US చిప్ ఆంక్షల మధ్య AIలో టెన్సెంట్, బైడు

టెక్నాలజీ పరిమితులు, భౌగోళిక ఉద్రిక్తతల నడుమ చైనా టెక్ దిగ్గజాలు టెన్సెంట్, బైడులు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అభివృద్ధికి సంబంధించి వ్యూహాత్మకంగా తమ విధానాలను మార్చుకుంటున్నాయి. యునైటెడ్ స్టేట్స్ విధించిన అధునాతన సెమీకండక్టర్లపై ఎగుమతి నియంత్రణలను ఎదుర్కొంటూ, ఈ సంస్థలు ఆవిష్కరణ, సామర్థ్యం, స్వయం సమృద్ధికి ప్రాధాన్యతనిస్తూ ఒక మార్గాన్ని ఏర్పరుచుకుంటున్నాయి.

టెన్సెంట్ అధ్యక్షుడు మార్టిన్ లావ్ ఇటీవల జరిగిన ఆదాయ సమావేశంలో కంపెనీ గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ల (GPUs), AI శిక్షణ కోసం కీలకమైన భాగాల యొక్క గణనీయమైన జాబితాను ముందు జాగ్రత్తగా నిర్మించిందని వెల్లడించారు. సరఫరా గొలుసులో సంభవించే అంతరాయాలకు వ్యతిరేకంగా ఒక రక్షణ కల్పించాలని, తద్వారా టెన్సెంట్ యొక్క AI కార్యక్రమాలు నిరాటంకంగా కొనసాగేలా చూడడమే ఈ వ్యూహాత్మక ప్రయత్నం యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశం.

అయితే టెన్సెంట్ యొక్క వ్యూహం కేవలం హార్డ్‌వేర్‌ను పోగుచేయడానికి మాత్రమే పరిమితం కాదు. లావ్ సంస్థ యొక్క సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, చిన్న AI మోడళ్లను అన్వేషించడానికి చేస్తున్న కృషిని నొక్కి చెప్పారు. ఈ విధానం టెన్సెంట్ యొక్క కంప్యూటింగ్ శక్తిపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తుంది, తక్కువ వనరులను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా AIలో గణనీయమైన పురోగతిని సాధించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

చైనా సెర్చ్ ఇంజిన్ మార్కెట్‌లో ప్రధాన ఆటగాడుగా, క్లౌడ్ సేవలను అందించే బైడు, వేరొక కానీ పూరకంగా ఉండే విధానాన్ని అనుసరిస్తోంది. కంపెనీ తన ఆదాయ సమావేశంలో "ఫుల్-స్టాక్" AI సామర్థ్యాలను హైలైట్ చేసింది, AI అభివృద్ధి ప్రక్రియ యొక్క వివిధ అంశాలను నియంత్రించడానికి మరియు సమగ్రపరచడానికి దాని సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెప్పింది. అధునాతన సాంకేతిక పరిజ్ఞానానికి పరిమితం అయ్యే ప్రపంచంలో ఈ ఎండ్-టు-ఎండ్ నియంత్రణ ఒక ముఖ్యమైన ప్రయోజనంగా కనిపిస్తుంది.

టెన్సెంట్ మరియు బైడు యొక్క వ్యూహాలు రెండూ ఒక విస్తృత ధోరణిని నొక్కి చెబుతున్నాయి: పరిమిత US సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ద్వారా ఎదురయ్యే సవాళ్లను అధిగమించడానికి సామర్థ్యం మరియు దేశీయ ఆవిష్కరణలపై దృష్టి పెట్టడం. ఈ అనుసరణ కేవలం ప్రతిస్పందించే చర్య మాత్రమే కాదు, చైనాలో మరింత స్థిరమైన మరియు స్థితిస్థాపకమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థను నిర్మించడానికి ఒక ప్రయత్నం.

