Mucho antes de que Washington prohibiera las exportaciones de unidades de procesamiento gráfico de alto rendimiento de Nvidia a China, los gigantes tecnológicos del país las habían estado acaparando en previsión de una escalada de la guerra tecnológica entre las dos naciones.
Baidu, una de las empresas de tecnología que construye las contrapartes chinas de OpenAI, ha conseguido suficientes chips de IA para seguir entrenando a su equivalente ChatGPT, Ernie Bot, durante «el próximo año o dos», dijo el director ejecutivo de la empresa, Robin Li, en una conferencia telefónica sobre resultados esta semana.
«Además, la inferencia requiere chips menos potentes, y creemos que nuestras reservas de chips, así como otras alternativas, serán suficientes para admitir muchas aplicaciones nativas de IA para los usuarios finales», dijo. “Y a largo plazo, las dificultades para adquirir los chips más avanzados inevitablemente impactan el ritmo del desarrollo de la IA en China. Por lo tanto, estamos buscando alternativas de manera proactiva”.
Otras empresas tecnológicas chinas con mucho dinero también han estado tomando medidas proactivas en respuesta a los controles de exportación de Estados Unidos. Baidu, ByteDance, Tencent y Alibaba pidieron colectivamente alrededor de 100.000 unidades de procesadores A800 Nvidia para ser entregadas este año, lo que les costó hasta 4.000 millones de dólares, informó el Financial Times en agosto. También compraron GPU por valor de mil millones de dólares cuya entrega está prevista para 2024.
Unas inversiones iniciales tan cuantiosas podrían fácilmente disuadir a muchas nuevas empresas de entrar en la carrera de LLM. Existen excepciones si la joven empresa consigue rápidamente buenas inversiones. 01.AI, fundada a finales de marzo por el destacado inversor Kai-Fu Lee, adquirió una cantidad sustancial de chips de inferencia de alto rendimiento a través de préstamos y ya pagó su deuda después de recaudar capital que la valoró en mil millones de dólares.
Con su reserva de GPU, Baidu lanzó recientemente el Ernie Bot 4, que según Li «no es inferior en ningún aspecto al GPT-4».
Calificar los LLM es complicado gracias a la gran complejidad de estos modelos de IA. Muchas empresas chinas de IA han recurrido a mejorar la clasificación cumpliendo diligentemente los criterios de los gráficos LLM, pero la eficacia de estos modelos cuando se aplican a aplicaciones reales de la vida real aún está pendiente de juicio.
Los actores más pequeños de la IA, que carecen de flujo de efectivo para acumular chips, tendrán que conformarse con procesadores menos potentes que no estén bajo los controles de exportación de Estados Unidos. Alternativamente, pueden esperar posibles oportunidades de adquisición. Li espera que, con una confluencia de factores, incluida la escasez de chips avanzados, la alta demanda de datos y talento en IA, y enormes inversiones iniciales, la industria pronto pase a una “etapa de consolidación”.