Китайские технологические компании начали переносить процессы обучения своих моделей искусственного интеллекта за пределы страны. Эта стратегия позволяет им получить доступ к высокопроизводительным чипам Nvidia, которые недоступны на внутреннем рынке из-за экспортных ограничений со стороны США.
Экспортный контроль как причина миграции
С 2022 года правительство США последовательно ужесточает правила экспорта передовых полупроводников и оборудования для их производства в Китай, ссылаясь на соображения национальной безопасности. Эти меры ограничили доступ китайских IT-гигантов, таких как Alibaba, Baidu и Tencent, к ключевым технологиям, необходимым для развития сложных ИИ-систем. В первую очередь речь идет о графических процессорах (GPU) компании Nvidia, которые стали отраслевым стандартом для обучения больших языковых моделей. В результате в Китае образовался дефицит вычислительных мощностей, что ставит под угрозу конкурентоспособность местных разработок в глобальной гонке ИИ.
Новая стратегия: аренда серверов и вывоз данных
Чтобы обойти технологические барьеры, китайские компании прибегают к различным схемам. Одной из ключевых стратегий стала аренда серверов с запрещенными к ввозу чипами Nvidia в дата-центрах, расположенных в других странах. Сообщается о росте числа таких операций в странах Юго-Восточной Азии, в частности, в Малайзии.
Процесс выглядит следующим образом:
- Компания готовит массив данных для обучения модели внутри Китая.
- Данные физически вывозятся за границу на жестких дисках, так как передача десятков терабайт через интернет может занимать месяцы.
- На арендованных серверах происходит обучение нейросети.
- Готовая модель, а точнее ее параметры, возвращается в Китай для дальнейшего использования и внедрения в продукты.
Для проведения таких операций китайские фирмы регистрируют дочерние компании в других юрисдикциях, чтобы не привлекать внимание регуляторов и поставщиков оборудования.
Перспективы и последствия
Перенос обучения ИИ за рубеж является временной мерой, позволяющей китайским компаниям не отставать от мировых лидеров. Параллельно Пекин стимулирует развитие собственных технологий производства чипов. Такие компании, как Huawei и Cambricon, уже разрабатывают отечественные аналоги процессоров Nvidia. Хотя они пока уступают американским флагманам, этот процесс ускоряет достижение технологического суверенитета Китая в долгосрочной перспективе. Таким образом, текущие ограничения могут, с одной стороны, замедлить развитие ИИ в Китае, а с другой — стать мощным катализатором для создания собственной независимой полупроводниковой промышленности.