చైనా యొక్క సెమీకండక్టర్ ఆధారిత వ్యసనం వ్యూహాత్మక అనుసరణలకు దారితీస్తుంది

చైనా యొక్క సాంకేతిక పరిశ్రమ చాలాకాలంగా ఒక ముఖ్యమైన బలహీనతతో పోరాడుతోంది: అధునాతన సెమీకండక్టర్ల దిగుమతి కోసం విదేశీ వనరులపై ఆధారపడటం. AI మరియు ఇతర అధునాతన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల కోసం అవసరమైన అత్యాధునిక చిప్‌లను పొందేందుకు చైనా కంపెనీల సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేస్తూ US ఎగుమతి నియంత్రణల ద్వారా ఈ సమస్యను దృష్టికి తెచ్చారు.

GPUsను నిల్వ చేయడం, మరింత సమర్థవంతమైన AI మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడం అనే టెన్సెంట్ యొక్క ద్వంద్వ విధానం, చైనా కంపెనీలు ఈ సవాలుతో కూడిన వాతావరణంలో ఎలా ముందుకు వెళ్లడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాయో వివరిస్తుంది. GPU నిల్వలు సరఫరా అంతరాయాల నుండి స్వల్పకాలిక రక్షణను అందిస్తాయి, మరింత సమర్థవంతమైన AI నమూనాల అభివృద్ధి పరిమితం చేయబడిన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించడానికి దీర్ఘకాలిక వ్యూహాన్ని సూచిస్తుంది.

ఇప్పటికే ఉన్న హార్డ్‌వేర్ వనరుల నుండి పనితీరును పెంచడానికి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేసే వ్యూహం సరఫరా పరిమితులకు ఒక ఆచరణాత్మక స్పందన. అందుబాటులో ఉన్న హార్డ్‌వేర్ నుండి ఎక్కువ ప్రయోజనం పొందడం ద్వారా, చైనా కంపెనీలు సామర్థ్యంపై దృష్టి సారించిన AI అభివృద్ధిలో ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయగలవు. ఈ విధానం తక్కువ శక్తివంతమైన హార్డ్‌వేర్‌పై అమలు చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన AI అల్గారిథమ్‌లు మరియు నిర్మాణాలలో కొత్త పురోగతికి దారితీయవచ్చు.

"పూర్తి స్టాక్" సామర్థ్యాలపై బైడు దృష్టి ఈ విస్తృత ధోరణితో సమలేఖనం చేస్తుంది. మరింత భాగాలను నియంత్రించే అనుసంధానిత సాంకేతిక స్టాక్‌లను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా భవిష్యత్తులో సరఫరా అంతరాయాలకు బైడు యొక్క దుర్బలత్వాన్ని తగ్గించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ నిలువు సమైక్యత బైడుకు సాంకేతిక రోడ్‌మ్యాప్‌పై ఎక్కువ నియంత్రణను కలిగి ఉండటానికి మరియు బాహ్య సరఫరాదారులపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఆంక్షలకు అనుగుణంగా ఉండటం: కీలక వ్యూహాలు

• వ్యూహాత్మక నిల్వ: సరఫరా అంతరాయాల నుండి రక్షించడానికి GPUs వంటి క్లిష్టమైన భాగాల నిల్వలను పెంచడం.
• సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్: ఇప్పటికే ఉన్న హార్డ్‌వేర్ వనరుల నుండి పనితీరును పెంచడానికి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను మెరుగుపరచడం.
• పూర్తి-స్టాక్ అభివృద్ధి: మరింత భాగాలను నియంత్రించడానికి మరియు బాహ్య ఆధారపడటాన్ని తగ్గించడానికి అనుసంధానిత సాంకేతిక స్టాక్‌లను సృష్టించడం.
• దేశీయ ఆవిష్కరణ: స్వదేశీ సాంకేతిక సామర్థ్యాలను పెంపొందించడానికి పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో పెట్టుబడులు పెట్టడం.

సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్ పరిమితుల క్రింద పోటీతత్వంగా ఉద్భవించింది

టెన్సెంట్ మరియు బైడు రెండూ సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్‌పై దృష్టి పెట్టడం ఎగుమతి నియంత్రణలు AI అభివృద్ధిలో పోటీతత్వ ప్రయోజనాల రంగాలను ఎలా మారుస్తున్నాయో నొక్కి చెబుతుంది. అధునాతన హార్డ్‌వేర్‌కు ప్రాప్యత పరిమితం చేయబడిన ప్రపంచంలో ఇప్పటికే ఉన్న వనరులను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకునే సామర్థ్యం ఒక క్లిష్టమైన వ్యత్యాసంగా మారుతుంది.

GPU క్లస్టర్‌లను విస్తరించడం AI పురోగతికి ఎల్లప్పుడూ అవసరమని పాశ్చాత్య భావనను టెన్సెంట్ యొక్క మార్టిన్ లావ్ నేరుగా సవాలు చేశారు. టెన్సెంట్ మరింత సమర్థవంతమైన విధానాల ద్వారా "చిన్న చిప్‌ల సమూహంతో మంచి శిక్షణ ఫలితాలను సాధించగలదని" ఆయన పేర్కొన్నారు. హార్డ్‌వేర్ లభ్యతలో పరిమితులను సాఫ్ట్‌వేర్ ఆవిష్కరణ మరియు అల్గారిథమిక్ సామర్థ్యం అధిగమించగలదని ఈ ప్రకటన సూచిస్తుంది.

బైడు యొక్క డౌ షెన్ ఈ భావనను ప్రతిధ్వనించారు, "పెద్ద GPU క్లస్టర్‌లను నిర్మించే మరియు నిర్వహించే సామర్థ్యాలు మరియు GPUsను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం కీలకమైన పోటీతత్వ ప్రయోజనాలుగా మారాయి." హార్డ్‌వేర్ సామర్థ్యాన్ని పెంచడంలో నైపుణ్యం హార్డ్‌వేర్ స్వయంగా పొందగలిగినంత విలువైనదిగా మారుతుందని ఇది సూచిస్తుంది. ఇప్పటికే ఉన్న హార్డ్‌వేర్ వనరుల నుండి ఎక్కువ పనితీరును పొందగలిగిన కంపెనీలు గణనీయమైన పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉంటాయి.

ఈ సామర్థ్యంపై దృష్టి సారించే విధానాలు విజయవంతమైతే చివరికి ప్రపంచ AI అభివృద్ధి పద్ధతులను ప్రభావితం చేయవచ్చు. చైనా కంపెనీలు తక్కువ శక్తివంతమైన హార్డ్‌వేర్‌పై అమలు చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన కొత్త AI అల్గారిథమ్‌లు మరియు నిర్మాణాలను అభివృద్ధి చేయడంలో మార్గదర్శకులు కావచ్చు. ఇది చైనీస్ మరియు పాశ్చాత్య AI వ్యవస్థల మధ్య విభిన్న సాంకేతిక మార్గాల ఆవిర్భావానికి దారితీయవచ్చు, ప్రతి మార్గం వేర్వేరు వనరుల పరిమితులు మరియు ప్రాధాన్యతల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది.

ప్రపంచ AI అభివృద్ధికి చిక్కులు

• *మారుతున్న పోటీతత్వం: సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు సమర్థవంతమైన వనరుల వినియోగం కీలకమైన వ్యత్యాసాలుగా మారతాయి.
• *సాంకేతిక విభిన్నత: చైనీస్ మరియు పాశ్చాత్య AI వ్యవస్థలు వేర్వేరు మార్గాల్లో అభివృద్ధి చెందవచ్చు, వేర్వేరు వనరుల పరిమితుల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి.
• *సామర్థ్యంలో ఆవిష్కరణ: తక్కువ కంప్యూటింగ్ శక్తి అవసరమయ్యే AI అల్గారిథమ్‌లు మరియు నిర్మాణాలను అభివృద్ధి చేయడంపై దృష్టి పెట్టండి.
• *నైపుణ్యం యొక్క ప్రాముఖ్యత: హార్డ్‌వేర్ సామర్థ్యం మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్‌లో నైపుణ్యం మరింత విలువైనదిగా మారుతుంది.

