ప్రపంచ AI హార్డ్వేర్ రేసులో అధిక వాటాలు
కృత్రిమ మేధస్సు (AI) అభివృద్ధి రంగం కేవలం అల్గారిథమిక్ పురోగతుల ద్వారా మాత్రమే కాకుండా, భారీ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అవసరమైన అధునాతన హార్డ్వేర్ లభ్యత ద్వారా కూడా ఎక్కువగా నిర్వచించబడుతోంది. ఈ హార్డ్వేర్ సమీకరణం యొక్క గుండె వద్ద గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (GPU) ఉంది, ఇది మొదట చిత్రాలను రెండర్ చేయడానికి రూపొందించబడినప్పటికీ, ఇప్పుడు AI యొక్క సమాంతర ప్రాసెసింగ్ డిమాండ్లకు అనివార్యంగా మారింది. సంవత్సరాలుగా, Nvidia కార్పొరేషన్ ఈ రంగంలో తిరుగులేని దిగ్గజంగా నిలిచింది, దాని అధునాతన GPUలు ప్రమాణంగా మారాయి, Silicon Valley మరియు అంతకు మించి ఆవిష్కరణలకు శక్తినిస్తున్నాయి. అయితే, ఈ ఆధిపత్యం కంపెనీని మరియు దాని వినియోగదారులను నేరుగా భౌగోళిక రాజకీయ ఉద్రిక్తతల మధ్యకు నెట్టింది.
చైనా యొక్క అత్యాధునిక సెమీకండక్టర్ టెక్నాలజీకి ప్రాప్యతను అరికట్టే లక్ష్యంతో Washington కఠినమైన ఎగుమతి నియంత్రణలను విధించడం మార్కెట్‌ను ప్రాథమికంగా పునర్నిర్మించింది. ఈ పరిమితులు ప్రత్యేకంగా Nvidia ఉత్పత్తి చేసినటువంటి అధిక-పనితీరు గల GPUలను లక్ష్యంగా చేసుకున్నాయి, ఇవి సంభావ్య సైనిక ఉపయోగాలతో సహా అధునాతన AI అనువర్తనాలకు కీలకమైనవిగా పరిగణించబడ్డాయి. తక్షణ ప్రభావం చైనా యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న టెక్ రంగంలో ఒక గందరగోళం. AIలో భారీగా పెట్టుబడి పెట్టిన కంపెనీలు, స్థాపించబడిన దిగ్గజాల నుండి ప్రతిష్టాత్మక స్టార్టప్‌ల వరకు, సాంకేతిక పురోగతి యొక్క తదుపరి తరంగాన్ని నడిపించే అవసరమైన సాధనాల నుండి అకస్మాత్తుగా తెగిపోయే అవకాశాన్ని ఎదుర్కొన్నాయి. ఇది ఒక అత్యవసర ఆవశ్యకతను సృష్టించింది: ఆచరణీయమైన ప్రత్యామ్నాయాలను కనుగొనడం లేదా ప్రపంచవ్యాప్తంగా పోటీ రంగంలో వెనుకబడిపోయే ప్రమాదం. సవాలు కేవలం ఒక చిప్‌ను మరొకదానితో భర్తీ చేయడం గురించి మాత్రమే కాదు; ఇది పనితీరు వ్యత్యాసాలు, సాఫ్ట్‌వేర్ అనుకూలత సమస్యలు మరియు వందల బిలియన్లు లేదా ట్రిలియన్ల పారామితులతో మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన భారీ స్థాయి యొక్క సంక్లిష్ట వెబ్‌ను నావిగేట్ చేయడాన్ని కలిగి ఉంది.
కంప్యూట్ స్వాతంత్ర్యం వైపు Ant Group ప్రయాణం
సరఫరా గొలుసు అనిశ్చితి మరియు పెరుగుతున్న సాంకేతిక పోటీతత్వం యొక్క ఈ నేపథ్యంలో, Alibaba Group Holdingతో అనుబంధంగా ఉన్న ఫిన్‌టెక్ దిగ్గజం Ant Group, ఎక్కువ గణన స్వీయ-సమృద్ధి వైపు గణనీయమైన పురోగతిని సూచించింది. కంపెనీ యొక్క Ling టీమ్ - దాని లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) కార్యక్రమాలకు నాయకత్వం వహిస్తున్న విభాగం - ద్వారా ఒక పరిశోధనా పత్రంలో వివరించబడిన ఇటీవలి వెల్లడింపులు, Nvidia-కేంద్రీకృత మార్గం నుండి విజయవంతమైన విచలనాన్ని సూచిస్తున్నాయి. ఈ విజయం యొక్క ప్రధాన అంశం దేశీయంగా ఉత్పత్తి చేయబడిన GPUలను ఉపయోగించి ఒక అధునాతన AI మోడల్‌కు సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వగల వారి సామర్థ్యంలో ఉంది.
