中國兩大科技巨頭騰訊和百度表示,即使美國加強(qiáng)對關(guān)鍵半導(dǎo)體的控制,他們也已經(jīng)找到了在全球人工智能競賽中保持競爭力的方法。
概括:
騰訊正在利用其積累的 GPU 庫存和軟件調(diào)整來確保 AI 模型訓(xùn)練順利進(jìn)行。
百度利用其端到端 AI 基礎(chǔ)設(shè)施和代碼優(yōu)化來從每個 GPU 中榨取更多價值。
兩家公司都支持國內(nèi)芯片開發(fā)和更精簡的型號,以應(yīng)對美國的出口限制。
今年4月,美國收緊了英偉達(dá)和AMD部分芯片的出口規(guī)定,即便特朗普政府取消了拜登總統(tǒng)制定的一項頗具爭議的規(guī)定。這些舉措促使中國企業(yè)迅速適應(yīng),以確保其人工智能計劃順利推進(jìn)。
兩家公司在最近的財報電話會議上討論了各自的戰(zhàn)略。騰訊總裁劉熾平和百度AI云負(fù)責(zé)人沈斗分別闡述了他們?nèi)绾卧诟叨颂幚砥魇芟薜那闆r下繼續(xù)前進(jìn)的計劃。
騰訊擁有“相當(dāng)強(qiáng)大的 GPU 庫存”
劉作虎表示,騰訊已經(jīng)積累了“相當(dāng)強(qiáng)大的”圖形處理器(GPU)庫存,這對于訓(xùn)練大型人工智能模型至關(guān)重要。通過提前采購,該公司獲得了足夠的芯片,為未來幾代模型的研究提供支持。
GPU 提供了篩選海量數(shù)據(jù)和幫助模型學(xué)習(xí)模式所需的原始計算能力。但劉作虎認(rèn)為,增加 GPU 數(shù)量并不總是獲得更好結(jié)果的最佳途徑。相反,騰訊專注于從現(xiàn)有芯片中榨取更高的性能。
劉作虎表示:“這實際上幫助我們審視現(xiàn)有的高端芯片庫存,并表示我們應(yīng)該有足夠的高端芯片來繼續(xù)進(jìn)行幾代模型的訓(xùn)練。”
為了運行人工智能任務(wù)(即推理),騰訊正在使用“軟件優(yōu)化”來提高每個GPU的效率。劉作虎補(bǔ)充說,公司正在探索更小、更精簡的人工智能模型,這些模型對計算能力的要求更低,但仍能提供強(qiáng)大的結(jié)果。
“我們只需要繼續(xù)探索這些領(lǐng)域,并在軟件方面投入更多時間,而不是僅僅依靠蠻力購買GPU,”劉作虎說道。他還指出,騰訊可以依賴中國生產(chǎn)的定制芯片和半導(dǎo)體。
百度可以利用其全棧人工智能構(gòu)建應(yīng)用程序
運營著中國最大搜索引擎的百度強(qiáng)調(diào)了其“全棧”架構(gòu)。這意味著它掌控著一切,從存儲數(shù)據(jù)的云服務(wù)器到人工智能模型本身(例如其 ERNIE 聊天機(jī)器人),以及構(gòu)建在這些模型之上的應(yīng)用程序。
百度人工智能云部門總裁竇深表示:“即使沒有最先進(jìn)的芯片,我們獨特的全棧人工智能功能也使我們能夠構(gòu)建強(qiáng)大的應(yīng)用程序并提供有意義的價值。”
百度的領(lǐng)導(dǎo)層還強(qiáng)調(diào)了他們降低AI工作負(fù)載運行成本的軟件技巧。由于百度擁有大部分技術(shù)棧,因此它可以調(diào)整從基礎(chǔ)設(shè)施到底層的每一層,從而最大限度地利用其擁有的每個GPU。
沈義表示:“隨著基礎(chǔ)模型推動對大規(guī)模計算能力的需求,構(gòu)建和管理大規(guī)模 GPU 集群以及有效利用 GPU 的能力已成為關(guān)鍵的競爭優(yōu)勢。”
為了緩解美國芯片限制帶來的沖擊,百度等公司也轉(zhuǎn)向了中國制造的半導(dǎo)體。沈義人表示,自主研發(fā)的芯片,加上日益高效的本地軟件堆棧,將為中國人工智能領(lǐng)域的“長期創(chuàng)新奠定堅實的基礎(chǔ)”。
近年來,中國一直在努力打造自己的芯片產(chǎn)業(yè)。盡管大多數(shù)專家認(rèn)為,國產(chǎn)GPU和AI芯片仍落后于美國產(chǎn)品,但他們表示,進(jìn)展顯而易見。
Gartner分析師Gaurav Gupta指出,囤貨只是一種策略,中國企業(yè)在材料、設(shè)備、芯片設(shè)計和封裝等方面也取得了穩(wěn)步進(jìn)展。
古普塔在一封電子郵件中表示:“他們?nèi)〉昧讼喈?dāng)大的成功”,并補(bǔ)充說,這些自主研發(fā)的芯片可能還無法與美國領(lǐng)先者匹敵,但“將繼續(xù)取得進(jìn)步”。
在華盛頓和硅谷,一些美國企業(yè)高管呼吁重新考慮出口限制。英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛本周稱這些限制措施“失敗”,認(rèn)為其對美國企業(yè)的損害大于對中國買家的損害。
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