Deepseek Memberi Kaki Pembuat Chip Tiongkok dalam Perlombaan Untuk AI yang Lebih Marah
Munculnya model intelijen buatan Deepseek (AI) terlihat memberikan beberapa pembuat chip Cina seperti Huawei kesempatan yang lebih baik untuk bersaing di pasar domestik melawan prosesor AS yang lebih kuat.
Huawei dan rekan-rekan Cina selama bertahun-tahun telah berjuang untuk mencocokkan Nvidia dalam membangun chip kelas atas yang dapat bersaing dengan produk-produk perusahaan AS untuk model pelatihan, sebuah proses di mana data diumpankan ke algoritma untuk membantu mereka belajar membuat keputusan yang akurat.
Namun, model Deepseek, yang fokus pada “inferensi,” atau ketika model AI menghasilkan kesimpulan, mengoptimalkan efisiensi komputasi daripada hanya mengandalkan daya pemrosesan mentah.
Itulah salah satu alasan mengapa model ini diharapkan sebagian menutup kesenjangan antara apa yang dapat dilakukan oleh prosesor AI buatan Cina dan rekan-rekan AS yang lebih kuat, kata para analis.
Huawei, dan pembuat chip AI Cina lainnya seperti Hygon, utas yang didukung Tencent, Tsingmicro dan Moore yang telah dikeluarkan dalam beberapa minggu terakhir yang dikeluarkan oleh produk yang mengklaim produk akan mendukung model Deepseek, meskipun beberapa detail telah dirilis.
Huawei menolak berkomentar. Moore Threads, Hygon Enflame dan Tsingmicro tidak menanggapi pertanyaan Reuters yang mencari komentar lebih lanjut.
Eksekutif industri sekarang memprediksi bahwa sifat open-source Deepseek dan biaya rendahnya dapat meningkatkan adopsi AI dan pengembangan aplikasi kehidupan nyata untuk teknologi ini, membantu perusahaan Cina mengatasi trotoar ekspor AS pada chip mereka yang paling kuat.
Bahkan sebelum Deepseek menjadi berita utama tahun ini, produk -produk seperti Huawei's Ascend 910B dilihat oleh pelanggan seperti hytedance sebagai lebih cocok untuk tugas “inferensi” yang kurang intensif secara komputasi, tahap setelah pelatihan yang melibatkan model AI yang terlatih membuat prediksi atau melakukan tugas, seperti tugas, seperti tugas, seperti tugas, seperti melakukan tugas, seperti melakukan tugas, seperti melakukan tugas, seperti melakukan tugas AI atau melakukan tugas, melalui chatbots.
Di Cina, lusinan perusahaan dari pembuat mobil hingga penyedia telekomunikasi telah mengumumkan rencana untuk mengintegrasikan model Deepseek dengan produk dan operasi mereka.
“Perkembangan ini sangat selaras dengan kemampuan vendor chipset AI Cina,” kata Lian Jye Su, seorang analis kepala di perusahaan riset teknologi Omdia.
“Chipset AI Cina berjuang untuk bersaing dengan GPU NVIDIA (Graphics Processing Unit) dalam pelatihan AI, tetapi beban kerja inferensi AI jauh lebih memaafkan dan membutuhkan lebih banyak pemahaman lokal dan khusus industri,” katanya.
Nvidia masih mendominasi
Namun, analis Bernstein Lin Qingyuan mengatakan sementara chip AI Cina kompetitif biaya untuk inferasi, ini terbatas pada pasar Cina karena chip Nvidia masih lebih baik bahkan untuk tugas inferensi.
Sementara pembatasan ekspor AS melarang chip pelatihan AI paling canggih Nvidia memasuki Cina, perusahaan ini masih diizinkan untuk menjual chip pelatihan yang kurang kuat yang dapat digunakan oleh pelanggan Cina untuk tugas inferensi.
Nvidia menerbitkan posting blog pada hari Kamis tentang bagaimana waktu inferensi meningkat sebagai hukum penskalaan baru dan berpendapat bahwa chipnya akan diperlukan untuk membuat model Deepseek dan “penalaran” lainnya lebih berguna.
Selain daya komputasi, CUDA NVIDIA, platform komputasi paralel yang memungkinkan pengembang perangkat lunak untuk menggunakan NVIDIA GPU untuk komputasi tujuan umum, bukan hanya AI atau grafik, telah menjadi komponen penting dari dominasinya.
Sebelumnya, banyak perusahaan chip AI Cina tidak secara langsung menantang NVIDIA dengan meminta pengguna untuk meninggalkan CUDA tetapi sebaliknya, mengklaim chip mereka kompatibel dengan CUDA.
Huawei telah menjadi yang paling agresif dalam upayanya untuk melepaskan diri dari Nvidia dengan menawarkan CUDA yang setara dengan arsitektur komputasi untuk Neural Networks (CANN), tetapi para ahli mengatakan itu menghadapi hambatan dalam membujuk pengembang untuk meninggalkan Cuda.
“Kinerja perangkat lunak perusahaan chip AI Cina juga kurang pada tahap ini. CUDA memiliki perpustakaan yang kaya dan beragam kemampuan perangkat lunak, yang membutuhkan investasi jangka panjang yang signifikan,” kata SU Omdia.