ప్రశ్నార్థకమైన మోడల్, Ling-Plus-Base అని పేరు పెట్టబడింది, ఇది తేలికైనది కాదు. ఇది Mixture-of-Experts (MoE) ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగించి రూపొందించబడింది, ఇది LLMలను స్కేల్ చేయడంలో దాని సామర్థ్యం కోసం ఆదరణ పొందుతున్న ఒక టెక్నిక్. గణనీయమైన 300 బిలియన్ పారామితులతో, Ling-Plus-Base ఇతర ప్రముఖ ప్రపంచ మోడళ్లతో పోల్చదగిన లీగ్‌లో పనిచేస్తుంది. కీలకమైన వ్యత్యాసం, అయితే, దాని శిక్షణకు ఆధారం అయిన హార్డ్వేర్. పరిశోధన ఫలితాల ప్రకారం, ఈ శక్తివంతమైన మోడల్‌ను బృందం ‘తక్కువ-పనితీరు గల పరికరాలు’ అని వర్ణించే వాటిపై పరిపక్వతకు పెంచవచ్చు. జాగ్రత్తగా ఎంచుకున్న ఈ పదబంధం నేరుగా US ఎగుమతి పరిమితుల పరిధిలోకి రాని ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ల వినియోగాన్ని సూచిస్తుంది, చైనాలో రూపొందించబడిన మరియు తయారు చేయబడిన చిప్‌ల వినియోగాన్ని బలంగా సూచిస్తుంది.
ఈ అభివృద్ధి కేవలం సాంకేతిక పరిష్కారం కంటే ఎక్కువ; ఇది సంభావ్య వ్యూహాత్మక మార్పును సూచిస్తుంది. అత్యున్నత-స్థాయి, పరిమితం చేయబడిన విదేశీ హార్డ్‌వేర్‌పై ప్రత్యేకంగా ఆధారపడకుండా అత్యాధునిక మోడళ్లకు శిక్షణ ఇచ్చే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించడం ద్వారా, Ant Group సరఫరా గొలుసు నష్టాలను తగ్గించడమే కాకుండా, గణనీయమైన ఖర్చు సామర్థ్యాలను కూడా సంభావ్యంగా అన్‌లాక్ చేస్తోంది.
ఆర్థిక సమీకరణం: శిక్షణ ఖర్చుల తగ్గింపు
Ling టీమ్ పరిశోధన నుండి వెలువడిన అత్యంత ఆకర్షణీయమైన గణాంకాలలో ఒకటి Ling-Plus-Base మోడల్ యొక్క కీలకమైన ప్రీ-ట్రైనింగ్ దశలో కంప్యూటింగ్ ఖర్చులలో 20 శాతం తగ్గింపు నివేదించబడింది. ప్రీ-ట్రైనింగ్ అనేది వనరుల-ఇంటెన్సివ్ అని అపఖ్యాతి పాలైంది, ఇందులో భాషా నమూనాలు, సందర్భం మరియు జ్ఞానాన్ని నేర్చుకోవడానికి మోడల్‌కు విస్తారమైన డేటాసెట్‌లను అందించడం ఉంటుంది. ఇది ఫౌండేషనల్ LLMలను అభివృద్ధి చేయడంతో సంబంధం ఉన్న మొత్తం ఖర్చులో ప్రధాన భాగాన్ని కలిగి ఉంటుంది. అందువల్ల, ఈ దశలో ఐదవ వంతు ఖర్చు తగ్గింపును సాధించడం గణనీయమైన పొదుపులకు దారితీస్తుంది, తదుపరి పరిశోధన, అభివృద్ధి లేదా స్కేల్‌లో విస్తరణ కోసం మూలధనాన్ని సంభావ్యంగా విడుదల చేస్తుంది.
