Lange bevor Washington Nvidias Exporte von leistungsstarken Grafikprozessoren nach China verbot, hatten die Technologiegiganten des Landes diese in Erwartung eines eskalierenden Technologiekriegs zwischen den beiden Nationen gehortet.
Baidu, eines der Technologieunternehmen, die Chinas Gegenstücke zu OpenAI entwickeln, hat sich genügend KI-Chips gesichert, um sein ChatGPT-Äquivalent Ernie Bot für die „nächsten ein oder zwei Jahre“ weiter zu trainieren, sagte der CEO des Unternehmens, Robin Li, auf einer Ergebnisaufruf diese Woche.
„Außerdem erfordert Inferenz weniger leistungsstarke Chips, und wir glauben, dass unsere Chipreserven sowie andere Alternativen ausreichen werden, um viele KI-native Apps für die Endbenutzer zu unterstützen“, sagte er. „Und auf lange Sicht wirken sich Schwierigkeiten bei der Beschaffung der fortschrittlichsten Chips unweigerlich auf das Tempo der KI-Entwicklung in China aus. Deshalb suchen wir proaktiv nach Alternativen.“
Auch andere wohlhabende chinesische Technologieunternehmen haben als Reaktion auf die US-Exportkontrollen proaktive Maßnahmen ergriffen. Baidu, ByteDance, Tencent und Alibaba bestellten gemeinsam rund 100.000 Einheiten der A800-Prozessoren von Nvidia, die dieses Jahr geliefert werden sollten, was sie bis zu 4 Milliarden US-Dollar kosten würde, so die Financial Times gemeldet im August. Sie kauften außerdem GPUs im Wert von 1 Milliarde US-Dollar, deren Auslieferung für 2024 geplant ist.
Solche hohen Vorabinvestitionen könnten viele Start-ups leicht davon abhalten, sich am LLM-Wettbewerb zu beteiligen. Ausnahmen gibt es, wenn es dem jungen Unternehmen gelingt, sich schnell attraktive Investitionen zu sichern. 01.AI, das Ende März vom prominenten Investor Kai-Fu Lee gegründet wurde, erwarb über Kredite eine beträchtliche Anzahl leistungsstarker Inferenzchips und hat seine Schulden bereits zurückgezahlt, nachdem es Kapital im Wert von 1 Milliarde US-Dollar aufgenommen hatte.
Mit seiner Reserve an GPUs hat Baidu kürzlich den Ernie Bot 4 auf den Markt gebracht, von dem Li behauptete, er sei „GPT-4 in keiner Hinsicht unterlegen“.
Die Bewertung von LLMs ist aufgrund der Komplexität dieser KI-Modelle schwierig. Viele chinesische KI-Firmen haben auf Ranking-Boosts zurückgegriffen, indem sie die Kriterien der LLM-Charts gewissenhaft erfüllten, aber die Wirksamkeit dieser Modelle bei der Anwendung auf reale Anwendungen im wirklichen Leben muss noch beurteilt werden.
Kleinere KI-Akteure, denen der Cashflow fehlt, um Chips zu horten, müssen sich mit weniger leistungsstarken Prozessoren begnügen, die nicht den US-Exportkontrollen unterliegen. Alternativ können sie auf potenzielle Akquisitionsmöglichkeiten warten. Li geht davon aus, dass die Branche aufgrund eines Zusammenspiels verschiedener Faktoren, darunter der Mangel an fortschrittlichen Chips, der hohen Nachfrage nach Daten- und KI-Talenten und enormen Vorabinvestitionen, bald in eine „Konsolidierungsphase“ übergehen wird.