ICH2017, Peking enthüllt ein ehrgeiziger Fahrplan, um die Entwicklung der künstlichen Intelligenz zu dominieren, mit dem Ziel, bis 2030 die globale Führung zu sichern. Bis 2020 forderte der Plan „ikonische Fortschritte“ in der KI, um ihre Fortschritte zu demonstrieren. Dann, Ende 2022, überraschte die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI die Welt – und traf China auf dem falschen Fuß.
Zu diesem Zeitpunkt waren führende chinesische Technologieunternehmen noch immer von einer 18-monatigen Krise betroffen hartes Vorgehen der Regierung Das hat den chinesischen Technologiesektor um rund 1 Billion US-Dollar eingespart. Es dauerte fast ein Jahr, bis eine Handvoll chinesischer KI-Chatbots die staatliche Genehmigung zur Veröffentlichung erhielten. Einige fragten sich, ob Chinas Haltung zur Zensur dies bewirken könnte behindern die KI-Ambitionen des Landes. Unterdessen zielten die Exportkontrollen der Biden-Regierung, die nur einen Monat vor dem Debüt von ChatGPT bekannt gegeben wurden, darauf ab, China von den fortschrittlichen Halbleitern abzuschneiden, die für die Ausbildung groß angelegter KI-Modelle unerlässlich sind. Ohne hochmoderne Chips schien Pekings Ziel, bis 2030 die KI-Vorherrschaft zu übernehmen, zunehmend außer Reichweite.
Doch heute zeigt eine Flut beeindruckender chinesischer Veröffentlichungen, dass der KI-Vorsprung der USA geschrumpft ist. Im November, Alibaba und chinesischer KI-Entwickler DeepSeek veröffentlichte Argumentationsmodelle, die in gewisser Weise mit der o1-Vorschau von OpenAI konkurrieren. Im selben Monat stellte der chinesische Videospielriese Tencent Hunyuan-Large vor, ein Open-Source-Modell, das das Tests des Unternehmens Es wurde festgestellt, dass es in mehreren Benchmarks die in den USA entwickelten Top-Open-Source-Modelle übertraf. Dann, in den letzten Tagen des Jahres 2024, veröffentlichte DeepSeek DeepSeek-v3, das nun auf einer beliebten Online-Bestenliste den höchsten Platz unter den Open-Source-KI einnimmt hält dagegen leistungsstärkste geschlossene Systeme von OpenAI und Anthropic.
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Der Trend hatte bereits vor der Veröffentlichung von DeepSeek-v3 Aufmerksamkeit erregt Eric SchmidtDer ehemalige CEO von Google und eine der einflussreichsten Stimmen zur US-amerikanischen KI-Politik. Im Mai 2024 hatte Schmidt selbstbewusst behauptet, die USA hätten eine zwei bis drei Jahre Vorsprung im Bereich KI„Was in meinen Büchern eine Ewigkeit ist.“ Doch im November, in einem sprechen An der Harvard Kennedy School hatte Schmidt seine Meinung geändert. Er führte die Fortschritte von Alibaba und Tencent als Beweis dafür an, dass China die Lücke schließe. „Das ist schockierend für mich“, sagte er. „Ich dachte, die Beschränkungen, die wir den Chips auferlegt haben, würden sie zurückhalten.“
Wer im Bereich KI führend ist, wird über eine Quelle nationalen Prestiges hinaus wahrscheinlich Auswirkungen auf das globale Machtgleichgewicht haben. Wenn KI-Agenten Wenn große Teile der Arbeitskräfte automatisiert werden können, können sie den Volkswirtschaften der einzelnen Länder einen Aufschwung verleihen. Und zukünftige Systeme, die in der Lage sind, Waffen zu steuern oder Gegner zu hacken, könnten einen entscheidenden Beitrag leisten militärischer Vorteil. Da Nationen zwischen den beiden Supermächten gezwungen sind, zwischen chinesischen und amerikanischen KI-Systemen zu wählen, könnte sich künstliche Intelligenz zu einem mächtigen Werkzeug für globalen Einfluss entwickeln. Chinas schnelle Fortschritte werfen die Frage auf, ob die US-Exportkontrollen für Halbleiter ausreichen werden, um Amerikas Vorsprung zu wahren.
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Der Aufbau einer leistungsfähigeren KI hängt von drei wesentlichen Zutaten ab: Daten, innovative Algorithmen und reine Rechenleistung bzw. Rechenleistung. Trainingsdaten für große Sprachmodelle wie GPT-4o werden normalerweise aus dem Internet gelöscht, sodass sie für Entwickler auf der ganzen Welt verfügbar sind. Ebenso bewegen sich Algorithmen oder neue Ideen zur Verbesserung von KI-Systemen problemlos über Grenzen hinweg, da neue Techniken häufig in wissenschaftlichen Arbeiten vorgestellt werden. Selbst wenn dies nicht der Fall wäre, verfügt China über eine Fülle an KI-Talenten, die produzieren Weitere Top-KI-Forscher als in den USA. Im Gegensatz dazu sind fortschrittliche Chips unglaublich schwer herzustellen und im Gegensatz zu Algorithmen oder Daten sind sie ein physisches Gut, das an der Grenze gestoppt werden kann.