ఈ ఖర్చు ఆదా ఎలా సాధించబడుతుంది? పేపర్ ఖచ్చితమైన ఖర్చు విచ్ఛిన్నతను వివరించనప్పటికీ, అనేక అంశాలు దోహదం చేసే అవకాశం ఉంది:
- హార్డ్వేర్ సేకరణ: దేశీయంగా ఉత్పత్తి చేయబడిన GPUలు, Nvidia యొక్క అగ్రశ్రేణి ఆఫర్‌ల కంటే వ్యక్తిగతంగా తక్కువ శక్తివంతమైనవి అయినప్పటికీ, తక్కువ కొనుగోలు ధరతో రావచ్చు లేదా చైనీస్ మార్కెట్‌లో మరింత అనుకూలమైన వాల్యూమ్ డిస్కౌంట్‌లను అందించవచ్చు, ముఖ్యంగా హై-ఎండ్ Nvidia చిప్‌ల పరిమిత సరఫరాను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే.
- శక్తి సామర్థ్యం: స్పష్టంగా పేర్కొననప్పటికీ, సంభావ్యంగా తక్కువ శక్తి-ఆకలితో ఉన్న (యూనిట్‌కు తక్కువ పనితీరు ఉన్నప్పటికీ) దేశీయ చిప్‌ల కోసం శిక్షణను ఆప్టిమైజ్ చేయడం తక్కువ కార్యాచరణ శక్తి ఖర్చులకు దోహదం చేస్తుంది, ఇది పెద్ద డేటా సెంటర్లను నడపడంలో ముఖ్యమైన అంశం.
- అల్గారిథమిక్ మరియు ఆర్కిటెక్చరల్ ఆప్టిమైజేషన్: MoE ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క ఉపయోగం కీలకం. MoE మోడల్‌లు దట్టమైన ఆర్కిటెక్చర్‌ల వలె మొత్తం మోడల్‌ను నిమగ్నం చేయడానికి బదులుగా, ఇచ్చిన ఇన్‌పుట్ కోసం నిర్దిష్ట ‘నిపుణుల’ ఉప-నెట్‌వర్క్‌లను మాత్రమే సక్రియం చేస్తాయి. ఈ స్వాభావిక స్పార్సిటీ శిక్షణ మరియు అనుమితి రెండింటి సమయంలో గణన భారాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, ప్రతి చిప్‌కు తక్కువ ముడి ప్రాసెసింగ్ శక్తితో కూడా మంచి ఫలితాలను సాధించడం సాధ్యమవుతుంది. Ant యొక్క విజయం అందుబాటులో ఉన్న దేశీయ హార్డ్వేర్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి అధునాతన సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు అల్గారిథమిక్ ట్యూనింగ్‌ను సూచిస్తుంది.
ఈ ఖర్చు తగ్గింపు కేవలం అకౌంటింగ్ ప్రయోజనం కాదు; ఇది పెద్ద-స్థాయి మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రవేశ అవరోధాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు పద్ధతులు పునరావృతం చేయగలిగితే కంపెనీలో మరియు సంభావ్యంగా విస్తృత చైనీస్ టెక్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో AI ఆవిష్కరణల వేగాన్ని వేగవంతం చేస్తుంది.
పనితీరు సమానత్వం: హార్డ్వేర్ అంతరాన్ని పూరించడమా?
ఖర్చు ఆదా ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది, కానీ ఫలిత AI మోడల్ గణనీయంగా తక్కువ పనితీరు కనబరిస్తే వాటికి పెద్దగా అర్థం ఉండదు. Ant యొక్క Ling టీమ్ దీనిని నేరుగా ప్రస్తావిస్తుంది, Ling-Plus-Base ఈ రంగంలోని ఇతర బాగా గౌరవించబడిన మోడళ్లతో పోల్చదగిన పనితీరును సాధిస్తుందని నొక్కి చెబుతుంది. ప్రత్యేకంగా, వారు తమ సృష్టిని Qwen2.5-72B-Instruct (మాతృ సంస్థ Alibabaచే అభివృద్ధి చేయబడింది) మరియు DeepSeek-V2.5-1210-Chat, మరొక ప్రముఖ చైనీస్ LLM వంటి మోడళ్లతో బెంచ్‌మార్క్ చేసారు.
