Baidu ускоряет разработку ИИ для возвращения в конкуренцию
Всего через месяц после первоначального выпуска Baidu представила значительные улучшения своей базовой модели ERNIE 4.5 и модели рассуждений ERNIE X1 во время своей ежегодной конференции разработчиков.
Отраслевой аналитик поделился сдержанной оценкой недавних заявлений Baidu об обновлениях мультимодальной базовой модели ERNIE 4.5 и модели рассуждений ERNIE X1, которые были первоначально запущены в прошлом месяце.
На ежегодной конференции разработчиков компании в Ухане, Китай, генеральный директор Робин Ли представил ERNIE 4.5 Turbo и ERNIE X1 Turbo во время своего основного доклада. Эти новые версии отличаются расширенными мультимодальными возможностями, надежными навыками рассуждения и более низкой стоимостью и теперь доступны пользователям на Ernie Bot без каких-либо затрат.
Ли подчеркнул, что эти достижения призваны дать разработчикам возможность создавать превосходные приложения, не беспокоясь о затратах на возможности модели или инструменты разработки. Он заявил, что передовые чипы и сложные модели ценны только в сочетании с практическими приложениями.
Во время запуска предшественников моделей в прошлом месяце Baidu подчеркнула, что внедрение двух моделей расширит границы как мультимодальных моделей, так и моделей рассуждений. Компания отметила, что ERNIE X1 обеспечивает производительность, сопоставимую с DeepSeek R1, но только за половину стоимости.
Baidu намерена интегрировать обе новые модели в свою обширную экосистему продуктов, включая Baidu Search, крупнейшую поисковую систему в Китае, а также другие свои разнообразные предложения.
Согласно отчету Reuters, Ли также объявил во время своего основного доклада, что Baidu успешно активировала кластер из 30 000 своих собственных чипов P800 третьего поколения, которые могут поддерживать обучение моделей, аналогичных DeepSeek.
Аналитики остаются неубежденными
Пол Смит-Гудсон, вице-президент и главный аналитик по квантовым вычислениям, ИИ и робототехнике в Moor Insights & Strategy, выразил скептицизм.
Он отметил, что объявление Baidu о «освещении» кластеров чипов P800 Kunlun просто указывает на то, что они были включены в рамках подготовки к обучению моделей с сотнями миллиардов параметров. Хотя он признал это техническим достижением для Китая, он отметил, что для таких компаний, как OpenAI, Google, IBM, Anthropic, Microsoft и Meta, обычной практикой является обучение своих моделей с использованием аналогичного масштаба параметров.
Смит-Гудсон добавил, что заявление Baidu об использовании 30 000 чипов Kunlun не является особенно примечательным по сравнению с количеством графических процессоров, используемых компаниями из США для обучения больших моделей. Он также заявил, что чипы Kunlun уступают графическим процессорам США. Он ожидает, что искусственный интеллект следующего поколения потребует примерно 100 000 графических процессоров. Он выразил скептицизм по поводу производительности модели по сравнению с мировыми лидерами из-за отсутствия эталонных показателей.
Смит-Гудсон отметил, что гонка за создание первой модели общего искусственного интеллекта (AGI) идет между Китаем и США, причем США в настоящее время лидируют, но Китай активно стремится догнать.
Томас Рэндалл, директор по исследованиям рынка ИИ в Info-Tech Research Group, также выразил оговорки относительно этих объявлений. Тем не менее, он подчеркнул, что Baidu остается важным игроком в конкурентном секторе ИИ Китая, в который входят такие компании, как Alibaba, Tencent и Huawei.
Он отметил, что модели ERNIE от Baidu являются одними из немногих отечественных серий LLM, способных конкурировать с моделями уровня OpenAI/GPT. Объявление о чипах Kunlun и новом кластере подчеркивает более широкое участие Baidu, выходящее за рамки просто моделей, поскольку компания превратилась в комплексного поставщика оборудования и приложений.
Стратегическая значимость с коммерческими ограничениями
Рэндалл отметил, что Baidu сталкивается со значительным давлением со стороны новых стартапов, таких как DeepSeek и Moonshot AI, а также облачных гигантов, таких как Alibaba. Несмотря на свой статус тяжеловеса, у Baidu есть конкуренты в Китае.
Он добавил, что Baidu остается в значительной степени неактуальной в западных странах из-за геополитического недоверия и размежевания технологических экосистем США и Китая, что делает западную экспансию практически невозможной. В глобальных эталонах моделей ИИ Baidu часто упоминается во вторую очередь по сравнению с OpenAI, Anthropic, Google и Mistral.
В целом, Рэндалл пришел к выводу, что Baidu сохраняет стратегическую значимость в глобальном масштабе, но ее коммерческий охват ограничен на Западе. Ключевой вывод для западных компаний, занимающихся ИИ, заключается в том, что инновации не ограничиваются только США, что помогает ускорить гонку ИИ.
Более подробный взгляд на достижения Baidu в области ИИ
Недавние объявления Baidu на своей конференции разработчиков сигнализируют о возобновлении усилий по укреплению своих позиций в быстро развивающемся ландшафте искусственного интеллекта. Обновления ее моделей ERNIE, наряду с развертыванием передовых чипов Kunlun, подчеркивают приверженность компании как программным, так и аппаратным инновациям. Однако прохладный прием со стороны отраслевых аналитиков подчеркивает проблемы, с которыми сталкивается Baidu в конкуренции с мировыми лидерами в области ИИ и в решении геополитических сложностей.
Улучшения моделей ERNIE
Модели ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge Integration) представляют собой флагманскую серию больших языковых моделей (LLM) Baidu. Последние итерации, ERNIE 4.5 Turbo и ERNIE X1 Turbo, обещают значительные улучшения в мультимодальных возможностях и навыках рассуждения. Мультимодальный ИИ относится к системам, которые могут обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников, таких как текст, изображения и аудио. Эта возможность имеет решающее значение для создания более универсальных и человекоподобных ИИ-помощников и приложений.
Акцент на «сильном рассуждении» предполагает, что Baidu уделяет особое внимание улучшению способности своих моделей понимать и делать выводы из сложных данных. Это ключевая область развития для LLM, поскольку она позволяет им выполнять более сложные задачи, такие как решение проблем, принятие решений и создание креативного контента.
Доступность моделей ERNIE на Ernie Bot, разговорной платформе ИИ Baidu, бесплатно - это стратегический шаг для поощрения более широкого внедрения и сбора отзывов пользователей. Этот подход позволяет Baidu улучшать свои модели на основе реального использования и более эффективно конкурировать с другими платформами ИИ.
Чипы Kunlun и инфраструктура
Разработка и развертывание Baidu своих чипов Kunlun демонстрирует приверженность вертикальной интеграции, когда компания контролирует несколько уровней технологического стека. Чипы P800 третьего поколения предназначены для ускорения рабочих нагрузок ИИ, особенно обучения больших моделей. Разрабатывая свои собственные чипы, Baidu стремится снизить свою зависимость от внешних поставщиков и оптимизировать производительность для своих конкретных приложений ИИ.
Активация кластера из 30 000 чипов P800 является значительным достижением, указывающим на способность Baidu справляться с вычислительными потребностями обучения больших моделей ИИ. Однако, как отмечают аналитики, масштаб этой инфраструктуры все еще может отставать от масштаба ведущих компаний США в области ИИ. Текущая конкуренция в области оборудования ИИ подчеркивает важность как разработки чипов, так и инфраструктуры, необходимой для поддержки крупномасштабного обучения и развертывания ИИ.
Конкуренция и вызовы
Baidu работает на высококонкурентном рынке ИИ, сталкиваясь с проблемами как со стороны устоявшихся технологических гигантов, так и со стороны новых стартапов. В Китае такие компании, как Alibaba, Tencent и Huawei, вкладывают значительные средства в исследования и разработки в области ИИ. Стартапы, такие как DeepSeek и Moonshot AI, также расширяют границы инноваций в области ИИ, создавая дополнительное давление на Baidu, чтобы сохранить свое конкурентное преимущество.
Геополитические факторы также играют важную роль в глобальных перспективах Baidu. Размежевание технологических экосистем США и Китая ограничило способность Baidu расширяться на западные рынки. Проблемы доверия и нормативные барьеры еще больше усложняют усилия по установлению глобального присутствия.
Более широкий ландшафт ИИ
Комментарии отраслевых аналитиков подчеркивают более широкие тенденции и вызовы в ландшафте ИИ. Гонка за разработку AGI, конечная цель создания систем ИИ, которые могут выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнять человек, стимулирует интенсивную конкуренцию и инвестиции. В то время как США в настоящее время лидируют в этой гонке, Китай добивается быстрого прогресса.
Акцент на эталонах и показателях производительности подчеркивает важность оценки моделей ИИ на основе объективных критериев. Однако отсутствие стандартизированных эталонов и сложность систем ИИ затрудняют сравнение моделей на разных платформах и архитектурах.
Акцент на практических приложениях и коммерциализации отражает растущее признание того, что ИИ - это не просто технологическое стремление, но и возможность для бизнеса. Компании все больше сосредоточены на разработке решений ИИ, которые могут решать реальные проблемы и приносить доход.
Ключевые выводы
Недавние заявления Baidu демонстрируют ее приверженность продвижению технологии ИИ и конкуренции на мировом рынке. Обновления ее моделей ERNIE и развертывание ее чипов Kunlun являются значительными шагами вперед. Однако компания сталкивается с проблемами в конкуренции с мировыми лидерами в области ИИ, в решении геополитических сложностей и в коммерциализации своих решений ИИ.
Более широкий ландшафт ИИ характеризуется интенсивной конкуренцией, быстрыми инновациями и растущим акцентом на практических приложениях. Гонка за разработку AGI стимулирует значительные инвестиции и исследования, причем как США, так и Китай борются за лидерство. Будущее ИИ будет зависеть от непрерывных инноваций, сотрудничества и сосредоточения внимания на решении реальных проблем.
Будущее Baidu в гонке ИИ
Недавние достижения Baidu, хотя и встречены со сдержанным энтузиазмом, подчеркивают ее постоянные усилия по сохранению статуса ключевого игрока на мировой арене ИИ. Стратегический акцент на улучшении ее моделей ERNIE и использовании ее инфраструктуры чипов Kunlun подчеркивает двойной подход к программным и аппаратным инновациям. Однако путь вперед чреват проблемами, включая интенсивную конкуренцию, геополитические ограничения и постоянно развивающийся ландшафт технологии ИИ.
Стратегические императивы для Baidu
Чтобы эффективно конкурировать в гонке ИИ, Baidu должна решить несколько ключевых стратегических императивов:
Инновации: Постоянно инвестировать в исследования и разработки, чтобы расширить границы технологии ИИ. Это включает в себя изучение новых архитектур, алгоритмов и методов для улучшения производительности и возможностей своих моделей.
Сотрудничество: Содействовать сотрудничеству с академическими институтами, исследовательскими организациями и другими участниками отрасли для использования внешнего опыта и ускорения инноваций.
Развитие экосистемы: Создать надежную экосистему разработчиков, партнеров и пользователей вокруг своих платформ и сервисов ИИ. Это включает в себя предоставление инструментов, ресурсов и поддержки, чтобы позволить разработчикам создавать инновационные приложения и решения.
Расширение рынка: Изучить возможности для расширения на новые рынки и диверсификации своих потоков доходов. Это может включать в себя таргетинг на конкретные отрасли или регионы, где Baidu может использовать свои уникальные сильные стороны и возможности.
Геополитическая навигация: Тщательно ориентироваться в сложной геополитической обстановке, чтобы смягчить риски и извлечь выгоду из возможностей. Это включает в себя укрепление доверия с международными партнерами и адаптацию своих стратегий к различным нормативным средам.
Роль государственной поддержки
Государственная поддержка играет решающую роль в содействии инновациям и конкурентоспособности в области ИИ. Правительство Китая сделало ИИ стратегическим приоритетом и оказывает значительное финансирование и политическую поддержку отечественным компаниям, таким как Baidu. Эта поддержка включает инвестиции в исследования и разработки, развитие инфраструктуры и развитие талантов.
Однако государственная поддержка также сопряжена с определенными обязательствами и ограничениями. Компании, получающие государственное финансирование, могут подвергаться большему контролю и регулированию, и от них может потребоваться согласование своих стратегий с национальными приоритетами.
Важность таланта
Привлечение и удержание лучших талантов в области ИИ имеет важное значение для успеха Baidu. Глобальная конкуренция за таланты в области ИИ является жесткой, и компании должны предлагать конкурентоспособные зарплаты, льготы и возможности карьерного роста, чтобы привлечь лучших и самых ярких специалистов.
В дополнение к привлечению внешних талантов Baidu должна также инвестировать в обучение и развитие своей существующей рабочей силы. Это включает в себя предоставление сотрудникам возможностей для приобретения новых навыков и ознакомления с новейшими технологиями ИИ.
Этические соображения
По мере того как технология ИИ становится более мощной и распространенной, этические соображения становятся все более важными. Baidu должна обеспечить, чтобы ее системы ИИ разрабатывались и развертывались ответственным и этичным образом. Это включает в себя решение таких вопросов, как предвзятость, справедливость, прозрачность и подотчетность.
Baidu также должна взаимодействовать с заинтересованными сторонами, включая пользователей, регулирующие органы и организации гражданского общества, для решения этических проблем и укрепления доверия к своим системам ИИ.
Заключение
Путешествие Baidu в гонке ИИ еще далеко не окончено. Компания сталкивается со значительными проблемами, но у нее также есть много сильных сторон. Сосредоточив внимание на инновациях, сотрудничестве, развитии экосистемы, расширении рынка и геополитической навигации, Baidu может позиционировать себя для успеха в долгосрочной перспективе.
Будущее ИИ будет зависеть от коллективных усилий компаний, правительств и исследователей по всему миру. Работая вместе, мы можем раскрыть весь потенциал ИИ и создать лучшее будущее для всех.