Chinesische Entwickler wollen westliche KI-Chips, doch die Regierung verbietet sie

Im vergangenen Jahr gab es optimistische Berichte über Chinas Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), doch einige führende chinesische Forscher sprechen nun offen über die Schwierigkeiten. Ihrer Ansicht nach ist die Chance, die Vereinigten Staaten kurzfristig einzuholen, gering, vor allem wegen des Mangels an fortschrittlichen Chips. Tang Jie, Gründer des chinesischen Start-ups Zhipu, sagte am vergangenen Wochenende auf einer Konferenz in Peking, dass sich der Abstand zwischen China und den USA möglicherweise sogar vergrößere. Er räumte ein, dass zwar in einigen Bereichen gute Ergebnisse erzielt würden, die Unterschiede jedoch weiterhin groß seien.

Ein Beispiel dafür ist die Situation rund um die neue Hardwaregeneration von Nvidia. Als Nvidia seine neueste Rubin-Reihe vorstellte, nannte das Unternehmen mehrere US-Firmen als Kunden, doch kein chinesisches Unternehmen stand auf der Liste. Grund dafür sind US-Vorschriften, die den direkten Verkauf nach China verbieten. Chinesische Firmen verhandeln nun über die Anmietung von Rechenleistung in Rechenzentren in Südostasien und im Nahen Osten, um Zugang zu Rubin-Chips zu erhalten. Dies knüpft an ähnliche Bemühungen aus dem vergangenen Jahr an, als sie versuchten, Zugang zu Nvidias Chips der Blackwell-Reihe zu bekommen.

Schwierige Lage für chinesische Unternehmen

Solche Vereinbarungen über die Nutzung von Nvidia-Chips in Drittländern gelten allgemein als legal, erfordern jedoch komplexe Strukturen. Dadurch geraten chinesische KI-Entwickler gegenüber ihren amerikanischen Konkurrenten ins Hintertreffen, die besser finanziert sind und leichteren Zugang haben. Justin Lin etwa, der bei Alibaba die Entwicklung des KI-Modells Qwen leitet, schätzte auf der Konferenz in Peking die Wahrscheinlichkeit, dass ein chinesisches Unternehmen in den kommenden drei bis fünf Jahren Giganten wie OpenAI oder Anthropic überholt, auf 20 % oder weniger.

Die amerikanischen Exportkontrollen beschränken Chinas Zugang zu den fortschrittlichsten KI-Chips, was viele chinesische Unternehmen davon abhält, Spitzen-KI zu entwickeln, die enorme Mengen an Rechenleistung verbraucht. Stattdessen konzentrieren sie sich auf gängige Anwendungen, während US-Unternehmen in die neuesten Chips investieren, um die Grenzen des Machbaren zu verschieben. Justin Lin von Alibaba merkte an, dass in amerikanischen Unternehmen wie OpenAI ein großer Teil der Rechenleistung für die Forschung an der nächsten Generation eingesetzt werde, während sie in China so stark mit der Erfüllung alltäglicher Anforderungen ausgelastet seien, dass ihnen dafür nicht genügend Ressourcen zur Verfügung stünden.

Analysten der UBS schätzen, dass die gesamten Investitionsausgaben der führenden chinesischen Internetunternehmen, von denen ein großer Teil auf KI entfiel, im vergangenen Jahr umgerechnet etwa 1,19 Billionen Kč erreichten. Das entspricht ungefähr einem Zehntel dessen, was ihre amerikanischen Pendants ausgeben.

Fortschritte und Hindernisse in der chinesischen Forschung

Dennoch schreibt noch niemand China ab, da Unternehmen wie DeepSeek ihre Fähigkeit bewiesen haben, sich an begrenzte Ressourcen anzupassen. Zwei weitere KI-Entwickler – Zhipu (offiziell Knowledge Atlas Technology) und MiniMax – nahmen diesen Monat in Hongkong durch Börsengänge mehr als 20,87 Milliarden Kč ein. Die Aktien von MiniMax verdoppelten sich innerhalb von zwei Handelstagen gegenüber dem IPO-Preis (erstmaliges öffentliches Aktienangebot).