‘తక్కువ-పనితీరు గల పరికరాలను’ ఉపయోగించినప్పటికీ ‘పోల్చదగిన పనితీరు’ అనే వాదన గమనించదగినది. ఇది Ant ముడి గణన లోపాన్ని భర్తీ చేయడానికి సమర్థవంతమైన మార్గాలను సంభావ్యంగా కనుగొందని సూచిస్తుంది:
- అధునాతన మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్: MoE డిజైన్ ఇక్కడ కీలకమైనది, పనిభారాన్ని సమర్థవంతంగా పంపిణీ చేస్తుంది.
- సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్: ఉపయోగించబడుతున్న దేశీయ GPUల ఆర్కిటెక్చర్ కోసం ప్రత్యేకంగా శిక్షణ సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్‌ను (సమాంతరీకరణ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు సంఖ్యా లైబ్రరీల వంటివి) రూపొందించడం చాలా ముఖ్యం. దీనికి తరచుగా గణనీయమైన ఇంజనీరింగ్ ప్రయత్నం అవసరం.
- డేటా క్యూరేషన్ మరియు శిక్షణ పద్ధతులు: శిక్షణ డేటాను ఎంచుకోవడానికి మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను మెరుగుపరచడానికి అధునాతన పద్ధతులు తుది మోడల్ నాణ్యతను గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి, కొన్నిసార్లు హార్డ్వేర్ పరిమితులను భర్తీ చేస్తాయి.
పనితీరు వాదనలను సూక్ష్మభేదంతో సంప్రదించడం ముఖ్యం. ‘పోల్చదగినది’ వివిధ బెంచ్‌మార్క్‌లలో (ఉదా., భాషా అవగాహన, తార్కికం, ఉత్పత్తి, కోడింగ్) ఫలితాల శ్రేణిని కలిగి ఉంటుంది. బహుళ ప్రామాణిక పరీక్షలలో వివరణాత్మక బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలకు ప్రాప్యత లేకుండా, ఖచ్చితమైన పోలిక సవాలుగా ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, ఈ వాదన Ant యొక్క విశ్వాసాన్ని సూచిస్తుంది, దాని విధానం ఖర్చు/ప్రాప్యత మరియు సామర్థ్యం మధ్య వికలాంగ వాణిజ్యాన్ని అవసరం చేయదు. హార్డ్వేర్ పరిమితుల ద్వారా విధించబడిన పరిమితులలో కూడా పోటీతత్వాన్ని కొనసాగించడానికి ఇది ఒక మార్గాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
పరిశోధకులు స్వయంగా విస్తృత చిక్కులను హైలైట్ చేసారు: ‘ఈ ఫలితాలు తక్కువ శక్తివంతమైన హార్డ్‌వేర్‌పై అత్యాధునిక పెద్ద-స్థాయి MoE మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వగల సాధ్యాసాధ్యాలను ప్రదర్శిస్తాయి, కంప్యూటింగ్ వనరుల ఎంపికకు సంబంధించి ఫౌండేషనల్ మోడల్ అభివృద్ధికి మరింత సౌకర్యవంతమైన మరియు ఖర్చు-సమర్థవంతమైన విధానాన్ని ప్రారంభిస్తాయి.’ ఇది ఒక రకమైన ప్రజాస్వామ్యీకరణ వైపు సూచిస్తుంది, ప్రాసెసింగ్ శక్తి యొక్క సంపూర్ణ శిఖరానికి ప్రాప్యత పరిమితం చేయబడినప్పుడు కూడా అత్యాధునిక AI అభివృద్ధి కొనసాగడానికి అనుమతిస్తుంది.
Mixture-of-Experts (MoE) ప్రయోజనాన్ని అర్థం చేసుకోవడం
Mixture-of-Experts ఆర్కిటెక్చర్ Ant Group యొక్క నివేదించబడిన విజయానికి కేంద్రంగా ఉంది. ఇది సాంప్రదాయ ‘దట్టమైన’ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడల్‌ల నుండి వైదొలగడాన్ని సూచిస్తుంది, ఇక్కడ ప్రతి ఇన్‌పుట్ ప్రతి పారామీటర్‌ను సక్రియం చేస్తుంది. ఒక MoE మోడల్‌లో:
- మోడల్ అనేక చిన్న, ప్రత్యేకమైన ‘నిపుణుల’ నెట్‌వర్క్‌లతో కూడి ఉంటుంది.