అల్గారిథం ఆధిపత్యం యొక్క పెరుగుదల

హార్డ్‌వేర్ ప్రాప్యత మరింత పరిమితం కావడంతో అల్గారిథమిక్ ఆవిష్కరణ యొక్క ప్రాముఖ్యత పెరుగుతుంది. కంపెనీలు ఇప్పుడు తక్కువ గణన వనరులతో పోల్చదగిన ఫలితాలను సాధించగల తెలివైన, మరింత సమర్థవంతమైన అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రోత్సహిస్తున్నాయి. ఈ మార్పు వంటి రంగాలలో పురోగతికి దారితీయవచ్చు:

• *మోడల్ కంప్రెషన్: ఖచ్చితత్వాన్ని త్యాగం చేయకుండా AI మోడళ్ల పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టతను తగ్గించే సాంకేతికతలు.
• *క్వాంటైజేషన్: మెమరీ అవసరాలను మరియు కంప్యూటేషనల్ అవసరాలను తగ్గించడం ద్వారా మోడల్ పారామితులను తక్కువ ఖచ్చితత్వంతో సూచించడం.
• *నాలెడ్జ్ డిస్టిలేషన్: పెద్ద, సంక్లిష్టమైన మోడళ్ల నుండి చిన్న, మరింత సమర్థవంతమైన మోడళ్లకు జ్ఞానాన్ని బదిలీ చేయడం.
• *స్పైకింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు: మెదడు యొక్క శక్తి-సమర్థవంతమైన కంప్యూటింగ్‌ను అనుకరించే కొత్త తరం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు.

ఈ అల్గారిథమిక్ పురోగతులు AI రంగానికి మించిన సుదూర చిక్కులను కలిగి ఉండవచ్చు. అవి స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు, IoT పరికరాలు మరియు ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్‌ల వంటి వనరులు పరిమితం చేయబడిన పరికరాల్లో AIని ఉపయోగించేందుకు వీలు కల్పిస్తాయి. ఇది ఆరోగ్య సంరక్షణ, వ్యవసాయం మరియు పర్యావరణ పర్యవేక్షణ వంటి రంగాలలో AI-శక్తితో కూడిన అనువర్తనాల కోసం కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.

డేటా మరియు టాలెంట్ యొక్క ప్రాముఖ్యత

హార్డ్‌వేర్ మరియు అల్గారిథమ్‌లు నిస్సందేహంగా చాలా ముఖ్యమైనవి అయినప్పటికీ ఏదైనా AI చొరవ విజయం చివరికి డేటా మరియు ప్రతిభపై ఆధారపడి ఉంటుంది. చైనా కంపెనీలు దీనిని గుర్తించాయి మరియు రెండు రంగాలలో భారీగా పెట్టుబడులు పెడుతున్నాయి.

చైనా తన పెద్ద మరియు డిజిటల్‌గా అనుసంధానించబడిన జనాభా ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన విస్తారమైన డేటా పూల్‌ను కలిగి ఉంది. ఈ డేటా AI మోడళ్లకు గొప్ప శిక్షణా స్థలాన్ని అందిస్తుంది, ఇది వేగవంతమైన వేగంతో తెలుసుకోవటానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అయితే డేటాకు ప్రాప్యత మాత్రమే సరిపోదు. డేటాను సమర్థవంతంగా సేకరించడానికి, శుభ్రపరచడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి నైపుణ్యం కలిగి ఉండటం కూడా అంతే ముఖ్యం.