Alyssa Lee, eine erfahrene Technologieinvestorin, die jetzt bei einem KI-Start-up arbeitet, sagte, dass Investoren trotz des schwierigeren Umfelds mit der Möglichkeit eines technologischen Aufholprozesses oder Durchbruchs rechneten. Dieser Optimismus zeuge ihrer Ansicht nach vom Innovationsniveau, das chinesische Unternehmen unter Beweis gestellt hätten.

DeepSeek setzte sich vor einem Jahr in den USA mit einem hochwertigen KI-Modell durch und veröffentlicht seither Techniken zur effizienteren KI-Entwicklung, die auch von westlichen Forschern übernommen werden. Diesen Monat veröffentlichte DeepSeek zwei Forschungsartikel über eine neue Trainingsarchitektur, die es ermöglicht, größere Modelle mit weniger Chips zu erstellen, sowie über ein Speicherdesign, das die Effizienz der Modelle steigert.

In diesem Jahr haben Modelle von DeepSeek und Alibaba den Abstand zu den besten amerikanischen Modellen auf nur vier Monate verkürzt, verglichen mit einer durchschnittlichen Verzögerung von sieben Monaten in den vergangenen Jahren, wie die gemeinnützige Forschungsorganisation Epoch AI berichtet. Viele führende chinesische Modelle sind Open Source, was bedeutet, dass sie kostenlos heruntergeladen und angepasst werden können. Dies hilft chinesischen Unternehmen, ihre globale Sichtbarkeit zu erhöhen, während die führenden amerikanischen Modelle geschlossen bleiben.

Chinesische Chips aus heimischer Produktion

DeepSeek stieß jedoch auf Probleme. Bei der Entwicklung eines neuen Flaggschiffmodells im vergangenen Jahr testete das Unternehmen weniger fortschrittliche Chips von Huawei und anderen heimischen Anbietern, doch die Ergebnisse waren unbefriedigend, weshalb es für einen Teil des Trainings auf Nvidia-Chips zurückgriff. Danach erzielte es Fortschritte und plant, das Modell in den kommenden Wochen vorzustellen.

In den vergangenen Jahren haben Huawei und zahlreiche chinesische Chip-Start-ups Fortschritte erzielt – Zhipu gab am Mittwoch bekannt, ein Open-Source-Modell zur Bilderzeugung ausschließlich mit Huawei-Chips entwickelt zu haben –, doch der Leistungsunterschied zu den besten amerikanischen Chips bleibt groß.

China wird durch amerikanische Verbote beim Erwerb modernster Technologien zur Chipherstellung eingeschränkt. Unternehmen können für viele fortschrittliche Chips nicht auf führende Hersteller in Asien wie Samsung oder Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. zurückgreifen, sondern müssen sich beim Ausbau ihrer Kapazitäten auf weniger moderne importierte und heimische Maschinen verlassen.

Yao Shunyu vom chinesischen Internetgiganten Tencent, der OpenAI vor Kurzem verließ, um die KI-Aktivitäten bei Tencent zu leiten, bezeichnete auf der Veranstaltung in Peking die Kapazitäten zur Chipherstellung als das größte Hindernis.

Die jüngste Entscheidung Washingtons, den Verkauf des H200-Chips von Nvidia nach China zu genehmigen, dürfte an der Situation kaum etwas ändern. Nvidia-CEO Jensen Huang sagte, dass die chinesische Nachfrage nach diesem Chip hoch sei, doch Mitarbeiter chinesischer Technologieunternehmen erklären, dass der H200 – der zwei Generationen hinter der Rubin-Reihe zurückliegt – für das Training von Spitzen-KI nicht mehr ausreiche.

Die Unternehmen warten weiterhin auf die Genehmigung aus Peking für den Kauf des H200. Chinesische Beamte teilten einigen Unternehmen kürzlich mit, dass Käufe nur für „notwendige“ Zwecke wie die fortschrittliche KI-Forschung erfolgen sollten und dass China die Verwendung heimischer Chips weiterhin fördern werde.

Quellen: wsj.com livemint.com