По данным The Information, китайская ByteDance, владеющая популярной социальной сетью TikTok, работает над выпуском собственных ИИ-чипов. Два вида чипов начнут производить на TSMC к 2026 году. Предполагается, что собственные разработки позволят китайскому IT-гиганту избавиться от зависимости от поставщиков вроде NVIDIA.
Принято считать, что решения NVIDIA использует большинство компаний, участвующих в разработке ИИ-систем. Тем не менее, получить передовые ускорители довольно сложно из-за американских санкций, не раз ужесточавшихся и распространившихся даже на ослабленные ускорители. Из-за этого ByteDance приходится искать альтернативы.
Экспорт чипов из США и других стран, использующих американские технологии, неоднократно ограничивали, а в июне появилась информация о том, что ByteDance сотрудничает с Broadcom над 5-нм решением, соответствующим всем ограничениям — его будет производить тайваньская TSMC. Также сообщалось, что ByteDance закупила в прошлом году чипы Ascend 910B, разработанные и продаваемые Huawei. Однако, по данным The Information, ByteDance пока что всё равно заказала 200 тыс. ускорителей NVIDIA H20 за более чем $2 млрд. С ними намного проще и удобнее работать, чем с решениями Huawei.
Разработка собственных чипов в ByteDance объясняется ростом интереса менеджмента компании к ИИ-технологиям — они применяются во многих решениях IT-гиганта, в том числе в рекомендательных системах TikTok. Разработка собственных продуктов позволит повысить производительность систем ByteDance при обучении моделей и инференсе. В Китае над собственными решениями в сфере ИИ-ускорителей работает не только ByteDance, но и, например, Baidu. ИИ-ускоритель Kunlun 3 тоже будет производить TSMC. При этом у Baodi гораздо более богатый опыт разработки ускорителей. Начав в 2010 году с FPGA, к 2020 году она перешла к созданию ASIC.
В августе 2022 года ByteDance представила чат-бота на основе ИИ Doubao, он стал главным конкурентом Ernie Bot (разработан Baidu) в Китае. В мае под «зонтиком» бренда Doubao компания ByteDance представила большие языковые модели (LLM), рассчитанные на корпоративных клиентов. Модели относительно дёшевы в сравнении с продуктами конкурентов, предлагающими аналогичную функциональность.
Источники: