Baidu przyspiesza rozwój AI, by wrócić do rywalizacji
Zaledwie miesiąc po wstępnej publikacji, Baidu zaprezentowało znaczące ulepszenia swojego modelu podstawowego, ERNIE 4.5, oraz modelu rozumowania, ERNIE X1, podczas swojej corocznej konferencji dla programistów.
Analityk branżowy podzielił się ostrożną oceną ostatnich ogłoszeń Baidu dotyczących ulepszeń multimodalnego modelu podstawowego, ERNIE 4.5, oraz modelu rozumowania, ERNIE X1, które zostały początkowo uruchomione w poprzednim miesiącu.
Podczas corocznej konferencji programistów firmy w Wuhan, w Chinach, dyrektor generalny Robin Li przedstawił ERNIE 4.5 Turbo i ERNIE X1 Turbo podczas swojego przemówienia programowego. Te nowe wersje charakteryzują się ulepszonymi możliwościami multimodalnymi, solidnymi umiejętnościami rozumowania i niższymi kosztami, i są teraz dostępne dla użytkowników na Ernie Bot bez żadnych opłat.
Li podkreślił, że te postępy mają na celu umożliwienie programistom tworzenia lepszych aplikacji bez obaw o koszty możliwości modelu lub narzędzia programistyczne. Stwierdził, że zaawansowane chipy i wyrafinowane modele są cenne tylko w połączeniu z praktycznymi zastosowaniami.
Podczas uruchomienia poprzedników modeli w zeszłym miesiącu, Baidu podkreśliło, że wprowadzenie dwóch modeli przesunie granice zarówno modeli multimodalnych, jak i rozumowania. Firma zauważyła, że ERNIE X1 zapewnia wydajność porównywalną z DeepSeek R1, ale tylko za połowę kosztów.
Baidu zamierza zintegrować oba nowe modele z rozbudowanym ekosystemem produktów, w tym Baidu Search, największą wyszukiwarką w Chinach, a także innymi różnorodnymi ofertami.
Według raportu Reutera, Li ogłosił również podczas swojego przemówienia, że Baidu z powodzeniem uruchomiło klaster 30 000 opracowanych przez siebie chipów P800 trzeciej generacji, które mogą obsługiwać szkolenie modeli podobnych do DeepSeek.
Analitycy pozostają nieprzekonani
Paul Smith-Goodson, wiceprezes i główny analityk ds. obliczeń kwantowych, AI i robotyki w Moor Insights & Strategy, wyraził sceptycyzm.
Skomentował, że ogłoszenie Baidu dotyczące ‘oświetlenia’ klastrów chipów P800 Kunlun jedynie wskazuje, że zostały one włączone w celu przygotowania do szkolenia modeli z setkami miliardów parametrów. Uznając to za osiągnięcie techniczne Chin, zauważył, że jest to standardowa praktyka dla firm takich jak OpenAI, Google, IBM, Anthropic, Microsoft i Meta, aby szkolić swoje modele przy użyciu podobnej skali parametrów.
Smith-Goodson dodał, że twierdzenie Baidu o wykorzystaniu 30 000 chipów Kunlun nie jest szczególnie godne uwagi w porównaniu z liczbą GPU używanych przez amerykańskie firmy do szkolenia dużych modeli. Stwierdził również, że chipy Kunlun są gorsze od amerykańskich GPU. Przewiduje, że sztuczna inteligencja nowej generacji będzie wymagać około 100 000 GPU. Wyraził sceptycyzm co do wydajności modelu w porównaniu z globalnymi liderami z powodu braku testów porównawczych.
Smith-Goodson zwrócił uwagę, że wyścig o zbudowanie pierwszego modelu Artificial General Intelligence (AGI) toczy się między Chinami a Stanami Zjednoczonymi, przy czym Stany Zjednoczone obecnie prowadzą, ale Chiny aktywnie starają się nadrobić zaległości.
Thomas Randall, dyrektor ds. badań rynku AI w Info-Tech Research Group, również wyraził zastrzeżenia dotyczące ogłoszeń. Podkreślił jednak, że Baidu pozostaje znaczącym graczem w konkurencyjnym chińskim sektorze AI, który obejmuje firmy takie jak Alibaba, Tencent i Huawei.
Zauważył, że modele ERNIE Baidu są jednymi z nielicznych opracowanych w kraju serii LLM zdolnych do konkurowania z modelami OpenAI/GPT. Ogłoszenie dotyczące chipów Kunlun i nowego klastra podkreśla szersze zaangażowanie Baidu poza same modele, ponieważ firma przekształciła się w kompleksowego dostawcę sprzętu i aplikacji.
Znaczenie strategiczne z ograniczeniami komercyjnymi
Randall zauważył, że Baidu stoi w obliczu znacznej presji ze strony wschodzących startupów, takich jak DeepSeek i Moonshot AI, a także gigantów chmurowych, takich jak Alibaba. Pomimo swojej statusu wagi ciężkiej, Baidu nie jest pozbawiony konkurentów w Chinach.
Dodał, że Baidu pozostaje w dużej mierze nieistotny w krajach zachodnich ze względu na geopolityczną nieufność i rozłączenie ekosystemów technologicznych Stanów Zjednoczonych i Chin, co sprawia, że ekspansja na Zachód jest prawie niemożliwa. W globalnych testach porównawczych modeli AI Baidu jest często wzmiankowany w drugiej kolejności w porównaniu z OpenAI, Anthropic, Google i Mistral.
Ogólnie rzecz biorąc, Randall doszedł do wniosku, że Baidu zachowuje znaczenie strategiczne na całym świecie, ale jego zasięg komercyjny jest ograniczony na Zachodzie. Kluczowym wnioskiem dla zachodnich firm AI jest to, że innowacje nie koncentrują się wyłącznie na Stanach Zjednoczonych, co pomaga przyspieszyć wyścig AI.
Bardziej szczegółowe spojrzenie na postępy Baidu w dziedzinie AI
Ostatnie ogłoszenia Baidu na konferencji dla programistów sygnalizują odnowiony nacisk na umocnienie swojej pozycji w szybko ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji. Ulepszenia modeli ERNIE, wraz z wdrożeniem zaawansowanych chipów Kunlun, podkreślają zaangażowanie firmy zarówno w innowacje w oprogramowaniu, jak i sprzęcie. Jednak letnie przyjęcie ze strony analityków branżowych podkreśla wyzwania, przed którymi stoi Baidu w konkurowaniu z globalnymi liderami AI i poruszaniu się po zawiłościach geopolitycznych.
Ulepszenia modeli ERNIE
Modele ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge Integration) reprezentują flagową serię dużych modeli językowych (LLM) Baidu. Najnowsze wersje, ERNIE 4.5 Turbo i ERNIE X1 Turbo, obiecują znaczne ulepszenia w możliwościach multimodalnych i umiejętnościach rozumowania. Multimodalna AI odnosi się do systemów, które mogą przetwarzać i integrować informacje z różnych źródeł, takich jak tekst, obrazy i dźwięk. Ta zdolność ma kluczowe znaczenie dla tworzenia bardziej wszechstronnych i przypominających ludzi asystentów i aplikacji AI.
Nacisk na “silne rozumowanie” sugeruje, że Baidu koncentruje się na poprawie zdolności swoich modeli do rozumienia i wyciągania wniosków ze złożonych danych. Jest to kluczowy obszar rozwoju dla LLM, ponieważ umożliwia im wykonywanie bardziej zaawansowanych zadań, takich jak rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji i generowanie kreatywnych treści.
Dostępność modeli ERNIE na Ernie Bot, platformie konwersacyjnej AI Baidu, bezpłatnie, jest strategicznym posunięciem, aby zachęcić do szerszego przyjęcia i zbierania opinii użytkowników. To podejście pozwala Baidu udoskonalić swoje modele w oparciu o rzeczywiste użycie i skuteczniej konkurować z innymi platformami AI.
Chipy Kunlun i infrastruktura
Opracowanie i wdrożenie chipów Kunlun przez Baidu demonstruje zaangażowanie w integrację pionową, gdzie firma kontroluje wiele warstw stosu technologicznego. Chipy P800 trzeciej generacji zostały zaprojektowane w celu przyspieszenia obciążeń AI, w szczególności szkolenia dużych modeli. Opracowując własne chipy, Baidu dąży do zmniejszenia swojej zależności od zewnętrznych dostawców i optymalizacji wydajności dla swoich konkretnych aplikacji AI.
Uruchomienie klastra 30 000 chipów P800 jest znaczącym osiągnięciem, wskazującym na zdolność Baidu do radzenia sobie z wymaganiami obliczeniowymi szkolenia dużych modeli AI. Jednak, jak zauważyli analitycy, skala tej infrastruktury może nadal być za liderami AI w Stanach Zjednoczonych. Trwająca konkurencja w sprzęcie AI podkreśla znaczenie zarówno projektowania chipów, jak i infrastruktury wymaganej do obsługi szkoleń i wdrażania AI na dużą skalę.
Konkurencja i wyzwania
Baidu działa na wysoce konkurencyjnym rynku AI, stawiając czoła wyzwaniom zarówno ze strony uznanych gigantów technologicznych, jak i wschodzących startupów. W Chinach firmy takie jak Alibaba, Tencent i Huawei intensywnie inwestują w badania i rozwój AI. Startupy takie jak DeepSeek i Moonshot AI również przesuwają granice innowacji AI, wywierając dodatkową presję na Baidu, aby utrzymać swoją przewagę konkurencyjną.
Czynniki geopolityczne również odgrywają znaczącą rolę w globalnych perspektywach Baidu. Rozłączenie ekosystemów technologicznych Stanów Zjednoczonych i Chin ograniczyło zdolność Baidu do ekspansji na rynki zachodnie. Obawy dotyczące zaufania i przeszkody regulacyjne dodatkowo komplikują wysiłki na rzecz ustanowienia globalnej obecności.
Szerszy krajobraz AI
Komentarze analityków branżowych podkreślają szersze trendy i wyzwania w krajobrazie AI. Wyścig o opracowanie AGI, ostatecznego celu stworzenia systemów AI, które mogą wykonywać każde zadanie intelektualne, które może wykonywać człowiek, napędza intensywną konkurencję i inwestycje. Podczas gdy Stany Zjednoczone obecnie przodują w tym wyścigu, Chiny robią szybkie postępy.
Nacisk na testy porównawcze i wskaźniki wydajności podkreśla znaczenie oceny modeli AI w oparciu o obiektywne kryteria. Jednak brak ustandaryzowanych testów porównawczych i złożoność systemów AI utrudniają porównywanie modeli na różnych platformach i architekturach.
Nacisk na praktyczne zastosowania i komercjalizację odzwierciedla rosnące uznanie, że AI to nie tylko dążenie technologiczne, ale także szansa biznesowa. Firmy coraz bardziej koncentrują się na opracowywaniu rozwiązań AI, które mogą rozwiązywać rzeczywiste problemy i generować przychody.
Kluczowe wnioski
Ostatnie ogłoszenia Baidu demonstrują zaangażowanie w rozwój technologii AI i konkurowanie na rynku globalnym. Ulepszenia modeli ERNIE i wdrożenie chipów Kunlun to znaczące kroki naprzód. Jednak firma stoi w obliczu wyzwań w konkurowaniu z globalnymi liderami AI, poruszaniu się po zawiłościach geopolitycznych i komercjalizacji swoich rozwiązań AI.
Szerszy krajobraz AI charakteryzuje się intensywną konkurencją, szybkimi innowacjami i rosnącym naciskiem na praktyczne zastosowania. Wyścig o opracowanie AGI napędza znaczące inwestycje i badania, a zarówno Stany Zjednoczone, jak i Chiny rywalizują o przywództwo. Przyszłość AI będzie zależeć od ciągłych innowacji, współpracy i skupienia się na rozwiązywaniu rzeczywistych problemów.
Przyszłość Baidu w wyścigu AI
Ostatnie postępy Baidu, choć spotkały się z umiarkowanym entuzjazmem, podkreślają jego nieustanne wysiłki, aby pozostać kluczowym graczem na globalnej arenie AI. Strategiczne skupienie się na ulepszaniu modeli ERNIE i wykorzystywaniu infrastruktury chipów Kunlun podkreśla podwójne podejście do innowacji w oprogramowaniu i sprzęcie. Jednak droga do przodu jest pełna wyzwań, w tym intensywnej konkurencji, ograniczeń geopolitycznych i stale ewoluującego krajobrazu technologii AI.
Strategiczne imperatywy dla Baidu
Aby skutecznie konkurować w wyścigu AI, Baidu musi zająć się kilkoma kluczowymi strategicznymi imperatywami:
Innowacje: Nieustannie inwestuj w badania i rozwój, aby przesuwać granice technologii AI. Obejmuje to badanie nowych architektur, algorytmów i technik w celu poprawy wydajności i możliwości swoich modeli.
Współpraca: Wspieraj współpracę z instytucjami akademickimi, organizacjami badawczymi i innymi graczami branżowymi, aby wykorzystać zewnętrzną wiedzę i przyspieszyć innowacje.
Rozwój ekosystemu: Zbuduj solidny ekosystem programistów, partnerów i użytkowników wokół swoich platform i usług AI. Obejmuje to zapewnienie narzędzi, zasobów i wsparcia, aby umożliwić programistom tworzenie innowacyjnych aplikacji i rozwiązań.
Ekspansja na rynek: Badaj możliwości ekspansji na nowe rynki i dywersyfikacji strumieni przychodów. Może to obejmować targetowanie określonych branż lub regionów, w których Baidu może wykorzystać swoje unikalne mocne strony i możliwości.
Nawigacja geopolityczna: Ostrożnie poruszaj się po złożonym krajobrazie geopolitycznym, aby łagodzić ryzyko i wykorzystywać możliwości. Obejmuje to budowanie zaufania z międzynarodowymi partnerami i dostosowywanie swoich strategii do różnych środowisk regulacyjnych.
Rola wsparcia rządowego
Wsparcie rządowe odgrywa kluczową rolę we wspieraniu innowacji i konkurencyjności AI. Rząd chiński uczynił AI strategicznym priorytetem i zapewnia znaczące finansowanie i wsparcie polityczne krajowym firmom, takim jak Baidu. Wsparcie to obejmuje inwestycje w badania i rozwój, rozwój infrastruktury i rozwój talentów.
Jednak wsparcie rządowe wiąże się również z pewnymi obowiązkami i ograniczeniami. Firmy, które otrzymują fundusze rządowe, mogą podlegać większej kontroli i regulacji, a także mogą być zobowiązane do dostosowania swoich strategii do krajowych priorytetów.
Znaczenie talentu
Przyciąganie i zatrzymywanie najlepszych talentów AI jest niezbędne dla sukcesu Baidu. Globalna konkurencja o talenty AI jest zacięta, a firmy muszą oferować konkurencyjne wynagrodzenia, świadczenia i możliwości rozwoju kariery, aby przyciągnąć najlepsze i najjaśniejsze umysły.
Oprócz przyciągania zewnętrznych talentów, Baidu musi również inwestować w szkolenia i rozwój swojej obecnej siły roboczej. Obejmuje to zapewnienie pracownikom możliwości zdobywania nowych umiejętności i bycia na bieżąco z najnowszymi technologiami AI.
Rozważania etyczne
W miarę jak technologia AI staje się coraz potężniejsza i wszechobecna, względy etyczne stają się coraz ważniejsze. Baidu musi zapewnić, że jego systemy AI są opracowywane i wdrażane w odpowiedzialny i etyczny sposób. Obejmuje to zajęcie się takimi kwestiami, jak uprzedzenia, uczciwość, przejrzystość i odpowiedzialność.
Baidu powinno również angażować się z interesariuszami, w tym użytkownikami, regulatorami i organizacjami społeczeństwa obywatelskiego, aby rozwiązywać problemy etyczne i budować zaufanie do swoich systemów AI.
Wniosek
Podróż Baidu w wyścigu AI jeszcze się nie skończyła. Firma stoi w obliczu znaczących wyzwań, ale ma również wiele mocnych stron. Koncentrując się na innowacjach, współpracy, rozwoju ekosystemu, ekspansji na rynek i nawigacji geopolitycznej, Baidu może pozycjonować się na sukces w dłuższej perspektywie.
Przyszłość AI będzie zależeć od zbiorowych wysiłków firm, rządów i naukowców na całym świecie. Współpracując, możemy odblokować pełny potencjał AI i stworzyć lepszą przyszłość dla wszystkich.