- ఒక ‘గేటింగ్ నెట్‌వర్క్’ లేదా ‘రూటర్’ మెకానిజం ఇన్‌కమింగ్ డేటాను (LLMల విషయంలో టోకెన్‌లు) ప్రాసెసింగ్ కోసం అత్యంత సంబంధిత నిపుణు(ల)కు మళ్లించడం నేర్చుకుంటుంది.
- ఎంచుకున్న నిపుణు(లు) మాత్రమే - తరచుగా సంభావ్య వందల నుండి ఒకటి లేదా రెండు మాత్రమే - ఆ నిర్దిష్ట డేటా ముక్క కోసం గణనలను నిర్వహిస్తారు.
ఈ విధానం అనేక కీలక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, ముఖ్యంగా హార్డ్వేర్ పరిమితుల సందర్భంలో సంబంధితమైనవి:
- స్కేలబిలిటీ: MoE మోడల్‌లు అనుమితి సమయంలో లేదా శిక్షణ దశలలో కూడా ప్రతి ఇన్‌పుట్ టోకెన్‌ను ప్రాసెస్ చేయడానికి గణన ఖర్చులో దామాషా పెరుగుదల లేకుండా భారీ పారామీటర్ గణనలకు (ట్రిలియన్లు సాధ్యమవుతున్నాయి) పెరగడానికి అనుమతిస్తుంది. ఎందుకంటే మొత్తం పారామీటర్లలో కొంత భాగం మాత్రమే ఏ సమయంలోనైనా చురుకుగా ఉంటుంది.
- శిక్షణ సామర్థ్యం: MoE మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం దాని స్వంత సంక్లిష్టతలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ (నిపుణుల మధ్య లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ వంటివి), ప్రతి టోకెన్‌కు తగ్గిన గణన వేగవంతమైన శిక్షణ సమయాలకు లేదా, Ant ప్రదర్శించినట్లుగా, సహేతుకమైన సమయ వ్యవధిలో తక్కువ శక్తివంతమైన హార్డ్‌వేర్‌పై సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇచ్చే సామర్థ్యానికి దారితీస్తుంది.
- స్పెషలైజేషన్: ప్రతి నిపుణుడు వివిధ రకాల డేటా, టాస్క్‌లు లేదా నాలెడ్జ్ డొమైన్‌లలో సంభావ్యంగా నైపుణ్యం పొందవచ్చు, నిర్దిష్ట ప్రాంతాలలో అధిక నాణ్యత అవుట్‌పుట్‌లకు సంభావ్యంగా దారితీస్తుంది.
Google (GShard, Switch Transformer), Mistral AI (Mixtral మోడల్స్) మరియు చైనాలో, DeepSeek మరియు Alibaba (వీరి Qwen మోడల్స్ MoE అంశాలను కలిగి ఉంటాయి) వంటి కంపెనీలతో సహా ప్రపంచవ్యాప్తంగా ప్రముఖ AI ల్యాబ్‌లు MoEని స్వీకరించాయి. Ant యొక్క Ling-Plus-Base హార్డ్వేర్ వాస్తవాలను నావిగేట్ చేయడానికి ఆర్కిటెక్చరల్ ఆవిష్కరణలను ఉపయోగించుకుంటూ, ఈ వాన్‌గార్డ్‌లో దానిని దృఢంగా ఉంచుతుంది.
దేశీయ హార్డ్వేర్ పర్యావరణ వ్యవస్థ: Nvidia ఖాళీని పూరించడం
Ant పరిశోధనా పత్రం ఉపయోగించిన హార్డ్‌వేర్‌ను స్పష్టంగా పేర్కొనకుండా ఉండగా, తదుపరి రిపోర్టింగ్, ముఖ్యంగా Bloomberg ద్వారా, ఈ ఘనత దేశీయంగా రూపొందించిన చిప్‌లను కలిగి ఉందని సూచించింది. ఇందులో Ant యొక్క అనుబంధ సంస్థ, Alibaba నుండి సంభావ్యంగా ఉద్భవించిన ప్రాసెసర్‌లు ఉన్నాయి, దీనికి దాని స్వంత చిప్ డిజైన్ యూనిట్ T-Head ఉంది (Yitian 710 వంటి CPUలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు గతంలో AI యాక్సిలరేటర్‌లను అన్వేషించింది), మరియు కీలకమైనది, Huawei Technologies.
