Китайская компания стремится снизить зависимость от Nvidia

Стартап Qingcheng.AI и группа разработчиков под руководством профессора компьютерных наук Ди Гуйдуна из Университета Цинхуа (Китай) недавно объявили о разработке фреймворка Chitu AI, который, как утверждается, способен снизить зависимость от чипов Nvidia при построении моделей ИИ, сообщает South China Morning Post от 16 марта.

Логотип Nvidia на технологической выставке в Испании 5 марта.

Фреймворк ИИ — это механизм вывода для больших языковых моделей (LLM), предоставляющий библиотеки и инструменты, которые помогают разработчикам эффективно проектировать, обучать и тестировать модели. Chitu — это инструмент с открытым исходным кодом, который поддерживает популярные модели, такие как Llama от Meta или DeepSeek-R1, китайская модель ИИ, которая в последние месяцы произвела фурор в мире , когда, как говорили, обладает возможностями, сопоставимыми с западными моделями, но по гораздо более низкой цене.

В ходе тестирования, при оснащении графическим процессором Nvidia A800, Chitu увеличил скорость вывода самой мощной версии DeepSeek-R1 на 315%, одновременно снизив использование графического процессора на 50% по сравнению с зарубежными фреймворками с открытым исходным кодом, согласно заявлению компании. Это означает, что модель может выдавать результаты намного быстрее, экономя время и вычислительные ресурсы.

Разработка Qingcheng.AI является частью усилий китайских компаний ИИ по снижению зависимости от высокопроизводительных графических процессоров следующего поколения Nvidia, на которые распространяются экспортные ограничения. Правительство США запретило Nvidia продавать чипы Hopper серии H100 и H800 клиентам в Китае. С другой стороны, по данным AIBase.com, открытие исходного кода Chitu позволяет разработчикам и исследователям в Китае свободно использовать, изменять и оптимизировать инструмент, тем самым способствуя развитию и совершенствованию отечественных технологий ИИ.

Китай стремится к самостоятельности

В то время как Qingcheng.AI сотрудничает с ведущими отечественными производителями графических процессоров, такими как Moore Threads, Enflame и Iluvatar CoreX, другие технологические компании в Китае также наращивают усилия по снижению своей зависимости от иностранных технологий, опираясь на уроки успеха DeepSeek. В феврале поставщик вычислительной инфраструктуры Infinigence AI объявил, что работает над развитием сотрудничества между семью ведущими китайскими производителями микросхем ИИ: Biren Technology, Hygon Information Technology, Moore Threads, MetaX, Enflame, Iluvatar CoreX и Ascend от Huawei.

China Daily 7 марта процитировала Лю Цинфэна, члена Всекитайского собрания народных представителей и председателя компании ИИ iFlytek, который сказал, что стране необходимо срочно исследовать и разрабатывать модели LLM на основе отечественных чипов, чтобы построить сильную экосистему ИИ, которая обеспечит устойчивое и высококачественное развитие. По его словам, не развивать промышленную экосистему ИИ на основе отечественных чипов — это как строить башню на чужом фундаменте. Он сказал, что за исключением модели Spark от iFlytek, все публично загружаемые LLM в настоящее время обучаются на чипах Nvidia, что демонстрирует недостатки Китая в разработке чипов.

В настоящее время многие крупные китайские технологические компании, такие как Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance, iFlytek или Huawei, а также тысячи других стартапов соревнуются в разработке моделей ИИ. Совсем недавно, на прошлых выходных, Baidu анонсировала две модели Ernie 4.5 и X1, чтобы конкурировать с моделями DeepSeek или OpenAI.

Источник: https://thanhnien.vn/cong-ty-trung-quoc-tim-cach-giam-phu-thuoc-nvidia-185250317205207263.htm