Acum șase luni, DeepSeek, o firmă chineză de inteligență artificială (AI), a uimit lumea cu modelul său v3 și succesorii acestuia. Pentru prima dată, o țară din afara Americii — și una pe care America o tăiase de la accesul la cipurile semiconductoare de ultimă generație — producea modele open-source care rivalizau cu cele proiectate în Silicon Valley, notează The Economist.
În ciuda restricțiilor, firmele chineze au continuat să antreneze modele AI de top — Kimi K2, lansat în iulie de Moonshot AI, un laborator din Beijing fondat de un fost angajat Google și Meta, a urcat direct în fruntea clasamentelor globale. Având mai mulți parametri — conexiunile dintre neuronii artificiali ai unui model — decât orice echivalent open-source, Kimi K2 i-a depășit pe rivalii occidentali: ChatGPT 4.1 la testele de programare și Claude 4 Opus la testele de cunoștințe științifice.
Dar pentru ca modelele să impresioneze cu adevărat, ele trebuie să fie folosite. Aici este locul unde restricțiile privind cipurile au lovit cel mai dur. Lipsa acestora a afectat centrele de date de care au nevoie laboratoarele de AI pentru a rula sistemele după antrenare. Încetinirile, limitele de utilizare și deconectările au devenit obișnuite. „Am auzit feedback-ul vostru — Kimi K2 este LEEEEEEEEENT,” a postat Moonshot pe X la câteva zile după lansare. Între timp, DeepSeek a amânat lansarea celui mai nou model AI pentru a evita probleme de performanță similare, potrivit unui raport publicat de The Information. Astfel, ambele companii au avut motiv de sărbătoare acum două săptămâni, când Casa Albă a inversat cele mai recente controale la export, permițând din nou companiei Nvidia să vândă cipurile H20 în China. Punerea acestora la dispoziția firmelor de tehnologie din China va elimina obstacolele care le încetinesc în prezent creșterea.
China este un teren fertil pentru un boom al inteligenței artificiale: țara are milioane de absolvenți în știință și inginerie, capacitate de rețea disponibilă, voință politică pentru a construi centre de date cât de repede se poate turna betonul și acces la toate sursele publice de date ale Occidentului — și la și mai multe surse proprii. Îi lipsește însă o sursă internă de putere de calcul, o limitare fundamentală care a modelat până acum dezvoltarea industriei sale.
În ultimele luni, firmele chineze au găsit numeroase modalități de a ocoli restricțiile americane. Cipuri interzise în valoare de 1 miliard de dolari au intrat în țară din aprilie, iar companiile locale, cum ar fi Huawei, au dezvoltat cipuri care egalează în anumite privințe ofertele de top ale Nvidia (deși la volume mai mici). O concentrare neîntreruptă pe eficiență a dus, de asemenea, la descoperiri importante.
Accesul limitat la cipuri explică și o altă caracteristică a sectorului AI chinez care i-a nedumerit pe observatorii externi: devotamentul față de lansările open-source. Atât DeepSeek v3, cât și Kimi K2 sunt disponibile prin servicii de găzduire terțe, cum ar fi Hugging Face, cu sediul la New York, precum și pentru descărcare și rulare pe hardware-ul propriu al utilizatorilor. Acest lucru ajută la asigurarea faptului că, chiar dacă compania nu are puterea de calcul necesară pentru a servi direct clienții, suportul pentru modelele sale rămâne disponibil în altă parte. Iar lansările open-source funcționează ca o ocolire a interdicțiilor privind hardware-ul: dacă DeepSeek nu poate achiziționa ușor cipuri Nvidia, Hugging Face poate.
Nu toate companiile chineze au fost afectate în mod egal de restricții. Vineri, Alibaba a lansat cel mai recent model din familia Qwen 3 — un model de raționament open-source numit Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507. Lansarea aduce Qwen — și, mai larg, inteligența artificială chineză — la același nivel nu doar cu cele mai bune modele open-source din lume, ci cu cele mai bune modele AI, punct.
Sistemul Alibaba are aproximativ un sfert din dimensiunea modelului K2, necesitând proporțional mai puțină putere de calcul pentru a funcționa și, spre deosebire de DeepSeek și Moonshot, Alibaba dispune de o infrastructură cloud substanțială care menține modelele în funcțiune. Crearea unor modele mai rapide și mai eficiente este, în mod clar, noua miză în sectorul AI chinez: luni, un alt laborator, Z.ai, a lansat două modele — GLM-4.5 și 4.5 Air — promovând explicit viteza și eficiența acestora.
Însă soluțiile ingenioase și modelele impresionante nu pot compensa la nesfârșit o lipsă de resurse. Și, din aprilie, o limitare s-a făcut simțită mai dureros decât oricare alta: pierderea cipurilor H20 de la Nvidia.
Pentru a avea succes, companiile de AI trebuie să poată face două lucruri: să antreneze modelele și apoi să le ruleze — un proces cunoscut sub numele de inferență. Cele mai bine finanțate laboratoare chineze au continuat să lanseze sesiuni de antrenare comparabile ca amploare cu cele din Occident. Însă inferența s-a dovedit mai dificilă. Dacă centrele de date pentru antrenare au nevoie de clustere monolitice de cipuri de top, inferența este realizată cel mai bine de cipuri care echilibrează puterea, eficiența energetică și capacitatea de a transfera rapid datele. Până în aprilie, H20 era cipul preferat.
Mai grav, o sesiune de antrenare este o cheltuială unică ce poate fi recuperată în timp prin venituri, dar o companie care pierde bani la inferență nu are nicio cale de a recupera pierderea. Asta înseamnă că accesul la cipuri pentru inferență — și nu pentru antrenare — este gâtul de sticlă care limitează creșterea industriei chineze de AI.
Ca răspuns, administrația Trump a transmis semnale amestecate. Planul său de acțiune privind AI, publicat la începutul lunii iulie, a întărit unele controale asupra cipurilor, subliniind că refuzul accesului adversarilor la „capacitate avansată de calcul AI” este o chestiune atât de competiție geostrategică, cât și de securitate națională, și a cerut metode noi de aplicare a restricțiilor la export. În același timp, a ridicat interdicția privind exportul de cipuri H20, argumentând că ar fi mai bine ca AI-ul chinez să depindă de companii americane pentru toate nevoile sale tehnologice — inclusiv inferența — decât să-și dezvolte o capacitate domestică echivalentă.
Pe termen scurt, această relaxare va aduce puțin confort Chinei. Constrângerile proprii ale Nvidia în ceea ce privește livrările înseamnă că nu va putea satisface cererea Chinei pentru cipuri decât cel mai devreme în ultimul trimestru al anului. Asta înseamnă că, pentru moment, vor fi prioritizate modelele optimizate pentru eficiență și capabile să ruleze direct pe telefoane și laptopuri. Dar, dacă exporturile americane se vor relua într-un ritm susținut, atunci sectorul AI din China ar putea, în sfârșit, să înceapă anul 2026 mult mai puțin constrâns.
Spre ce deznodământ se îndreaptă războiul lui Trump cu Harvard