Huawei, స్వయంగా తీవ్రమైన US ఆంక్షలను ఎదుర్కొంటున్నప్పటికీ, చైనీస్ మార్కెట్‌లో Nvidia యొక్క ఆఫర్‌లకు ప్రత్యక్ష ప్రత్యామ్నాయంగా దాని Ascend సిరీస్ AI యాక్సిలరేటర్‌లను (Ascend 910B వంటివి) దూకుడుగా అభివృద్ధి చేస్తోంది. ఈ చిప్‌లు ప్రధాన చైనీస్ టెక్ సంస్థలచే స్వీకరించబడుతున్నాయని నివేదించబడింది. Ling-Plus-Base వంటి పెద్ద మోడల్ కోసం అటువంటి హార్డ్‌వేర్‌ను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకునే Ant Group సామర్థ్యం ఈ దేశీయ ప్రత్యామ్నాయాలకు గణనీయమైన ధ్రువీకరణను సూచిస్తుంది.
Ant Group పూర్తిగా Nvidiaను విడిచిపెట్టలేదని గమనించడం ముఖ్యం. నివేదికలు Nvidia చిప్‌లు Ant యొక్క AI అభివృద్ధి టూల్‌కిట్‌లో భాగంగా ఉన్నాయని సూచిస్తున్నాయి, బహుశా వాటి నిర్దిష్ట పనితీరు లక్షణాలు లేదా పరిపక్వ సాఫ్ట్‌వేర్ పర్యావరణ వ్యవస్థ (CUDA వంటివి) ప్రయోజనాలను అందించే పనుల కోసం లేదా లెగసీ సిస్టమ్‌ల కోసం ఉపయోగించబడతాయి. ఈ చర్య రాత్రికి రాత్రే పూర్తి భర్తీ గురించి అవసరం లేదు, కానీ వ్యూహాత్మక దుర్బలత్వాన్ని తగ్గించే మరియు ఖర్చులను నియంత్రించే ఆచరణీయమైన, సమాంతర మార్గాలను నిర్మించడం గురించి. ఈ హైబ్రిడ్ విధానం స్వాతంత్ర్యాన్ని పెంపొందించుకుంటూ అందుబాటులో ఉన్న ఉత్తమ సాధనాలను ఉపయోగించుకోవడానికి కంపెనీని అనుమతిస్తుంది. Ant Group స్వయంగా ఉపయోగించిన నిర్దిష్ట చిప్‌లపై అధికారికంగా వ్యాఖ్యానించడానికి నిరాకరిస్తూ, కొంత కార్పొరేట్ విచక్షణను కొనసాగించింది.
ఒక విస్తృత ధోరణి: AI స్వావలంబన కోసం చైనా సమిష్టి కృషి
Ant Group యొక్క చొరవ ఒంటరిగా జరగడం లేదు. US ఎగుమతి నియంత్రణల ద్వారా విధించబడిన పరిమితుల చుట్టూ ఆవిష్కరణలు చేయడానికి చైనా యొక్క టెక్నాలజీ రంగం అంతటా విస్తృత వ్యూహాత్మక కృషిని ఇది ప్రతిబింబిస్తుంది. ‘టెక్ వార్’ కీలక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలలో, ముఖ్యంగా సెమీకండక్టర్లు మరియు AIలో ఎక్కువ స్వీయ-సమృద్ధిని సాధించే ప్రయత్నాలను ఉత్ప్రేరకపరిచింది.
ఇతర ప్రధాన ఆటగాళ్ళు ఇలాంటి లక్ష్యాలను అనుసరిస్తున్నారు:
- ByteDance: TikTok యొక్క మాతృ సంస్థ కూడా దాని AI ఆశయాల కోసం ప్రత్యామ్నాయ చిప్‌లను, దేశీయ ఎంపికలతో సహా, సురక్షితం చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి పనిచేస్తున్నట్లు నివేదించబడింది, ఇవి సిఫార్సు అల్గారిథమ్‌లు, ఉత్పాదక AI మరియు మరిన్నింటిని కలిగి ఉంటాయి.