చైనా తన AI ప్రతిభావంతుల అభివృద్ధిలో కూడా భారీగా పెట్టుబడులు పెడుతోంది. AI విద్య మరియు పరిశోధనను ప్రోత్సహించడానికి ప్రభుత్వం వివిధ కార్యక్రమాలను ప్రారంభించింది మరియు దేశవ్యాప్తంగా ఉన్న విశ్వవిద్యాలయాలు AI మరియు సంబంధిత రంగాలలో ప్రత్యేక కార్యక్రమాలను అందిస్తున్నాయి. ఈ సమిష్టి ప్రయత్నం చైనా తన AI ఆశయాలను నడిపించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యం కలిగిన శ్రామిక శక్తిని కలిగి ఉందని నిర్ధారించే లక్ష్యంతో ఉంది.

AI విజయానికి కీలక అంశాలు

• *డేటా సమృద్ధి: చైనా యొక్క డిజిటల్ ఆర్థిక వ్యవస్థ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన విస్తారమైన డేటాను ఉపయోగించడం.
• *డేటా నైపుణ్యం: డేటాను సమర్థవంతంగా సేకరించడానికి, శుభ్రపరచడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడం.
• *ప్రతిଭావంతుల అభివృద్ధి: నైపుణ్యం కలిగిన శ్రామిక శక్తిని నిర్మించడానికి AI విద్య మరియు పరిశోధనలో పెట్టుబడులు పెట్టడం.
• *వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యాలు: ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడానికి విశ్వవిద్యాలయాలు మరియు రిసెర్చ్ ఇన్‌స్టిట్యూషన్‌లతో సహకరించడం.

ముందుకు సాగే మార్గం: ఆవిష్కరణ మరియు స్వయం సమృద్ధి

US ఎగుమతి నియంత్రణల ద్వారా వచ్చే సవాళ్లు నిస్సందేహంగా ముఖ్యమైనవి, అయితే చైనా టెక్ కంపెనీలు వారి ఆవిష్కరణ ప్రయత్నాలను వేగవంతం చేయడానికి మరియు మరింత స్వయం సమృద్ధిగల AI పర్యావరణ వ్యవస్థను నిర్మించడానికి కూడా ఒక అవకాశాన్ని అందిస్తాయి.

సాఫ్ట్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్, అల్గారిథమిక్ ఆవిష్కరణ మరియు ప్రతిഭావంతుల అభివృద్ధిపై దృష్టి సారించడం ద్వారా చైనా కంపెనీలు అధునాతన హార్డ్‌వేర్‌కు పరిమితం చేయబడిన ప్రాప్యత ద్వారా విధించబడిన పరిమితులను అధిగమించగలవు. ఇది చైనాలో ప్రత్యేకమైన మరియు పోటీతత్వ AI పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క ఆవిర్భావానికి దారితీయవచ్చు, ఇది విదేశీ సాంకేతిక పరిజ్ఞానంపై తక్కువ ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు చైనీస్ మార్కెట్ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలు మరియు అవకాశాలకు మరింత అనుగుణంగా ఉంటుంది.

AI స్వయం సమృద్ధి దిశగా ప్రయాణం సులభం కాదు. దీనికి నిరంతర పెట్టుబడి, ప్రయోగాలు చేయడానికి సుముఖత మరియు దీర్ఘకాలిక లక్ష్యాలకు కట్టుబడి ఉండటం అవసరం. అయితే సంభావ్య బహుమతులు చాలా గొప్పవి. ప్రస్తుత సవాళ్లను విజయవంతంగా అధిగమించడం ద్వారా చైనా టెక్ కంపెనీలు గ్లోబల్ AI రేస్‌లో అగ్రగామిగా తమను తాము నిలబెట్టుకోగలవు మరియు మరింత సమానమైన మరియు స్థిరమైన సాంకేతిక భవిష్యత్తు అభివృద్ధికి దోహదం చేయగలవు.