Сегодня каждая крупная технологическая компания имеет в своём распоряжении продвинутую версию ИИ. Лидеры отрасли развязали активную борьбу за обучение умных алгоритмов, но более успешным считается детище OpenAI. Всё просто, ведь ChatGPT и другие платные модели американской компании стали первопроходцами. Это значит, что у OpenAI уже были эффективные наработки, когда конкуренты даже не думали о создании чего-то подобного. Сегмент облачных технологий переживает второе рождение, ну а сегодня сюда инвестируются огромные деньги. Только один Илон Маск закупил графических ускорителей на 5 миллиардов долларов, но в планах у бизнесмена увеличение вычислительной мощности как минимум в два раза. На рынке графических ускорителей наблюдается острый дефицит предложений, поскольку самые совершенные решения есть только у NVIDIA. Благодаря такой монополии американская компания за несколько лет стала самой дорогой на планете, продолжая ставить уникальные для отрасли рекорды.
Казалось, что дядюшка Хуанг продолжит в том же духе, но совершенно неожиданно на горизонте появилась компания DeepSeek. Как известно, китайские разработчики не имеют доступа к самым продвинутым графическим ускорителям NVIDIA, поэтому вынуждены генерировать свежие идеи. Что же, новая нейросеть DeepSeek по целому ряду показателей обходит всех конкурентов, хотя её обучение стоило всего 6 миллионов долларов. Для сравнения, расходы OpenAI давно перевалили за 10 миллиардов, но точных данных в прессе нет. Появление китайского алгоритма в цифровых магазинах по всему миру вызвало настоящий шок в технологическом сегменте. Акции крупных компаний пошли вниз, а NVIDIA так и не отыграла потерю 500 миллиардов долларов. На фоне такой реакции рынка Трамп уже издал указ о запрете использования DeepSeek в стенах Пентагона, а совсем скоро пользоваться китайской нейросетью лишат права и местных чиновников. Затем DeepSeek удалят из американских цифровых магазинов, ну а все эти меры честной конкуренции мы уже не раз видели.
Аналогичные действия предпринимают и европейские политики. Эти ребята крайне встревожены безопасностью конфиденциальных данных жителей ЕС. Что странно, местные политики и не думают волноваться, когда OpenAI или Google получают полный доступ к личным данным и переписке сотен миллионов европейцев, но против, когда это же делают китайцы. Как бы там ни было, но противостояния не избежать, а сегодня всё чаще можно услышать о технологическом пузыре, способном привести к катастрофическим последствиям. Отмечается, что инвестиции в область умных алгоритмов уже превысили 1 триллион долларов, но окупить такие деньги невозможно. Ну а учитывая, что китайцы нашли менее дорогой подход к обучению ИИ, то дальнейшие расходы встречают на своём пути сильное сопротивление со стороны инвесторов. Похоже, всё самое интересное ещё впереди, о чём сообщается на страницах издания South China Morning Post. Китайские источники утверждают, что совместная работа инженеров из КНР и РФ позволила значительно повысить производительность видеокарт NVIDIA в научных вычислениях. Ключом к этому успеху стал реверс-инжиниринг. Речь о методике обратного проектирования, которая помогла исследователям разработать уникальный алгоритм для работы с памятью видеокарт. Разработкой алгоритма занимались учёные из университета МГУ-ППИ, расположенного в Шэньчжэне, Китай. Этот вуз, созданный в 2014 году, стал первым совместным российско-китайским образовательным учреждением, основанным при участии МГУ имени Ломоносова, Пекинского политехнического института и правительства Шэньчжэня.
Алгоритм, разработанный специалистами, позволяет увеличить производительность стандартных игровых видеокарт NVIDIA в научных вычислениях в 800 раз. Значительный технологический рывок особенно важен в условиях санкций, наложенных США на Россию и Китай, что создало трудности в поставках специализированных ускорителей NVIDIA для обучения искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Специалисты объясняют, что алгоритм обходит ограничения, связанные с использованием дорогих графических ускорителей NVIDIA. Теперь обычные игровые видеокарты, доступные на российском рынке, можно использовать для сложных научных расчётов. При этом стоимость таких видеокарт, хотя и завышена из-за курса рубля и параллельного импорта, остаётся значительно ниже, чем стоимость специализированных решений. По данным South China Morning Post, новая разработка открывает перспективы для аэрокосмической и военной промышленности, а также для других отраслей, требующих сложных вычислений. Кроме того, применение алгоритма позволяет использовать более доступные графические ускорители, которые не подпадают под санкционные ограничения, что делает технологию крайне ценной.
Особенно интересно, что российские и китайские специалисты не стали засекречивать свои наработки. Основные детали были опубликованы в статье в Journal of Computational Mechanics, где исследователи подробно описали процесс создания алгоритма. Технически алгоритм основан на реверс-инжиниринге архитектуры NVIDIA и поддержке среды CUDA. Результаты оказались впечатляющими, ведь команде удалось сократить время, необходимое для обучения алгоритма на несколько порядков. Так, если обычные сценарии требовали несколько дней работы, то новый алгоритм позволяет справиться за пару часов. Как уже отмечалось, можно обойтись обычной видеокартой, которая находится в свободном доступе на российских прилавках. Новый алгоритм лёг в основу фреймворка PD-General, разработанного специалистами из МГУ-ППИ. Этот инструмент предназначен для сложных расчётов в области физики. Американские специалисты уже приступили к изучению алгоритма, ну а некоторые эксперты полагают, что NVIDIA может заблокировать часть функций, отвечающих за использование настольных видеокарт в научных разработках. Появление нового алгоритма окажет сильное влияние на дальнейшие инвестиции в область обучения ИИ, а в Белом доме уже предлагают запретить ввоз любых видеокарт в Россию и Китай.
