Санкции США начнут замедлять развитие систем ИИ в Китае лишь через несколько лет
В сентябре прошлого года власти США запретили поставлять в Китай самые передовые ускорители вычислений. Компания NVIDIA вынуждена была быстро выпустить на местный рынок ограниченные по скорости передачи данных ускорители A800, которые не подпадают под санкции, а в текущем году к ним присоединились «замедленные» H800. Эксперты считают, что китайские разработчики систем искусственного интеллекта упрутся в ограничения США лишь через несколько лет.

Источник изображения: NVIDIA
Издание
Как отмечает первоисточник, главный научный советник NVIDIA Билл Далли (Bill Dally) считает, что отставание китайских разработчиков от всего остального мира будет стремительно расти хотя бы в силу удвоения потребности в производительности передовых систем ИИ каждые шесть или двенадцать месяцев.
Санкции США осенью прошлого года ограничили поставки в Китай ускорителей вычислений американского происхождения, которые обеспечивают передачу информации со скоростью свыше 600 Гбайт/с. По данным Lenovo, новейшие ускорители NVIDIA H100 в своём немодифицированном состоянии способны передавать информацию со скоростью 900 Гбайт/с, а H800 для Китая обладают скоростью передачи не выше 400 Гбайт/с. На практике это означает, что китайские разработчики будут больше времени тратить на тренировку языковых моделей, и со временем это приведёт к более выраженному отставанию от западных конкурентов.
По оценкам экспертов, H800 даже с учётом этих ограничений по уровню своей производительности всё равно в пять раз быстрее немодифицированных A100, поэтому спрос на первые в Китае продолжает сохраняться на высоком уровне. Тем более, что особых альтернатив решениям NVIDIA в этом сегменте рынка почти нет. Как сообщалось ранее, крупнейшие китайские клиенты уже
Санкции США в их нынешнем виде не лишают китайские компании доступа к ускорителям вычислений и разработке систем ИИ полностью, но создают условия для увеличения отставания от западных конкурентов. Через два или три года китайские разработчики могут столкнуться с тем, что не смогут эффективно тренировать новые языковые модели с помощью доступных им аппаратных ресурсов.