À medida que a indústria de IA da China se desenvolve, as empresas enfrentam um desafio iminente: a falta de chips.
Yin Qi, cofundador e CEO da Megvii Technology Ltd., uma das principais empresas de inteligência artificial (IA) da China, disse à agência Caixin em entrevista no final de março que existem na China apenas cerca de 40 mil unidades de processamento gráfico (GPUs) A100 da Nvidia, em nível de data center, do tipo usado para construir infraestrutura de aprendizado de máquina em grande escala.
As empresas conectam computadores equipados com esses chips para criar poderosos clusters (grupos) de GPUs para executar programas avançados, incluindo os relacionados a IA e aprendizado de máquina –com mais chips significando maior poder de processamento.
Para uma empresa construir um grande modelo de linguagem GPT, seriam necessários pelo menos 10 mil chips A100, disse Yin. E devido à escassez de chips as empresas da China só seriam capazes de criar clusters de GPU com cerca de 3.000 a 5.000 chips, acrescentou. Para uma comparação relacionada à IA, seriam necessários mais de 30 mil GPUs A100 para executar o ChatGPT da OpenAI, de acordo com a pesquisadora de mercado TrendForce.
Para não ficarem para trás, as empresas que constroem grandes modelos de IA aumentaram seus orçamentos para essas GPUs Nvidia, líderes do setor. Na China, a demanda por esses chips foi impulsionada por empresas que treinam IAs generativas, como o ChatGPT.
No entanto, as empresas chinesas não conseguiram colocar as mãos nesses chips porque no ano passado o governo dos Estados Unidos impediu a Nvidia de exportar o A100 e seu mais novo chip de data center, o H100 –que são essenciais para o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem e IA generativa– para clientes chineses.
As empresas chinesas só podem comprar o chip A800, uma versão reduzida do A100 cuja taxa de transferência de dados chip a chip é de dois terços do último, o que pode restringir o poder geral de computação de qualquer aplicativo executado no chip.
No entanto, esse osso jogado pela Nvidia não aliviará a escassez de chips da China por conta própria. Um executivo de uma empresa de design de chips listada na China continental previu que seria um desafio atender à demanda de todas as empresas chinesas, devido ao ritmo explosivo do desenvolvimento.
Existem alternativas domésticas para GPUs da Nvidia e seus principais concorrentes, Advanced Micro Devices e Intel. A startup chinesa de GPU Shanghai Biren Intelligent Technology, considerada um promissor adversário para a Nvidia, tem poder de computação impressionante, mas falha na velocidade com que os dados podem ser transferidos entre dois dispositivos ou sistemas.
Ainda assim, mesmo que as empresas chinesas pudessem projetar chips capazes de competir ou superar o A100, elas não seriam capazes de encontrar uma fundição para fabricá-los. Em outubro, o Departamento de Comércio dos EUA emitiu novos regulamentos que restringiriam o acesso das fundições de "wafers" à tecnologia dos EUA se produzissem chips avançados para clientes chineses.
Além disso, ao longo dos anos, os fabricantes de GPUs do continente passaram a depender fortemente de empresas taiwanesas para processos de fabricação e embalagem. Eles também dependem de empresas americanas para ferramentas de automação de projeto eletrônico –software-chave que permite aos desenvolvedores projetar, modelar, simular e testar projetos de circuitos antes da produção.
Dos três elementos principais do desenvolvimento de IA –dados, algoritmos e poder de computação–, os EUA têm como alvo o poder de computação para conter o avanço da indústria de IA chinesa. Os desenvolvedores não conseguirão ajustar algoritmos sem poder de computação suficiente, o que tornaria inúteis grandes quantidades de dados, disse uma pessoa familiarizada com a política de controle de exportação de semicondutores dos EUA.
Embora as empresas chinesas tenham uma grande quantidade de dados à sua disposição, há um consenso de que falta qualidade. Um investidor dos EUA observou que as empresas chinesas precisam gastar uma quantidade significativa de tempo e mão de obra para limpar os conjuntos de dados necessários para o aprendizado de máquina. Portanto, para economizar tempo, muitos grandes modelos chineses são treinados em conjuntos de dados dos EUA, o que pode deixar as empresas chinesas com uma IA problemática para gerar respostas que exigem conhecimento sobre normas e contextos locais.
Por exemplo, com o recurso de geração de imagens Ernie Bot, do Baidu, algumas pessoas reclamaram que o comando foi traduzido para o inglês antes que uma resposta fosse gerada e, portanto, falhou em entender coisas como expressões idiomáticas chinesas e nomes de certos alimentos locais.
A China enfrenta outro obstáculo no campo de batalha global da IA: a falta de grandes talentos. Embora as universidades chinesas tenham aberto mais cursos de IA, a oferta chinesa de especialistas no ramo não atende à demanda.
Atualmente, o país carece de cerca de 300 mil profissionais de IA, segundo um relatório da Academia Chinesa de Trabalho e Seguridade Social. As áreas que sofrem a maior escassez incluem design de chips de IA, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, pesquisa de algoritmos e desenvolvimento de aplicativos.
Em termos de talentos em pesquisa, a China detinha 232 lugares na lista de acadêmicos de IA mais influentes do mundo em 2022, classificada pela Universidade Tsinghua e outras instituições. Em comparação, os pesquisadores dos EUA ocupavam 1.146 lugares na lista de quase 1.900 pessoas.
Os Estados Unidos também produziram mais talentos técnicos para a indústria de IA: 39,4% dos profissionais especializados em IA do mundo em 2020, seguidos pela Índia e o Reino Unido. A China ficou em quarto lugar, com menos de 5% do total, segundo relatório de Jean-François Gagné, empresário de IA e fundador da Element. IA. As funções técnicas incluem pesquisa, engenharia de dados, engenharia e produção de IA e aprendizado de máquina.
A China sabe que precisa produzir mais especialistas em IA se quiser ter uma chance. Em seu relatório, a Academia Chinesa do Trabalho e Seguridade Social instou o país a alinhar melhor seus esforços de cultivo de talentos de IA com as necessidades da indústria, aproveitar a experiência das melhores universidades do mundo e estabelecer modelos de ensino inovadores para aumentar sua reserva de talentos de IA.
Além de reforçar seu canal de talentos, empresas, governos e universidades chinesas também podem considerar como aperfeiçoar seus mecanismos institucionais e encontrar maneiras inovadoras de melhorar o ambiente de trabalho para atrair e reter talentos de IA.
Este texto foi originalmente publicado aqui.
Tradução de Luiz Roberto M. Gonçalves
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