Опубліковано: 24 березня 2025 р. / Оновлено: 24 березня 2025 р. – Автор: Konrad Wolfenstein
Ant Group (Alibaba) досягає прориву в галузі штучного інтелекту: Більш економічно ефективні моделі завдяки інноваційній комбінації чіпів – Зображення: Xpert.Digital
Технологічний прорив Китаю: моделі штучного інтелекту стали на 20% економічно ефективнішими
Торговельний конфлікт стимулює технологічний прогрес у сфері чіпів штучного інтелекту
Ant Group, дочірня компанія китайського технологічного гіганта Alibaba, оголосила про значний прорив у розробці моделей штучного інтелекту. Завдяки інноваційному поєднанню напівпровідників, вироблених у Китаї та США, компанії вдалося навчити свої моделі штучного інтелекту на 20 відсотків економічно ефективніше. Цей розвиток може мати далекосяжні наслідки для світового ринку чипів штучного інтелекту та зміцнити позиції Китаю на технологічній арені. Особливо варто зазначити, що Ant Group покладається на менш потужні, але ефективні альтернативи дорогим чипам Nvidia без суттєвої шкоди якості. Це відбувається на тлі зростання торговельної напруженості між США та Китаєм і є важливим кроком до більшої технологічної незалежності.
Підходить для цього:
Інноваційна стратегія Ant Group щодо чіпів
Рішення, розроблене Ant Group, базується на розумному поєднанні різних типів напівпровідників. Замість того, щоб покладатися виключно на високопродуктивні, але дорогі чіпи Nvidia H800, компанія зараз все частіше використовує більш економічно ефективні альтернативи від AMD, а також від китайських виробників, таких як сама Alibaba та Huawei. Розробку цієї альтернативної стратегії чіпів значно прискорили обмеження США на експорт високопродуктивних чіпів до Китаю.
Для своїх моделей навчання ШІ Ant Group використовує підхід «Суміш експертів» (MoE) – техніку, яка забезпечує ефективніше навчання великих мовних моделей. Цей метод передбачає розбиття завдань на менші набори даних для ефективнішої обробки – «подібно до використання команди експертів, кожен з яких зосереджується на певній частині проблеми, для підвищення загальної ефективності». Цей підхід вже успішно виявився для інших компаній, таких як Google та китайський стартап Deepseek.
Технічна продуктивність та порівняння з Nvidia
Незважаючи на перехід на нібито слабші чіпи, Ant Group стверджує, що досягає результатів, порівнянних з результатами апаратного забезпечення Nvidia. За даними компанії, вона знизила витрати на навчання з 6,35 мільйона юанів (приблизно 810 000 євро) до 5,1 мільйона юанів за один трильйон токенів. Це значне зниження витрат, при збереженні тієї ж продуктивності, може збільшити тиск на Nvidia як домінуючого постачальника чіпів для штучного інтелекту.
Нещодавно Ant Group опублікувала дослідницьку роботу, в якій стверджується, що її моделі можуть перевершити моделі інших великих технологічних компаній, таких як Meta, у певних бенчмарках. Зокрема, у китайських бенчмарках її власні мовні моделі, Ling-Lite та Ling-Plus, нібито показують кращі результати, ніж аналогічні моделі від Deepseek.
Економічний ефект та оптимізація витрат
Оптимізація витрат за допомогою альтернативних стратегій на основі чіпів стає дедалі важливішою в індустрії штучного інтелекту. Хоча ціни на послуги для кінцевих клієнтів, такі як ChatGPT, залишаються відносно стабільними, витрати в секторі B2B постійно знижуються. Сама Alibaba вже кілька разів знижувала ціни на різні моделі штучного інтелекту минулого року, включаючи 85-відсоткове зниження ціни на свою модель мови машинного зору Qwen-VL.
Це зниження витрат є частиною ширшої тенденції в галузі штучного інтелекту, зумовленої різними факторами:
- Жорстка конкуренція між різними постачальниками, як у Китаї (Alibaba, Tencent, Baidu, JD, Huawei та Bytedance), так і в усьому світі
- Розробка менших, економічно ефективніших моделей, які стають дедалі потужнішими.
- Нові методи, такі як дистиляція моделі, за яких знання великої моделі переносяться на меншу.
- Тиск на вартість з боку численних моделей з відкритим кодом або вільно доступних моделей, таких як сімейство Llama від Meta
Зростаюча важливість економічно ефективних моделей штучного інтелекту
Прорив, оголошений Ant Group, відбувся в той час, коли ефективність моделей штучного інтелекту стає дедалі більш актуальною. У січні китайський стартап Deepseek викликав ажіотаж, представивши модель штучного інтелекту, яка була навчена зі значно меншими ресурсами, ніж попередні моделі. Цей розвиток подій навіть призвів до різкого падіння ціни акцій Nvidia.