Die Lieferkette für fortschrittliche Halbleiter wird von Amerika und seinen Verbündeten dominiert. Die US-Unternehmen Nvidia und AMD haben ein effektives Duopol bei Rechenzentrums-GPUs, die für KI verwendet werden. Ihre Designs sind so kompliziert – mit Transistoren im einstelligen Nanometerbereich –, dass derzeit nur das taiwanesische Unternehmen TSMC produziert diese Spitzenchips. Um dies zu erreichen, verlässt sich TSMC ausschließlich auf mehrere Millionen Dollar teure Maschinen Niederländisches Unternehmen ASML bauen kann.
Die USA haben versucht, dies zu ihrem Vorteil zu nutzen. Im Jahr 2022 führte die Biden-Regierung Exportkontrollen ein, Gesetze, die den Verkauf modernster Chips nach China verhindern. Der Umzug folgte einer Reihe von Maßnahmen, die unter begonnen wurden Trumps erste Regierungdie darauf abzielte, Chinas Zugang zu Technologien zur Chipherstellung einzuschränken. Diese Bemühungen haben nicht nur den Zufluss fortschrittlicher Chips nach China eingeschränkt, sondern auch den des Landes behindert heimische Chipindustrie. Chinas Chips hinken „Jahre hinterher“, so der US-Handelsminister Gina Raimondo erzählt 60 Minuten im April.
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Doch die Exportkontrollen für 2022 stießen vor ihrer Ankündigung auf ihre erste Hürde, da Entwickler in China Berichten zufolge Chips horten, die bald Beschränkungen unterliegen. DeepSeek, der chinesische Entwickler hinter einem KI-Argumentationsmodell namens R1, das konkurriert mit der O1-Vorschau von OpenAI, zusammengebaut eine Ansammlung von 10.000 bald verbotene Nvidia A100-GPUs ein Jahr vor Einführung der Exportkontrollen.
Schmuggel könnte auch die Wirksamkeit der Exportkontrolle untergraben haben. Im Oktober, Reuters gemeldet dass auf einem Produkt des chinesischen Unternehmens Huawei eingeschränkte TSMC-Chips gefunden wurden. Berichten zufolge haben auch chinesische Unternehmen eingeschränkte Chips erworben Briefkastenfirmen außerhalb Chinas. Andere haben Exportkontrollen umgangen durch die Anmietung von GPU-Zugriffen bei Offshore-Cloud-Anbietern. Im Dezember, Das Wall Street Journal gemeldet dass die USA neue Maßnahmen vorbereiten, die Chinas Fähigkeit einschränken würden, über andere Länder auf Chips zuzugreifen.
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Während US-Exportkontrollen Chinas Zugang zu den modernsten Halbleitern einschränken, ermöglichen sie dennoch den Verkauf schwächerer Chips. Die Entscheidung, welche Chips erlaubt sein sollen und welche nicht, hat sich als Herausforderung erwiesen. Im Jahr 2022 Nvidia hat das Design seines Flaggschiffs optimiert Chip, um eine Version für den chinesischen Markt zu entwickeln, die innerhalb der Beschränkungen liegt. Der Chip war immer noch nützlich für die KI-Entwicklung, was die USA dazu veranlasste Beschränkungen verschärfen im Oktober 2023. „Wir hatten ein Jahr, in dem (China) Chips kaufen konnte, die im Grunde genauso gut sind“, sagt Lennart Heim, Leiter für KI und Computer im Technology and Security Policy Center des RAND-Konzerns. Er sagt, dass diese Lücke, gepaart mit der Zeit, bis neue Chips ihren Weg in die Infrastruktur der KI-Entwickler finden, der Grund dafür ist, dass die Exportkontrollen noch keine volle Auswirkung auf Chinas KI-Entwicklung haben.
Es bleibt abzuwarten, ob der aktuelle Schwellenwert das richtige Gleichgewicht schafft. Im November veröffentlichte Tencent ein Sprachmodell namens Hunyuan-Large übertrifft Metas leistungsstärkste Variante von Llama 3.1 in mehreren Benchmarks. Während Benchmarks sind ein unvollkommenes Maß Beim Vergleich der Gesamtintelligenz von KI-Modellen ist die Leistung von Hunyuan-Large beeindruckend, da es mit den weniger leistungsstarken, uneingeschränkten Nvidia H20-GPUs trainiert wurde Forschung vom Berkeley Risk and Security Lab. „Aufgrund der besseren Software nutzen sie die Hardware eindeutig viel besser aus“, sagt Ritwik Gupta, der Autor der Studie, der auch die Defence Innovation Unit des Verteidigungsministeriums berät. Es wird angenommen, dass DeepSeek-v3 des konkurrierenden chinesischen Labors das ist Stärkstes offenes Modell auf dem Marktwurde auch mit überraschend wenig Rechenleistung trainiert. Obwohl erhebliche Unsicherheit darüber besteht, wie der gewählte Präsident Donald Trump die KI-Politik angehen wird, sagten mehrere Experten im November gegenüber TIME, dass sie mit Exportkontrollen rechnen bestehen bleiben– und sogar erweitert werden.
Vor neue Einschränkungen Im Dezember stellten chinesische Unternehmen erneut vor bevorratet „Diese gesamte Strategie muss neu überdacht werden“, sagt Gupta. „Hören Sie auf, mit diesen Hardware-Chips herumzuspielen.“ Anstatt zu versuchen, die Entwicklung großer Sprachmodelle durch die Beschränkung des Zugangs zu Chips zu verlangsamen, schlägt er vor, dass sich die USA darauf konzentrieren sollten, die Entwicklung militärischer KI-Systeme zu verhindern, die seiner Meinung nach oft weniger Rechenleistung zum Trainieren benötigen. Allerdings räumt er ein, dass Beschränkungen in anderen Teilen der Chip-Lieferkette – wie den Maschinen von ASML, die zur Herstellung von Chips verwendet werden – ausschlaggebend für die Verlangsamung der inländischen Chipindustrie Chinas waren.
Heim sagt, dass der Vorsprung der USA im letzten Jahr geschrumpft ist, weist jedoch darauf hin, dass China zwar mittlerweile mit den besten Open-Source-Modellen der USA mithalten könne, diese aber hinterherhinken ungefähr ein Jahr hinter den oben geschlossenen Modellen. Er fügt hinzu, dass die Schließung der Lücke nicht unbedingt bedeutet, dass die Exportkontrollen versagen. „Lasst uns von der Binärstellung, ob Exportkontrollen funktionieren oder nicht funktionieren, abrücken“, sagt er und fügt hinzu, dass es möglicherweise länger dauern könnte, bis China ihre Wirkung spürt.
Im letzten Jahrzehnt gab es einen schwindelerregenden Anstieg des Rechenaufwands für das Training von KI-Modellen. Zum Beispiel GPT-4 von OpenAI, veröffentlicht im Jahr 2023, geschätzt wird soll mit etwa 10.000-mal mehr Rechenleistung trainiert worden sein als GPT-2, das 2019 veröffentlicht wurde. Es gibt Anzeichen dafür, dass sich dieser Trend fortsetzen wird, wie es amerikanische Unternehmen wünschen X Und Amazonas Bauen Sie riesige Supercomputer mit Hunderttausenden GPUs, die die Rechenleistung, die zum Trainieren der heute führenden KI-Modelle verwendet wird, bei weitem übertreffen. Sollte dies der Fall sein, prognostiziert Heim, dass die Exportbeschränkungen für US-Chips Chinas Fähigkeit beeinträchtigen werden, mit der KI-Entwicklung Schritt zu halten. „Exportkontrollen betreffen vor allem die Menge“, sagt Heim und fügt hinzu, dass Exportkontrollen es durch die Reduzierung der Anzahl erschweren, Modelle in großem Maßstab zu trainieren und einzusetzen, auch wenn einige eingeschränkte Chips in die Hände chinesischer Entwickler gelangen. „Ich gehe davon aus, dass die Exportkontrollen im Laufe der Zeit im Allgemeinen härter werden, solange die Rechenleistung weiterhin wichtig bleibt“, sagt er.
In Washington „zögert man derzeit, China an den (Verhandlungs-)Tisch zu bringen“, sagt Scott Singer, Gastwissenschaftler im Programm für Technologie und internationale Angelegenheiten des Carnegie Endowment for International Peace. Die implizite Begründung: ‚(Wenn die USA vorne liegen, warum sollten wir dann etwas teilen?‘“
Er stellt jedoch fest, dass es zwingende Gründe gibt, mit China über KI zu verhandeln. „China muss nicht unbedingt eine Quelle katastrophaler Risiken sein“, sagt er und fügt hinzu, dass China aufgrund seiner anhaltenden Fortschritte trotz Rechenbeschränkungen eines Tages KI mit gefährlichen Fähigkeiten hervorbringen könnte. „Wenn China viel näher ist, überlegen Sie, welche Art von Gesprächen Sie mit ihnen führen möchten, um sicherzustellen, dass die Systeme beider Seiten sicher bleiben“, sagt Singer.
