít dalekosáhlé důsledky pro globální trh s čipy umělé inteligence a posílit pozici Číny v technologické oblasti. Obzvláště pozoruhodné je, že Ant Group se spoléhá na méně výkonné, ale efektivní alternativy k drahým čipům Nvidia, aniž by to výrazně snižovalo kvalitu. To se děje na pozadí rostoucího obchodního napětí mezi USA a Čínou a představuje to důležitý krok k větší technologické nezávislosti.

Vhodné pro:

Den 1 po zemětřesení v oblasti umělé inteligence na akciovém trhu: Krach Nvidie, německé technologické akcie v nouzi – co to znamená pro vaše investice?

Inovativní strategie společnosti Ant Group v oblasti čipů

Řešení vyvinuté společností Ant Group je založeno na chytré kombinaci různých typů polovodičů. Místo toho, aby se společnost spoléhala výhradně na vysoce výkonné, ale drahé čipy Nvidia H800, nyní stále více využívá cenově efektivnější alternativy od společnosti AMD a také od čínských výrobců, jako je samotná Alibaba a Huawei. Vývoj této alternativní čipové strategie byl výrazně urychlen americkými omezeními vývozu vysoce výkonných čipů do Číny.

Pro své modely trénování umělé inteligence používá Ant Group přístup „Mixture of Experts“ (MoE), což je technika, která umožňuje efektivnější trénování velkých jazykových modelů. Tato metoda zahrnuje rozdělení úkolů na menší datové sady pro efektivnější zpracování – „podobně jako použití týmu expertů, z nichž každý se zaměřuje na specifickou část problému, aby se zlepšila celková efektivita.“ Tento přístup se již osvědčil u jiných společností, jako je Google a čínský startup Deepseek.

Technický výkon a srovnání s Nvidií

I přes přechod na údajně slabší čipy společnost Ant Group tvrdí, že dosahuje výsledků srovnatelných s hardwarem Nvidia. Podle společnosti se jí podařilo snížit náklady na školení z 6,35 milionu juanů (přibližně 810 000 eur) na 5,1 milionu juanů za jeden bilion tokenů. Toto výrazné snížení nákladů při zachování stejného výkonu by mohlo zvýšit tlak na Nvidii jako dominantního dodavatele čipů pro umělou inteligenci.

Společnost Ant Group nedávno publikovala výzkumnou práci, v níž tvrdí, že její modely dokáží v určitých benchmarkech překonat modely od jiných velkých technologických společností, jako je Meta. Konkrétně v čínských benchmarkech údajně její jazykové modely Ling-Lite a Ling-Plus dosahují lepších výsledků než srovnatelné modely od Deepseeku.

Ekonomický dopad a optimalizace nákladů

Optimalizace nákladů prostřednictvím alternativních čipových strategií se v odvětví umělé inteligence stává stále důležitější. Zatímco ceny služeb pro koncové zákazníky, jako je ChatGPT, zůstávají relativně stabilní, náklady v sektoru B2B neustále klesají. Samotná společnost Alibaba již v loňském roce několikrát snížila ceny různých modelů umělé inteligence, včetně 85% snížení ceny svého modelu jazyka pro vizuální zpracování Qwen-VL.

Toto snižování nákladů je součástí širšího trendu v odvětví umělé inteligence, který je poháněn různými faktory:

Intenzivní konkurence mezi různými poskytovateli, a to jak v Číně (Alibaba, Tencent, Baidu, JD, Huawei a Bytedance), tak i globálně
Vývoj menších, cenově efektivnějších modelů, které se stávají stále výkonnějšími
Nové metody, jako je destilace modelu, při které se znalosti z velkého modelu přenášejí na menší
Tlak na náklady z mnoha open-source nebo volně dostupných modelů, jako je například rodina Llama od Mety

Rostoucí význam nákladově efektivních modelů umělé inteligence

Průlom oznámený společností Ant Group přichází v době, kdy se stále více pozornosti dostává na efektivitu modelů umělé inteligence. V lednu čínský startup Deepseek způsobil rozruch, když představil model umělé inteligence, který byl trénován s výrazně menším množstvím zdrojů než předchozí modely. Tento vývoj dokonce vedl k dramatickému poklesu ceny akcií společnosti Nvidia.

Generální ředitel společnosti Nvidia Jensen Huang však tvrdí, že skutečná potřeba výpočetního výkonu nevzniká během tréninku, ale spíše během generování odpovědí. Přístup Ant Group nicméně ukazuje, že i v oblasti tréninku umělé inteligence jsou možné významné úspory nákladů.

