Бывший глава Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt) опубликовал статью «Стратегия сверхразума» (Superintelligence Strategy), написанную в соавторстве с Дэном Хендриксом (Dan Hendrycks), директором Центра безопасности ИИ, и Александром Вангом (Alexandr Wang), основателем и генеральным директором Scale AI, в которой высказывается мнение о том, что США следует воздержаться от реализации аналога «Манхэттенского проекта» для достижения превосходства в области ИИ, поскольку это спровоцирует упреждающие киберответы со стороны, например, Китая, пишет The Register.

Авторы статьи утверждают, что любое государство, которое создаст супер-ИИ, будет представлять прямую угрозу для других стран, и они, стремясь обеспечить собственное выживание, будут вынуждены саботировать такие проекты ИИ. Любая «агрессивная попытка одностороннего доминирования в области ИИ приведёт к превентивному саботажу со стороны конкурентов», который может быть реализован в виде шпионажа, кибератак, тайных операций по деградации обучения моделей и даже прямого физического удара по ИИ ЦОД.

Авторы считают, что в области ИИ мы уже близки к доктрине взаимного гарантированного уничтожения (Mutual Assured Destruction, MAD) времён Холодной войны. Авторы дали нынешнему положению название «гарантированное взаимное несрабатывание ИИ» (Mutual Assured AI Malfunction, MAIM), при котором проекты ИИ, разрабатываемые государствами, ограничены взаимными угрозами саботажа.

Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com

Вместе с тем ИИ, как и ядерные программы в своё время, может принести пользу человечеству во многих областях, от прорывов в разработке лекарств до автоматизации процессов производства, использование ИИ важно для экономического роста и прогресса в современном мире. Согласно статье, государства могут выбрать одну из трех стратегий.

• Полное невмешательстве в деятельность разработчиков ИИ, чипов и моделей.
• Всемирный добровольный мораторий, призванный остановить дальнейшее развитие ИИ, либо немедленно, либо после обнаружения определённых опасностей, таких как способность ИИ ко взлому или полностью автономной работе.
• Всеобщая монополия на разработку путём создания международного консорциума на манер ЦЕРН, который возглавит глобальную разработку ИИ.

Комментируя предложение Комиссии по обзору экономики и безопасности США и Китая (USCC) о госфинансирования США своего рода «Манхэттенского проекта» по созданию суперинтеллекта в какому-нибудь укромном уголке страны, авторы статьи предупредили, что Китай отреагирует на этот шаг, что приведёт лишь к длительному дисбалансу сил и постоянной нестабильности.

Источник: Superintelligence Strategy: Expert Version

Авторы статьи считают, что государства должны отдавать приоритет доктрине сдерживания, а не победе в гонке за искусственный сверхразум. MAIM подразумевает, что попытки любого государства достичь стратегической монополии в области ИИ столкнутся с ответными мерами со стороны других стран, а также приведут к соглашениям, направленным на ограничение поставок ИИ-чипов и open source моделей, которые по смыслу будут аналогичны соглашениям о контроле над ядерным оружием.

Чтобы обезопасить себя от атак на государственном уровне с целью замедлить развитие ИИ, в статье предлагается строить ЦОД в удалённых местах, чтобы минимизировать возможный ущерб, пишет Data Center Dynamics. Тот, кто хочет нанести ущерб работе других стран в сфере ИИ, может начать с кибератак: «Государства могут “отравить” данные, испортить веса и градиенты моделей, нарушить работу ПО, которое обрабатывают ошибки ускорителей и управляет питанием и охлаждением…».

Источник: Superintelligence Strategy: Expert Version

Снизить вероятность атак поможет и прозрачность разработок. ИИ можно использовать для оценки безопасности других ИИ-проектов, что позволит избежать атак на «гражданские» ЦОД. Вместе с тем не помешает и прозрачность цепочек поставок. Поскольку ИИ-ускорители существуют в реальном, а не виртуальном мире, отследить их перемещение не так уж трудно. Таким образом, даже устаревшие или признанные негодными чипы не смогут попасть на чёрный рынок — их предлагается утилизировать с той же степенью ответственности, что и химические или ядерные материалы.

Впрочем, соблюдение всех этих рекомендаций не устранит главную проблему — зависимость от Тайваня в плане производства передовых чипов, которая является критической для США, говорят авторы статьи. Поэтому западным странам следует разработать гарантированные цепочки поставок ИИ-чипов. Для этого потребуются значительные инвестиции, но это необходимо для обеспечения конкурентоспособности.

Три крупнейших китайских телеком-оператора получат максимальную выгоду от бума ИИ-технологий в Китае. Согласно исследованию Goldman Sachs-China, компании China Mobile, China Telecom и China Unicom становятся ключевыми бенефициарами благодаря наличию собственной облачной инфраструктуры и принятию на вооружение продуктов DeepSeek, сообщает блог IEEE Comsoc.

Наличие у тройки лидеров крупнейшей в КНР облачной инфраструктуры позволяет обслуживать и другие облачные компании, а также предлагать собственные облачные сервисы конечным пользователям. В частности, их дата-центрами пользуется Alibaba. А собственная развитая сетевая инфраструктура позволяет снизить себестоимость услуг связи. Более того, другим операторам за передачу данных приходится платить именно «большой тройке» по рыночным ценам. Как считают в Goldman Sachs, в некоторых компаниях, предоставляющих в КНР услуги IaaS, например, QingCloud Technology на ЦОД и услуги связи уходит 50–60 % от общих расходов.

«Большая тройка» сделала ставку на решения DeepSeek, поэтому имеют все шансы воспользоваться преимуществами раннего внедрения этих ИИ-технологий. При этом государство активно поддерживает использование ИИ на государственных предприятиях, на которые приходится до 30 % выручки телеком-операторов. В последние три недели операторы начали помогать ключевым клиентам в развёртывании LLM DeepSeek. China Mobile поддерживает PetroChina в развертывании полнофункциональной модели, China Telecom предоставляет ту же услугу Sinopec, а China Unicom сотрудничает с Фошаньским муниципальным бюро промышленности и информационных технологий.

Источник изображения: Eric Prouzet/unsplash.com

Более того, 21 февраля Комитет по контролю и управлению государственным имуществом Китая (SASAC) инициировала реализацию плана AI+, призванного стимулировать разработку и коммерческое применение ИИ китайскими государственными предприятиями. China Mobile также объявила, что использует ИИ для преобразования своих телекоммуникационных сетей в рамках стратегии AI+NETWORK, ориентированной на интеграцию ИИ в сетевую инфраструктуру.

Архитектура RISC-V с открытым исходным кодом, похоже, набирает значительную популярность в Китае, сделал вывод ресурс The Register, назвав в качестве свежего примера анонс процессора XuanTie C930, созданного НИИ Damo Academy (Alibaba Group Holding). Ядро C930 позиционируется как идеальное решение для серверов, ПК и автономных автомобилей.

Особенно важно соответствие профилю RVA23, поскольку это краеугольный камень экосистемы RISC-V. В частности, профиль определяет расширения для гипервизора, которые являются практически необходимыми для серверных и облачных CPU. Как сообщает XuanTie, «C930 использует передовую микроархитектуру для достижения высокой производительности, включая алгоритм прогнозирования ветвлений на основе TAGE, индивидуальный кеш L2, регулируемый механизм предварительной выборки данных и т. д. Показатель производительности C930 в тесте Specint2006 превышает 15/ГГц».

Сообщается, что «типичная конфигурация одного кластера поддерживает четыре ядра» с 64 Кбайт кеша инструкций и данных и L2-кешем на 1 Мбайт. Векторный блок поддерживает расширение RISC-V Vector 1.0, обрабатывает 256-бие векторные регистры и поддерживает вычисления в формате FP16/BF16/FP32/FP64/INT8/INT16/INT32/INT64. Также упомянут блок матричных вычислений. В ходе презентации чипа топ-менеджеры Alibaba Cloud спрогнозировали, что RISC-V станет основной облачной архитектурой в течение 5–8 лет.

Источник изображений: XuanTie

По данным Reuters, Пекин планирует запустить государственную программу с целью стимулирования широкого использования RISC-V по всей стране. В настоящее время восемь китайских правительственных агентств занимаются подготовкой постановления, которое будет способствовать распространению чипов на базе RISC-V в Китае. Ранее власти призвали китайские компании отказаться от американских чипов в пользу отечественных. Китайский разработчик процессоров Loongson получил возможность участия в пилотном проекте на поставку 10 тыс. ПК китайские школы и контракт на использование его чипов в вычислительной системе на орбитальной станции «Тяньгун», а Lenovo перенесла свой HCI-стек на архитектуру Loongson.

Академия наук КНР пообещала в 2021 году выпускать новые проекты на основе RISC-V каждые полгода. Хотя эта цель не была достигнута, в феврале 2025 года академия намекнула на готовящийся мощный проект с использованием RISC-V. В 2023 году технологический гигант Baidu исследовал возможность использования чипов на базе RISC-V уровня ЦОД. В том же году Alibaba сообщила о намерении создать чипы RISC-V для различных сфер, от носимых устройств до облаков. Сейчас крупнейшими коммерческими производителями решений на базе RISC-V в Китае являются XuanTie и Nuclei System Technology, пишет Reuters.

На недавнем мероприятии XuanTie было заявлено, что популярность DeepSeek также может стимулировать внедрение RISC-V, поскольку ИИ-модели китайского стартапа эффективно работают на менее мощных чипах. «Даже если решение RISC-V стоимостью ¥10 млн ($1,4 млн) может достичь лишь около 30 % уровня решений NVIDIA или Huawei, три таких комплекта будут всё равно дешевле», — сообщил представитель China Mobile System Integration.

В США уже выразили беспокойство по поводу того, что открытая лицензия RISC-V, позволяющая разработчикам использовать архитектуру бесплатно, обеспечит китайским фирмам возможность применять интеллектуальную собственность, созданную в Америке, для разработки передовых технологий. Недавно господдержку запросил и российский альянс RISC-V.

Подразделение IBM China Investment Company Limited (IBMV) и её дочерние компании прекратили работу в КНР. Уход компании из Китая 1 марта скажется на карьерах более 1,8 тыс. сотрудников, занимавшихся исследованиями, разработками и тестированием в Пекине, Шанхае, Даляне и других городах, сообщает DigiTimes. По данным местных источников, штаб-квартира IBMV в Пекине уже пустует.

После того, как Китай и США установили дипломатические отношения в 1979 году, IBM начала вести дела с КНР, инвестируя в местный бизнес на фоне экономического бума. Основанная в 1992 году компания IBMV курировала инициативы IBM в Китае. В августе 2024 года IBM неожиданно объявила, что сократит R&D-активность в Китае и что это коснётся более 1,6 тыс. человек.

По слухам, распространяющимся в китайском сегменте интернета, на новый шаг компания, возможно, пошла под влиянием её главы Арвинда Кришны (Arvind Krishna) родом из Индии. У КНР и Индии довольно напряжённые отношения, а теперь последняя ещё и претендует на то, чтобы стать «мировой фабрикой» вместо Поднебесной, хотя производственные потенциалы пока несопоставимы. Так или иначе, недавно штат лабораторий в Пекине, Шанхае и Даляне оповестили в ходе онлайн-встречи, что их задачи будут переданы за рубеж.

Источник изображения: zhang kaiyv/unsplash.com

С 1992 года в Китае работает полностью принадлежащее IBM коммерческое подразделение, которое сразу же стало приносить прибыль, в основном благодаря продаже мейнфреймов. Со временем IBM сместила фокус с выпуска оборудования на разработку ПО с полным спектром обслуживания, включая консалтинг (IBMC). По слухам, в 2025 году здесь также пройдут сокращения. Сейчас почти половина бизнеса IBM приходится именно на программное обеспечение, причём компания регулярно проводит увольнения в других регионах, а часть персонала и вовсе намерена заменить ИИ.

В 2023 году эскалация отношений между США и Китаем привела к падению выручки и оттоку китайских клиентов, что, возможно, тоже сподвигло IBM отказаться от исследований и разработок в Китае. Признаки того, что IBM может уйти из КНР, были и ранее. Например, местные сотрудники компании неофициально сообщали журналистам о сокращении бизнеса. В 2023 году некоторых сотрудников перевели на другие задачи, а часть работ перенесли в Индию и Юго-Восточную Азию.

Пока не вполне ясна и судьба совместного с китайской Inspur предприятия Inspur Business Machines (тоже IBM), сформированного для выпуска мощных серверных систем на базе открытой архитектуры POWER для крупного бизнеса. Правда, в 2023 году Вашингтон закрыл Inspur доступ к новейшим технологиям США, но в Китае POWER-процессоры разрабатываются уже давно.

Huawei поступательно улучшает качество своих чипов. По последним данным, уже 40 % экземпляров новейших ускорителей Ascend пригодны к эксплуатации, а их производство впервые стало для компании прибыльным, говорят отраслевые эксперты. Компания намерена повысить показатель годности до 60 % в соответствии со стандартами индустрии, сообщает The Financial Times. Год назад речь шла якобы лишь о 20 %.

Это чрезвычайно важно для компании, поскольку Ascend 910C значительно производительнее 910B. Это очередной шаг на пути Китая к строительству независимой вычислительной инфраструктуры, не подверженной санкциям. Местную полупроводниковую отрасль активно поддерживает государство. Пекин постоянно призывает китайские компании покупать местные альтернативы продуктов NVIDIA, которая до сих пор остаётся лидером рынка ускорителей в КНР.

По данным отраслевых источников, в этом году Huawei намерена выпустить 100 тыс. чипов 910C и 300 тыс. 910B. В 2024 году последних выпустили 200 тыс. экземпляров, а массовый впуск 910С ещё не был налажен. Впрочем, компании придётся постараться, чтобы убедить потенциальных покупателей отказаться от продукции NVIDIA. Отмечается, что программная экосистема NVIDIA CUDA намного удобнее и производительнее ПО Huawei. Кроме того, бизнес и сама Huawei признают, Ascend 910B недостаточно хороши для обучения больших моделей. Эту проблему компания попыталась решить в модели 910C.

Источник изображения: Huawei

В 2020 году США буквально заставили тайваньскую TSMC прекратить производство для Huawei ускорителей Ascend и чипсетов для смартфонов компании. Выпуском ускорителей Huawei занимается китайская SMIC, которая тоже находится под американскими санкциями. Компания использует техпроцесс N+2, позволяющий выпускать высокопроизводительные чипы без EUV-литографии. В Китай запрещено продавать соответствующее оборудование нидерландской ASML.

Так или иначе, Huawei является единственным конкурентом, способным состязаться с NVIDIA при производстве чипов для инференса. Правда, как отмечают многие китайские заказчики, компания не может обеспечить действительно масштабных поставок для всех желающих, отдавая приоритет крупным облачным провайдерам, за которыми стоит государство, например, China Mobile. По мнению экспертов, на Huawei сегодня приходится более ¾ общего производства ИИ-чипов в Китае, мелким соперникам трудно конкурировать с техногигантом из-за того, что тот имеет доступ к самым передовым технологическим процессам SMIC.

Предполагается, что NVIDIA всё равно будет продавать больше ускорителей в Китае, чем Huawei, несмотря на то что американской компании разрешено поставлять только урезанные модели H20. По оценкам SemiAnalysis, выручка NVIDIA за продажу только в 2024 году в Китай 1 млн ускорителей составила $12 млрд. Триумф ИИ-моделей DeepSeek только подстегнул спрос на чипы NVIDIA H20 в Китае.

Китайские техногиганты Alibaba, ByteDance и Tencent наращивают закупки урезанных ускорителей NVIDIA H20. Даже ослабленные чипы весьма востребованы китайским бизнесом для обеспечения работы ИИ-моделей, сообщает Reuters. Это опровергает опасения относительно падения спроса на фоне того, что модели DeepSeek для обучения и инференса требуют гораздо менее производительного оборудования.

Несмотря на введённые США экспортные ограничения в отношении Китая, запрещающие поставки наиболее передовых ускорителей, NVIDIA продала в 2024 году около 1 млн чипов H20, выручив порядка $12 млрд. Это свидетельствует о том, что спрос на строительство ИИ-инфраструктуры в Китае по-прежнему высок. Стоимость H20 составляет $12-15 тыс., но модель стала критически важным компонентом в гонке китайских ИИ-платформ после новых ограничений, введённых в отношении КНР в 2023 году. Кроме того, есть риск, что новая администрация США запретит продажи Китаю ускорителей H20.

Источник изображения: NVIDIA

Спрос на вычислительные ИИ-мощности в Китае подстегнул триумф местного стартапа DeepSeek, представившего удивительно экономичные и эффективные ИИ-модели. Закупки наращивают Alibaba, ByteDance и Tencent, в частности, для облачных сервисов на базе DeepSeek-R1. ИИ-серверы на базе H20 с DeepSeek также востребованы медицинскими организациями и образовательными ведомствами.

Ускорители Huawei Ascend тоже активно закупаются для снижения зависимости от американских технологий. И хотя они не слишком хороши в обучении моделей в сравнении с продуктами NVIDIA, для инференса их возможностей хватает, а это одна из ключевых ИИ-нагрузок. Инференс-платформы для DeepSeek предлагают и американские компании Cerebras и SambaNova.

Китайскому подводному дата-центру, управляемому HiCloud и расположенному близ города Линшуй (Língshuǐ) в провинции Хайнань, добавят новый модуль с вычислительным оборудованием. Модуль подключат к действующему ЦОД, введённому в эксплуатацию в 2023 году, сообщает Datacenter Dynamics. HiCloud начал тестовую эксплуатацию подводного ЦОД в 2021 году, а в январе прошлого года сообщалось, что модули, охлаждаемые морской водой, доказали свою работоспособность и надёжность.

По данным китайского издания Ecns, новый 18-м модуль (3,6 м в диаметре) погрузился в море на днях. Согласно китайским данным, модуль содержит 400 высокопроизводительных серверов и подключен к наземной станции неподалёку. Какое именно оборудование установлено в ЦОД, не уточняется, но говорится, что модуль по производительности эквивалентен «30 тыс. передовых игровых компьютеров» и за секунду способен выполнять работу, посильную среднестатистическому компьютеру за год. В частности объявлено, что он способен обрабатывать 7 тыс. запросов в секунду при работе с ИИ-моделью DeepSeek.

Источник изображения: HiCloud

Сообщается, что 10 компаний уже подписали договор об использовании новых мощностей для выполнения связанных с ИИ задач вроде обучения и инференса, промышленного моделирования, разработки игр и морских исследований. Считается, что модульный подводный ЦОД HiCloud — первый коммерческий объект такого рода в мире, хотя аналогичные эксперименты уже проводили несколько игроков рынка ЦОД.

Самым известным был подводный дата-центр, построенный в рамках инициативы Project Natick. Её реализация стартовала у побережья Шотландии в 2018 году. Для теста использовались 855 серверов, показавших неплохие результаты. Правда, позже Microsoft свернула работу подводного ЦОД, но полученные результаты намерена использовать в других проектах. Два стартапа — Subsea Cloud и NetworkOcean готовят собственные подводные дата-центры, но последняя, похоже, столкнулась с проблемами при получении лицензии на тесты в заливе Сан-Франциско.

Китайский стартап DeepSeek наделал много шума в Кремниевой долине, анонсировав «рассуждающую» ИИ-модель DeepSeek R1 c 671 млрд параметров. Утверждается, что при её обучении были задействованы только 2048 ИИ-ускорителей NVIDIA H800, а затраты на данные работы составили около $6 млн. Это бросило вызов многим западным конкурентам, таким как OpenAI, а акции ряда крупных ИИ-компаний начали падать в цене. Однако, как сообщает ресурс SemiAnalysis, фактические расходы DeepSeek на создание ИИ-инфраструктуры и обучение нейросетей могут быть гораздо выше.

Стартап DeepSeek берёт начало от китайского хедж-фонда High-Flyer. В 2021 году, ещё до введения каких-либо экспортных ограничений, эта структура приобрела 10 тыс. ускорителей NVIDIA A100. В мае 2023 года с целью дальнейшего развития направления ИИ из High-Flyer была выделена компания DeepSeek. После этого стартап начал более активное расширение вычислительной ИИ-инфраструктуры.

По данным SemiAnalysis, на сегодняшний день DeepSeek имеет доступ примерно к 10 тыс. изделий NVIDIA H800 и 10 тыс. NVIDIA H100. Кроме того, говорится о наличии около 30 тыс. ускорителей NVIDIA H20, которые совместно используются High-Flyer и DeepSeek для обучения ИИ, научных исследований и финансового моделирования. Таким образом, в общей сложности DeepSeek может использовать до 50 тыс. ускорителей NVIDIA при работе с ИИ, что в разы больше заявленной цифры в 2048 ускорителей.

Источник изображения: SemiAnalysis

Кроме того, SemiAnalysis сообщает, что общие капитальные затраты на ИИ-серверы для DeepSeek составили около $1,6 млрд, тогда как операционные расходы могут достигать $944 млн. Это подрывает заявления о том, что DeepSeek заново изобрела процесс обучения ИИ и инференса с существенно меньшими инвестициями, чем лидеры отрасли. Цифра в $6 млн не учитывает затраты на исследования, тюнинг модели, обработку данных и пр. На самом деле, как подчёркивается, DeepSeek потратила более $500 млн на разработки с момента своего создания.

И всё же DeepSeek имеет ряд преимуществ перед другими участниками глобального ИИ-рынка. В то время как многие ИИ-стартапы полагаются на внешних поставщиков облачных услуг, DeepSeek эксплуатирует собственные дата-центры, что позволяет быстрее внедрять инновации и полностью контролировать разработку, оптимизируя расходы. Кроме того, DeepSeek остаётся самофинансируемой компанией, что обеспечивает гибкость и позволяет более оперативно принимать решения.

Плюс к этому DeepSeek нанимает специалистов исключительно из Китая, уделяя особое внимание не формальным записям в аттестатах, а практическим навыкам работы и способностям эффективно выполнять поставленные задачи. Некоторые ИИ-исследователи в DeepSeek зарабатывают более $1,3 млн в год, что говорит об их высочайшей квалификации.

Шок, вызванный недавним триумфом китайского ИИ-стартапа DeepSeek, представившего дешёвые и эффективные ИИ-модели, заставил многих усомниться в результативности масштабных вложений в инфраструктуру на базе дорогих ИИ-ускорителей, сообщает The Register. Тем не менее эксперты уверены, что отказываться от инвестиций было бы нецелесообразно.

На прошлой неделе акции ряда крупнейших американских ИИ-брендов после дебюта весьма эффективной модели DeepSeek R1, использующей, со слов создателей, сравнительно мало ускорителей NVIDIA, буквально обрушились в цене. Из-за этого многие эксперты усомнились в том, что траты миллиардов на аппаратную инфраструктуру для ИИ себя оправдывают, если Китай способен добиться хороших результатов, используя не самое мощное оборудование. Например, NVIDIA «в моменте» потеряла $600 млрд рыночной стоимости.

Настоящая истерия наложилась на растущее беспокойство в связи с тем, что всё больше денег тратится на инфраструктуру и её поддержку, а особенной отдачи пока не видно. Впрочем, паника может быть неуместной, поскольку обрушение акций прекратилось, а DeepSeek обвиняется в использовании ИИ-моделей Anthropic и OpenAI. Как отмечает The Register, нет и реальных подтверждений того, что производительность моделей DeepSeek находится на уровне лучших из актуальных моделей, а также того, что на обучение китайского ИИ ушло всего $6 млн. По оценкам SemiAnalysis, доступная DeepSeek инфраструктура гораздо больше, чем утверждает компания, и стоит более чем $1,5 млрд.

Источник изображения: Etienne Girardet/unsplash.com

По словам экспертов Omdia, опасения относительно «сокрушительных» инноваций DeepSeek сильно преувеличены. В компании подтверждают, что китайский стартап использовал некоторые «гениальные инновации», но они приведут лишь к массовому использованию аналогичных решений и строительству новой ИИ-инфраструктуры. В Omdia прогнозируют, что в ближайшие годы рынок ИИ-инфраструктуры, скорее всего, значительно вырастет. В компании полагают, что до 2028 года поставки серверов для инференса будут расти на 17 % ежегодно.

В TrendForce придерживаются несколько иного мнения и предполагают, что в будущем организации всё же станут более строго оценивать инвестиции в инфраструктуру ИИ и станут применять более эффективные модели для того, чтобы снизить зависимость от доступности ускорителей. Также не исключается, что чаще будут использоваться кастомные ASIC вместо сторонних ИИ-ускорителей и спрос на «классические» модели может претерпеть с 2025 года заметные изменения. Если раньше индустрия полагалась в первую очередь на масштабирование моделей, увеличение объёмов данных и повышение производительности оборудования, то теперь стратегия меняется. DeepSeek прибегла к «дистилляции» моделей, повышению скорости инференса и снижения зависимости от оборудования.

Не так давно генеральный директор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) объявил, что деятельность DeepSeek подтвердила правильность подхода к ИИ его собственной компании, считающей, что модели могут быть меньше, как и время их обучения. При использовании подобных подходов затраты на инференс могут снизиться в 30 раз, что очень хорошо для корпоративных клиентов. Ещё в 2023 году компания начала развивать серию «экономичных» базовых моделей Granite. Вероятно, по этому пути пойдут и другие.

Источник изображения: SemiAnalysis

Gartner также сообщает, что именно эффективное масштабирование ИИ будет целесообразнее простого наращивания вычислительных ресурсов. Впрочем, китайский ИИ не устанавливает новый стандарт эффективности моделей, поскольку те соответствуют показателям уже существующих, но не превосходят их. Кроме того, нет доказательств, что добавление дополнительных вычислительных ресурсов и данных не имеет значения.

The Register прогнозирует, что продукты и технологии DeepSeek не вызовут резкого падения спроса на ИИ-инфраструктуру, поэтому инвесторам NVIDIA и строителям ЦОД, вероятно, можно не бояться того, что «пузырь» ИИ лопнет, как этого ожидают некоторые эксперты. Во всяком случае одни из крупнейших инвесторов в сектор ЦОД — Blackstone и Brookfield — заявили, что следят за успехами DeepSeek, но отказываться от инвестиций не собираются. Тем не менее, успех китайского стартапа напоминает о том, что «всегда можно сделать ещё лучше» и экстенсивное вливание денег и вычислительных ресурсов не всегда лучший вариант.

Американские власти намерены выяснить, не покупал ли китайский ИИ-стартап DeepSeek передовые ускорители NVIDIA у сингапурских компаний в обход введённых США санкций. Недавно китайская компания представила модели R1 и V3, в некоторых отношениях сопоставимые по возможностям с американскими решениями или даже превосходящие их, при этом гораздо более дешёвых. Это косвенно свидетельствует о том, что ИИ в Китае развивается гораздо успешнее, чем считалось, сообщает Bloomberg.

Эксперты уже отметили экономическую эффективность и производительность бота, а соперники задумались, не имели ли стартап доступ к подсанкционным западным технологиям. Представители Белого дома и ФБР пытаются выяснить, мог ли DeepSeek воспользоваться услугами посредников из Сингапура для покупки чипов NVIDIA, запрещённых к официальным поставкам в КНР. В самой китайской компании не ответили на запрос журналистов, а в NVIDIA заявили, что её партнёры соблюдают все соответствующие законы. Если появится информация об обратном, NVIDIA будет «действовать соответствующим образом». Ранее компания предположила, что DeepSeek не нарушает американских санкций.

В Министерстве торговли США полагают, что DeepSeek обошла экспортные ограничения на чипы NVIDIA, закупая их «тоннами». Чиновники заявили: если китайская компания хочет конкурировать, пусть делает это без использования американских инструментов, и пообещали проводить жёсткую политику в отношении экспортного контроля. Однако самая ситуация привела к дебатам об эффективности американских попыток отрезать КНР от передовых технологий. Ограничения, касающиеся самых передовых ускорителей и инструментов для их производства, должны были замедлить развитие ИИ в Китае.

Источник изображения: Joshua Wordel / Unsplash

DeepSeek утверждает, что для обучения моделей она использовала 10 тыс. ускорителей NVIDIA A100 и 2048 ускорителей NVIDIA H800 с «урезанной» функциональностью, выпускавшихся специально для Китая. В октябре 2023 года власти США запретили продавать в Китай и H800, поэтому NVIDIA выпустила ещё более слабые ускорители H20 для этого рынка. Теперь ведутся дискуссии, стоит ли запретить продавать в КНР и их.

В 2023 году США ввели ограничения в отношении более 40 стран, которые могли служить посредниками для переправки ускорителей в Китай. Запрет коснулася большинства стран Ближнего Востока и ряда государств Юго-Восточной Азии, но Сингапур в их число не вошёл. В 2025 году действие ограничений расширили на большую часть планеты — за исключением горстки союзников. Теперь крупные поставки в Сингапур требуют специальной разрешения. Важно, что на Сингапур приходится около 20 % выручки NVIDIA, но, по некоторым данным, большинство заказов фактически уходит в другие регионы, а в сам город-государство поступало довольно мало ускорителей.

В NVIDIA настаивают, что огромная выручка от торговли с Сингапуром не связана с утечкой в Китай. В компании заявляют, что многие компании имеют структуры в Сингапуре, которые выпускают продукты, предназначенные для США и Запада в целом. Впрочем, члены Палаты представителей США от обеих правящих партий уже обратились к советнику президента по национальной безопасности. Они заявили, что необходимо ввести строгое лицензирование экспорта для стран вроде Сингапура, «не желающих пресечь» поставки в Китай.