3 mayo (Reuters) – Los controles de exportación de microchips de Estados Unidos impuestos el año pasado para congelar el desarrollo de supercomputadoras utilizadas para desarrollar armas nucleares y sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT están teniendo efectos mínimos en el sector tecnológico de China.
Las reglas restringieron los envíos de Nvidia Corp (NVDA. O) y Advanced Micro Devices Inc (AMD. O) chips que se han convertido en el estándar de la industria tecnológica global para desarrollar chatbots y otros sistemas de IA.
Pero Nvidia ha creado variantes de sus chips para el mercado chino que se ralentizan para cumplir con las normas estadounidenses. Expertos de la industria dijeron a Reuters que el más nuevo, el Nvidia H800, anunciado en marzo, probablemente tomará entre un 10% y un 30% más para llevar a cabo algunas tareas de IA y podría duplicar algunos costos en comparación con los chips estadounidenses más rápidos de Nvidia.
Incluso los chips Nvidia ralentizados representan una mejora para las empresas chinas. Tencent 0700.HK Holdings, una de las compañías tecnológicas más grandes de China, estimó en abril que los sistemas que utilizan el H800 de Nvidia reducirán el tiempo que lleva entrenar su sistema de IA más grande en más de la mitad, de 11 días a cuatro días.
“Las compañías de IA con las que hablamos parecen ver la desventaja como relativamente pequeña y manejable”, dijo Charlie Chai, analista con sede en Shanghai de 86Research.
El ir y venir entre el gobierno y la industria expone el desafío de Estados Unidos de frenar el progreso de China en alta tecnología sin perjudicar a las empresas estadounidenses.
Parte de la estrategia de Estados Unidos al establecer las reglas fue evitar tal impacto que los chinos abandonarían por completo los chips estadounidenses y redoblarían sus propios esfuerzos de desarrollo de chips.
“Tenían que trazar la línea en alguna parte, y dondequiera que la trazaran, iban a encontrarse con el desafío de cómo no ser inmediatamente disruptivos, sino cómo degradar con el tiempo la capacidad de China”, dijo un ejecutivo de la industria de chips que solicitó el anonimato para hablar sobre discusiones privadas con los reguladores.
Las restricciones a la exportación tienen dos partes. El primero pone un límite a la capacidad de un chip para calcular números extremadamente precisos, una medida diseñada para limitar las supercomputadoras que pueden usarse en la investigación militar. Fuentes de la industria de chips dijeron que fue una acción efectiva.
Pero calcular números extremadamente precisos es menos relevante en el trabajo de IA, como los modelos de lenguaje grandes donde la cantidad de datos que el chip puede masticar es más importante.
Nvidia está vendiendo el H800 a las firmas de tecnología más grandes de China, incluidas Tencent, Alibaba Group Holding Ltd (9988.HK) y Baidu Inc (9888.HK) para su uso en dicho trabajo, aunque aún no ha comenzado a enviar los chips en grandes volúmenes.
“El gobierno no está tratando de dañar la competencia o la industria estadounidense, y permite a las empresas estadounidenses suministrar productos para actividades comerciales, como proporcionar servicios en la nube para los consumidores”, dijo Nvidia en un comunicado la semana pasada.
China es un cliente importante para la tecnología estadounidense, agregó.
“Los controles de exportación de octubre requieren que creemos productos con una brecha en expansión entre los dos mercados”, dijo Nvidia la semana pasada. Cumplimos con la regulación al tiempo que ofrecemos productos lo más competitivos posible en cada mercado”.
Bill Dally, científico jefe de Nvidia, dijo en una declaración separada esta semana que “esta brecha crecerá rápidamente con el tiempo a medida que los requisitos de capacitación continúen duplicándose cada seis a 12 meses”.
Un portavoz de la Oficina de Industria y Seguridad, el brazo del Departamento de Comercio de Estados Unidos que supervisa las reglas, no respondió a una solicitud de comentarios.
RALENTIZADO PERO NO DETENIDO
El segundo límite de Estados Unidos es en las velocidades de transferencia de chip a chip, lo que afecta a la IA. Los modelos detrás de tecnologías como ChatGPT son demasiado grandes para caber en un solo chip. En cambio, deben distribuirse en muchos chips, a menudo miles a la vez, que todos necesitan comunicarse entre sí.
Nvidia no ha revelado los detalles de rendimiento del chip H800 solo para China, pero una hoja de especificaciones vista por Reuters muestra una velocidad de chip a chip de 400 gigabytes por segundo, menos de la mitad de la velocidad máxima de 900 gigabytes por segundo para el chip insignia H100 de Nvidia disponible fuera de China.
Algunos en la industria de la IA creen que todavía hay mucha velocidad. Naveen Rao, director ejecutivo de una startup llamada MosaicML que se especializa en ayudar a los modelos de IA a funcionar mejor en hardware limitado, estimó una desaceleración del sistema del 10-30%.
“Hay formas de evitar todo esto algorítmicamente”, dijo. “No veo que esto sea un límite durante mucho tiempo, como 10 años”.
El dinero ayuda. Un chip en China que tarda el doble de tiempo en terminar una tarea de entrenamiento de IA que un chip estadounidense más rápido aún puede hacer el trabajo.
“En ese momento, tienes que gastar $ 20 millones en lugar de $ 10 millones para entrenarlo”, dijo una fuente de la industria que solicitó el anonimato debido a acuerdos con socios. “¿Eso apesta? Sí. Pero, ¿significa eso que esto es imposible para Alibaba o Baidu? No, eso no es un problema”.
Además, los investigadores de IA están tratando de adelgazar los sistemas masivos que han construido para reducir el costo de los productos de entrenamiento similares a ChatGPT y otros procesos. Esos requerirán menos chips, reduciendo las comunicaciones de chip a chip y disminuyendo el impacto de los límites de velocidad de los Estados Unidos.
Hace dos años, la industria pensaba que los modelos de IA serían cada vez más grandes, dijo Cade Daniel, ingeniero de software de Anyscale, una startup de San Francisco que proporciona software para ayudar a las empresas a realizar trabajos de IA.
“Si eso siguiera siendo cierto hoy, esta restricción a la exportación tendría mucho más impacto”, dijo Daniel. “Esta restricción a la exportación es notable, pero no es tan devastadora como podría haber sido”.