Vhodné pro:

Jednoduché vysvětlení modelů umělé inteligence: Pochopte základy umělé inteligence, jazykových modelů a uvažování

Geopolitický význam a technologická suverenita

Rozvoj společnosti Ant Group má významný geopolitický rozměr. Přísná americká omezení vývozu vysoce výkonných čipů stále více vedou čínské společnosti k hledání alternativ k americkým technologiím. Americká ministryně obchodu Gina Raimondo v prosinci 2023 jasně uvedla, že nejmodernější čipy pro umělou inteligenci by neměly být dodávány do Číny a že čínský průmysl by neměl mít možnost je vyrábět na domácím trhu.

V této souvislosti představuje čipová strategie společnosti Ant Group důležitý krok k větší technologické nezávislosti. Robert Lea, hlavní analytik společnosti Bloomberg Intelligence, poznamenal, že pokud se tvrzení společnosti Ant Group potvrdí, prokáží, „že Čína je na cestě k soběstačnosti v oblasti umělé inteligence, protože se přechází na modely nižšího řádu s vyšší výpočetní účinností, aby obešla vývozní kontroly čipů NVIDIA“.

Dopad na globální technologickou konkurenci

Čína vynakládá značné úsilí, aby se stala globálním lídrem nejen v oblasti elektromobilů, ale také v oblasti umělé inteligence. Inovativní přístup společnosti Ant Group by mohl sloužit jako model pro další čínské společnosti působící ve stále složitějším geopolitickém prostředí. Schopnost flexibilního přístupu k rozmanitým technologiím by se mohla ukázat jako klíčová konkurenční výhoda.

Nedávný vývoj ukazuje, že Čína dosahuje významného pokroku v oblasti umělé inteligence i přes omezení ze strany USA. Podobně jako Ant Group, i Deepseek se svým modelem R1 prokázal, že je možné dosáhnout podobného výkonu jako Chat GPT od OpenAI s použitím staršího hardwaru a zlomku rozpočtu.

Širší důsledky pro globální trh s umělou inteligencí

Průlom oznámený společností Ant Group by mohl mít dalekosáhlé důsledky pro globální trh s umělou inteligencí. Cenová válka mezi poskytovateli umělé inteligence zuří v Číně již měsíce. Spouštěčem bylo vydání „V2“, předchůdce současné umělé inteligence „V3“ od DeepSeek. V reakci na to Alibaba a další technologické společnosti jako Baidu a Tencent snížily ceny svých programů umělé inteligence až o 97 procent.

Cenový tlak a optimalizace v globálním kontextu

Cenový tlak v sektoru umělé inteligence se neomezuje pouze na Čínu. Západní společnosti jako Google také začaly optimalizovat své modely umělé inteligence a snižovat ceny. Například v září 2024 Google snížil ceny vstupních a výstupních tokenů pro svůj model Gemini 1.5 Pro o více než 50 procent.

Vývoj ve společnosti Ant Group a dalších čínských společnostech by mohl tento globální trend dále posílit. Obzvláště zajímavá je skutečnost, že cenově efektivnější modely nemusí být nutně méně výkonné. Například Google hlásí významné zlepšení výkonu svých optimalizovaných modelů, zejména v matematice (zlepšení o 20 procent), dlouhém kontextu a vidění.

Další zlom ve vývoji umělé inteligence z Číny?

Průlom oznámený společností Ant Group by mohl znamenat významný zlom ve vývoji umělé inteligence. Schopnost trénovat výkonné modely umělé inteligence s dostupnějšími čipy by mohla zpochybnit dominanci společnosti Nvidia na trhu s čipy pro umělou inteligenci a urychlit demokratizaci technologií umělé inteligence.

Tento vývoj také ukazuje, jak mohou společnosti posílit svou pozici v dynamickém a náročném tržním prostředí prostřednictvím inovativních přístupů a strategických partnerství. Využití diverzifikované čipové základny by mohlo být jedním ze způsobů, jak překonat výzvy globálních dodavatelských řetězců a zároveň snížit náklady na vývoj.

Zda budou další společnosti následovat příkladu Ant Group a vyvinou podobné strategie, se teprve uvidí. Schopnost nákladově efektivně trénovat modely umělé inteligence by mohla být klíčovou konkurenční výhodou na stále konkurenčnějším trhu a v konečném důsledku umožnit přístup k technologiím umělé inteligence širší škále organizací a aplikací.

Vhodné pro: