Forțează limitele instrumentelor, evoluează la scară mare și se bazează pe calcule aproximative, notează The Economist.
Războaiele microchipurilor se desfășoară încă din 2018. Atunci, America, sub conducerea lui Donald Trump (și mai târziu a lui Joe Biden, apoi din nou a lui Trump), a început să impună restricții tot mai stricte la export pentru firmele de semiconductori care doreau să-și vândă produsele în China. Acest embargo de înaltă tehnologie a fost conceput pentru a zădărnici ambițiile Chinei de a-și construi propria industrie avansată de producție de cipuri.
În schimb, măsurile au avut efectul opus: le-au stimulat. Guvernul chinez speră ca firmele sale să reușească, în domeniul hardware, ceea ce au reușit deja în software — să inoveze în jurul limitărilor impuse de America. În ianuarie, compania chineză de software DeepSeek a surprins lumea lansând un model de inteligență artificială (IA) competitiv cu rivalii occidentali, deși fusese antrenat folosind doar o fracțiune din puterea de calcul. Producătorii chinezi de cipuri încearcă să realizeze o performanță similară: forțează instrumentele până la limită, construiesc clustere mari de procesoare pentru a compensa cipurile mai lente și combină hardware-ul cu software-ul pentru a stoarce fiecare picătură de performanță.
Întrebarea este dacă China poate conecta aceste componente — cipuri, sisteme și cod — într-un „tehnology stack” de inteligență artificială autosuficient și competitiv.
Să începem cu cipurile propriu-zise. Datele colectate de Ryan Cunningham de la Edgerunner Ventures, o firmă de capital de risc, sugerează că performanța mediană a cipurilor chinezești de inteligență artificială este de 114 teraflops (un trilion de calcule pe secundă), ceea ce le plasează semnificativ în urma competitorilor americani. Cipul de vârf al Huawei, Ascend 910C, oferă 800 teraflops, comparativ cu 2.500 teraflops pentru B200, un produs de top al companiei Nvidia.
Un motiv major pentru acest decalaj este faptul că aceste cipuri sunt extrem de greu de fabricat. În ultimele cinci decenii, cea mai sigură metodă de a accelera un microcip a fost micșorarea tranzistorilor, micile comutatoare electrice ale căror stări „pornit” sau „oprit” reprezintă 1 și 0 în aritmetica binară. Cipul B200 conține 208 miliarde de tranzistori, împărțiți în mii de nuclee individuale, toate înghesuite într-o felie de siliciu de doar câțiva zeci de milimetri lățime.
Doar trei companii – Samsung Semiconductor, o firmă sud-coreeană; TSMC, o firmă taiwaneză; și, într-o anumită măsură, Intel, o companie americană – pot produce cipuri cu cei mai mici tranzistori. TSMC domină piața, însă presiunile americane fac ca fabricile sale cele mai avansate să fie închise pentru clienții chinezi. Aceștia trebuie să se mulțumească cu producători locali de cipuri, precum SMIC, o companie parțial de stat, și Huawei, un gigant tehnologic care deține propriile sale fabrici.
Însă și SMIC, și Huawei se confruntă cu restricții. Fabricile de cipuri folosesc utilaje industriale extrem de avansate, produse de alte companii. De exemplu, mașinile de litografie folosesc lumină pentru a grava pe plachetele de siliciu modelele de circuite care alcătuiesc un microcip. Așa cum un stilou de caligrafie poate desena mai precis decât un creion cerat, lungimile de undă mai scurte ale luminii permit gravarea unor detalii mai fine. Cele mai avansate mașini folosesc lumină ultravioletă extremă (EUV) cu o lungime de undă de 13,5 nanometri (nm; miliardimi de metru). Acestea sunt produse doar de ASML, o companie olandeză care a petrecut decenii perfecționând tehnologia.
Din cauza presiunilor americane, ASML nu va vinde mașini EUV producătorilor chinezi de cipuri, care sunt astfel nevoiți să împingă la maximum sistemele lor mai vechi, numite „ultraviolet profund” (DUV), care folosesc lumină de 193 nm. O tactică este „multipatterningul” (litografia cu modele multiple). În loc să expună o plachetă o singură dată la sursa de lumină, inginerii repetă procesul de mai multe ori, construind caracteristici mai mici care nu ar putea fi produse dintr-o singură trecere.
Multipatterningul crește însă costurile, încetinește producția și reduce randamentul (proporția de cipuri fără defecte de pe fiecare plachetă). Pentru China, autosuficiența probabil contează mai mult decât eficiența. Totuși, există limite fizice pentru cât de mult pot fi forțate sistemele DUV. Majoritatea analiștilor consideră că, dacă China nu reușește să obțină mașini EUV de la ASML, producția la scară largă a celor mai avansate cipuri este încă la ani distanță.
Dacă China este încă în urmă la capitolul calitate, o altă opțiune este să mizeze pe cantitate. Matematica AI se pretează foarte bine la „paralelizare”, în care o sarcină este împărțită în fragmente mai mici, astfel încât mai multe cipuri să lucreze simultan. În aprilie, Huawei a anunțat CloudMatrix 384, un sistem AI conceput să se încadreze în rafturile centrelor de date. Acesta leagă 384 dintre cipurile Ascend 910C ale companiei și este proiectat să concureze cu sistemul GB200 NVL72 al Nvidia, care folosește 72 de cipuri B200 ale acelei firme.
Compania de consultanță SemiAnalysis estimează că fiecare cip Ascend are aproximativ o treime din performanța unui B200. Folosind de cinci ori mai multe cipuri, sistemul Huawei obține puțin mai puțin decât de două ori performanța ofertei Nvidia. Compromisul este consumul de energie: sistemul Huawei folosește 600 kW de electricitate, de peste patru ori mai mult decât mașina Nvidia. Totuși, Ryan Cunningham consideră că este un compromis rezonabil. Energia, notează el, „nu reprezintă o problemă în China”.
Conectarea unui număr mare de cipuri în acest mod valorifică și punctele forte ale Huawei. Compania și-a construit reputația în rețelele de calculatoare. CloudMatrix 384 transmite datele sub formă de impulsuri de lumină, nu de electricitate. Rețelele optice, așa cum se numește această abordare, consumă mai puțină energie și produc mai puțină căldură reziduală decât sistemele electrice. Inițial erau folosite mai ales în cablurile lungi de fibră optică, dar acum pătrund și în centrele de date. Qingyuan Lin, analist de cipuri la Bernstein, o firmă de investiții, spune că abordarea Huawei „schimbă fundamental” modul în care este construită infrastructura AI.
Ultima componentă a strategiei Chinei este adaptarea atentă a hardware-ului la software-ul care va rula pe el. Un exemplu este modul în care cipurile gestionează numerele intern. Majoritatea procesoarelor generale reprezintă numerele cu 32 sau 64 de biți, adică cifre binare. La fel ca la numărarea zecimală, cu cât ai mai multe cifre disponibile, cu atât gama de numere pe care o poți reprezenta este mai mare. Mai multe cifre permit și o aproximare mai bună a numerelor care nu pot fi reprezentate exact, precum 2/3 în zecimal sau 1/5 în binar, ambele producând un model infinit repetitiv de cifre. Dar fiecare bit — fiecare 1 sau 0 — necesită un tranzistor pentru a-l reprezenta, iar fiecare tranzistor suplimentar consumă mai multă energie.
Reducerea dimensiunii
Modelele AI, însă, pot tolera o anumită imprecizie în calculele lor. Multe cipuri AI moderne se mulțumesc să reprezinte numerele cu doar 16, 8 sau chiar 4 biți. Rakesh Kumar, inginer electric la Universitatea din Illinois, Urbana-Champaign, numește această abordare „simplă, dar foarte eficientă” pentru optimizarea hardware-ului. În august, DeepSeek, care devine rapid un reper pentru AI-ul chinezesc, a lansat un nou format de numerotare. Acesta stochează numerele în opt biți, nu face diferența între numere pozitive și negative și nu are deloc componentă fracțională.
Un astfel de sistem nu poate reprezenta o gamă largă de numere și nu oferă precizie, dar ar trebui să fie mult mai eficient. Acțiunile Cambricon Technologies, un proiectant chinez de cipuri, au crescut după anunțul DeepSeek; procesoarele sale suportă deja acest format. Cipurile Huawei nu îl suportă încă, dar probabil că vor face asta în curând.
Încercarea Chinei de a construi un „stack” AI intern începe, așadar, promițător. Însă mai este drum lung de parcurs. Instrumentele de programare AI CUDA de la Nvidia rămân dominante. Designerii chinezi depind încă de programe americane, produse de firme precum Synopsys sau Cadence, pentru a-și proiecta cipurile. (America a interzis exportul ambelor firme către China în mai, pentru ca apoi să ridice restricția în iulie.) Și, deși cipurile chinezești reduc decalajul la inferență — faza în care modelele AI răspund la întrebările utilizatorilor — ele rămân mai slabe în faza de antrenament, folosită pentru crearea propriu-zisă a acelor modele. Antrenarea modelelor necesită transferul unor cantități uriașe de date în și din memorie, iar cipurile de memorie avansate reprezintă o altă componentă la care America a încercat să restricționeze accesul Chinei.
Dar în situația în care calculatoarele și inteligența artificială sunt considerate vitale pentru securitatea națională, industria Chinei nu trebuie să fie cea mai bună din lume pentru a fi utilă. Hardware-ul care este doar competitiv poate fi suficient. Oficial, cel puțin, China proiectează încredere. În aprilie, America a restricționat vânzările cipului H20 de la Nvidia, un produs creat special pentru China și deliberat limitat pentru a respecta regulile de export. Dar, când Casa Albă a cedat, câteva luni mai târziu, guvernul chinez nu a răspuns cu ușurare, ci a îndemnat companiile sale tehnologice să insiste și mai mult. Acestea ar trebui să renunțe complet la produsele Nvidia și să folosească alternative interne, a spus guvernul.