- DeepSeek: ఈ AI స్టార్టప్, దాని శక్తివంతమైన ఓపెన్-సోర్స్ మోడళ్లకు ప్రసిద్ధి చెందింది, శిక్షణ సామర్థ్యాన్ని స్పష్టంగా ప్రస్తావిస్తుంది మరియు MoE ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగించి మోడళ్లను అభివృద్ధి చేసింది, ఇది కేవలం అత్యంత శక్తివంతమైన GPUల యొక్క విస్తారమైన ఫ్లీట్‌లను కలిగి ఉండటంపై తక్కువ ఆధారపడే వ్యూహాలతో సమలేఖనం చేయబడింది.
- Baidu, Tencent, మరియు ఇతరులు: అన్ని ప్రధాన చైనీస్ క్లౌడ్ మరియు టెక్ కంపెనీలు AIలో భారీగా పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి మరియు అనివార్యంగా హార్డ్వేర్ వైవిధ్యీకరణ వ్యూహాలను అన్వేషిస్తున్నాయి, ఇందులో దేశీయ చిప్‌ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు సంభావ్యంగా వారి స్వంత కస్టమ్ సిలికాన్‌ను అభివృద్ధి చేయడం ఉన్నాయి.
సమిష్టి సందేశం స్పష్టంగా ఉంది: Nvidia యొక్క అగ్రశ్రేణి ఉత్పత్తులకు ప్రాప్యత కావాల్సినదిగా మిగిలిపోయినప్పటికీ, చైనీస్ టెక్ పరిశ్రమ చురుకుగా ప్రత్యామ్నాయ పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేస్తోంది మరియు ధృవీకరిస్తోంది. ఇందులో బహుముఖ విధానం ఉంటుంది: MoE వంటి సమర్థవంతమైన మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్‌లను స్వీకరించడం, విభిన్న హార్డ్వేర్ బ్యాకెండ్‌ల కోసం తీవ్రమైన సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు దేశీయంగా ఉత్పత్తి చేయబడిన చిప్‌ల అభివృద్ధి మరియు స్వీకరణకు మద్దతు ఇవ్వడం.
భాషా నమూనాలకు అతీతంగా: ఆరోగ్య సంరక్షణలో Ant యొక్క AI విస్తరణ
Ant Group యొక్క AI ప్రయత్నాలు ఫౌండేషనల్ LLMలకు అతీతంగా విస్తరించాయి. దాని శిక్షణ సామర్థ్యాల గురించిన వార్తలతో పాటు, కంపెనీ ఆరోగ్య సంరక్షణ రంగం కోసం రూపొందించిన దాని AI పరిష్కారాల సూట్‌కు గణనీయమైన నవీకరణలను ఆవిష్కరించింది. ఈ చొరవ ఒక విభిన్నమైన, స్వీయ-అభివృద్ధి చెందిన ఆరోగ్య సంరక్షణ-కేంద్రీకృత AI మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.
నవీకరించబడిన పరిష్కారాలు మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలను (టెక్స్ట్, చిత్రాలు మరియు సంభావ్యంగా ఇతర వైద్య డేటా వంటి వివిధ డేటా రకాలను ప్రాసెస్ చేయడం) మరియు అధునాతన వైద్య తార్కికాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ఇవి Ant ‘ఆల్-ఇన్-వన్ మెషీన్‌లు’ అని వర్ణించే వాటిలో విలీనం చేయబడ్డాయి, బహుశా క్లినికల్ సెట్టింగ్‌లు లేదా ఆరోగ్య నిర్వహణ కోసం రూపొందించిన పరికరాలు లేదా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు.
Ling-Plus-Base LLM వార్తల నుండి వేరుగా అనిపించినప్పటికీ, అంతర్లీనంగా సంభావ్య కనెక్షన్ ఉంది. దేశీయ ఎంపికలతో సహా హార్డ్వేర్ మిశ్రమాన్ని సంభావ్యంగా ఉపయోగించి, శక్తివంతమైన AI మోడళ్లకు మరింత ఖర్చు-సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇచ్చే సామర్థ్యం, ఆరోగ్య సంరక్షణ వంటి రంగాల కోసం ప్రత్యేక మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడం మరియు విస్తరించడం యొక్క ఆర్థిక సాధ్యతకు ఆధారం కావచ్చు. AI అభివృద్ధి యొక్క పునాది ఖర్చులను తగ్గించడం వలన వనరులను డొమైన్-నిర్దిష్ట అనువర్తనాలకు మళ్లించడానికి అనుమతిస్తుంది, కీలక పరిశ్రమలలో ఆచరణాత్మక AI సాధనాల విస్తరణను సంభావ్యంగా వేగవంతం చేస్తుంది. ఈ ఆరోగ్య సంరక్షణ పుష్ Ant యొక్క AI నైపుణ్యాన్ని విస్తృతంగా వర్తింపజేయాలనే దాని ఆశయాన్ని నొక్కి చెబుతుంది, దాని ఫిన్‌టెక్ మూలాలకు అతీతంగా కదులుతుంది.