Однак генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг стверджує, що реальна потреба в обчислювальній потужності виникає не під час навчання, а під час генерації відповідей. Тим не менш, підхід Ant Group демонструє, що значна економія коштів можлива навіть у сфері навчання ШІ.
Підходить для цього:
Геополітичне значення та технологічний суверенітет
Розвиток Ant Group має значний геополітичний вимір. Суворі обмеження США на експорт високопродуктивних чіпів дедалі більше спонукають китайські компанії шукати альтернативи американським технологіям. Міністр торгівлі США Джина Раймондо чітко заявила у грудні 2023 року, що найсучасніші чіпи штучного інтелекту не повинні постачатися до Китаю, а китайській промисловості не слід дозволяти виробляти їх всередині країни.
У цьому контексті стратегія Ant Group щодо чіпів є важливим кроком до більшої технологічної незалежності. Роберт Лі, старший аналітик Bloomberg Intelligence, зазначив, що якщо заяви Ant Group будуть підтверджені, вони продемонструють, «що Китай знаходиться на шляху до самодостатності у сфері штучного інтелекту, оскільки він переходить до моделей нижчого порядку з обчислювальною ефективністю для обходу експортного контролю на чіпи NVIDIA».
Вплив на глобальну конкуренцію в галузі технологій
Китай докладає значних зусиль, щоб стати світовим лідером не лише в галузі електромобілів, а й у сфері штучного інтелекту. Інноваційний підхід Ant Group може слугувати моделлю для інших китайських компаній, що працюють у дедалі складнішому геополітичному середовищі. Здатність гнучко отримувати доступ до різноманітних технологій може виявитися вирішальною конкурентною перевагою.
Останні події показують, що Китай досягає значного прогресу в галузі штучного інтелекту, незважаючи на обмеження США. Подібно до Ant Group, Deepseek зі своєю моделлю R1 продемонструвала, що можна досягти продуктивності, аналогічної продуктивності Chat GPT від OpenAI, використовуючи старіше обладнання та значно менший бюджет.
Ширші наслідки для світового ринку штучного інтелекту
Прорив, оголошений Ant Group, може мати далекосяжні наслідки для світового ринку штучного інтелекту. Цінова війна між постачальниками штучного інтелекту в Китаї триває вже кілька місяців. Поштовхом став випуск "V2", попередника нинішнього ШІ DeepSeek, "V3". У відповідь Alibaba та інші технологічні компанії, такі як Baidu та Tencent, знизили ціни на свої відповідні програми ШІ до 97 відсотків.
Ціновий тиск та оптимізація в глобальному контексті
Ціновий тиск у секторі штучного інтелекту не обмежується Китаєм. Західні компанії, такі як Google, також почали оптимізувати свої моделі штучного інтелекту та знижувати ціни. Наприклад, у вересні 2024 року Google знизив ціни на свою модель Gemini 1.5 Pro для вхідних та вихідних токенів більш ніж на 50 відсотків.
Розробки Ant Group та інших китайських компаній можуть ще більше посилити цю глобальну тенденцію. Особливо цікавим є той факт, що більш економічно ефективні моделі не обов'язково є менш потужними. Google, наприклад, повідомляє про значне покращення продуктивності своїх оптимізованих моделей, особливо в математиці (покращення на 20 відсотків), довгому контексті та зоровому баченні.
Ще один поворотний момент у розвитку штучного інтелекту з Китаю?
Прорив, оголошений Ant Group, може стати значним поворотним моментом у розвитку штучного інтелекту. Здатність навчати потужні моделі штучного інтелекту за допомогою більш доступних чіпів може поставити під сумнів домінування Nvidia на ринку чіпів для штучного інтелекту та прискорити демократизацію технологій штучного інтелекту.
Ця розробка також демонструє, як компанії можуть зміцнити свої позиції в динамічному та складному ринковому середовищі за допомогою інноваційних підходів та стратегічних партнерств. Використання диверсифікованої бази мікросхем може бути одним із способів подолання викликів глобальних ланцюгів поставок, одночасно знижуючи витрати на розробку.
Залишається побачити, чи інші компанії наслідуватимуть приклад Ant Group та розроблять аналогічні стратегії. Здатність економічно ефективно навчати моделі штучного інтелекту може стати вирішальною конкурентною перевагою на дедалі конкурентнішому ринку та зрештою забезпечити доступ до технологій штучного інтелекту для ширшого кола організацій та застосувань.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