భవిష్యత్తుకు సూచనలు: AI మార్గంలో ఒక చీలిక?
Nvidia-యేతర, బహుశా దేశీయ, GPUలను ఉపయోగించి Ant Group ఒక పెద్ద-స్థాయి MoE మోడల్‌కు విజయవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడం గణనీయమైన చిక్కులను కలిగి ఉంది:
- దేశీయ చిప్‌లకు ధ్రువీకరణ: ఇది Huawei యొక్క Ascend వంటి చైనీస్-రూపొందించిన AI యాక్సిలరేటర్‌ల సాధ్యతకు కీలకమైన రుజువు పాయింట్‌గా పనిచేస్తుంది, చైనాలో వాటి స్వీకరణను సంభావ్యంగా పెంచుతుంది.
- పోటీతత్వ ల్యాండ్‌స్కేప్: ఆర్కిటెక్చరల్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఆవిష్కరణలను ఉపయోగించుకుంటూ, పరిమితులు ఉన్నప్పటికీ చైనీస్ కంపెనీలు అత్యాధునిక AI అభివృద్ధిలో పోటీతత్వంతో ఉండగలవని ఇది ప్రదర్శిస్తుంది.
- ఖర్చు డైనమిక్స్: 20% ఖర్చు తగ్గింపు ప్రత్యామ్నాయ హార్డ్‌వేర్‌ను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించగల కంపెనీలకు సంభావ్య పోటీ ప్రయోజనాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది, ప్రపంచ AI ధర మరియు ప్రాప్యతను సంభావ్యంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
- Nvidia యొక్క స్థానం: Nvidia ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఆధిపత్యం చెలాయిస్తున్నప్పటికీ, నిబంధనలు మరియు స్థానిక పోటీదారుల పెరుగుదల కారణంగా గణనీయమైన చైనీస్ మార్కెట్‌లో ఇది ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను ఈ ధోరణి నొక్కి చెబుతుంది. ఇది చైనా కోసం రూపొందించిన ఎగుమతి-అనుకూల చిప్‌ల Nvidia అభివృద్ధిని వేగవంతం చేయవచ్చు, కానీ ప్రత్యామ్నాయ మార్గాన్ని కూడా ధృవీకరిస్తుంది.
- సాంకేతిక విభజన?: దీర్ఘకాలంలో, హార్డ్వేర్ యాక్సెస్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్‌లో కొనసాగుతున్న విభిన్నత పాక్షికంగా విభిన్నమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థలకు దారితీయవచ్చు, విభిన్న అంతర్లీన సిలికాన్ కోసం మోడల్‌లు మరియు సాధనాలు ఆప్టిమైజ్ చేయబడతాయి.
Ant Group యొక్క Ling టీమ్ చేపట్టిన ప్రయాణం భౌగోళిక రాజకీయ పరిమితుల ద్వారా ప్రేరేపించబడుతున్న వనరుల నైపుణ్యానికి ప్రతీక. MoE వంటి అధునాతన మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్‌లను అందుబాటులో ఉన్న దేశీయ హార్డ్వేర్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి సుముఖతతో తెలివిగా కలపడం ద్వారా, వారు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క కీలక రంగంలో నిరంతర పురోగతిని నిర్ధారించే ఒక మార్గాన్ని రూపొందించారు, పరిశ్రమను నిర్వచించే ఖర్చు నిర్మాణాలు మరియు వ్యూహాత్మక ఆధారపడటాలను సంభావ్యంగా పునర్నిర్మించారు. ఒత్తిడిలో ఆవిష్కరణ తరచుగా అత్యంత ఉత్సాహంగా వర్ధిల్లుతుందనే ఆలోచనకు ఇది నిదర్శనం.