soy2017, Pekín revelación Una ambiciosa hoja de ruta para dominar el desarrollo de la inteligencia artificial, con el objetivo de asegurar el liderazgo global para 2030. Luego, a finales de 2022, el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI conmocionó al mundo y a China.
En ese momento, las principales empresas tecnológicas chinas todavía se estaban recuperando de una represión gubernamental de 18 meses que drenó casi 1 billón de dólares del sector tecnológico de China. Pasó casi un año antes de que un puñado de chatbots chinos con IA recibieran la aprobación oficial para su lanzamiento público. Algunos han cuestionado la postura de China sobre la censura. Frenar las ambiciones de IA del país. Mientras tanto, los controles de exportación de la administración Biden, presentados apenas un mes antes del debut de ChatGPT, tenían como objetivo excluir a China de los semiconductores avanzados necesarios para entrenar modelos de IA a gran escala. Sin chips sofisticados, el objetivo de Beijing de dominar la IA para 2030 parece cada vez más fuera de alcance.
Pero si avanzamos hasta el día de hoy, una ráfaga de impresionantes publicaciones chinas sugiere que el liderazgo de Estados Unidos en IA se está reduciendo. En noviembre, alibaba y desarrolladores chinos de IA dípsico Modelo lógico lanzado que, según algunas medidas, rivaliza con la vista previa o1 de OpenAI. Ese mismo mes, el gigante chino de los videojuegos Tencent presentó Hunuan-Large, un modelo de código abierto que prueba de empresa Supera a los mejores modelos de código abierto desarrollados en EE. UU. en varios puntos de referencia. Luego, en los últimos días de 2024, DeepSeek lanzó DeepSeek-v3, que ahora ocupa el puesto más alto entre las IA de código abierto en una popular tabla de clasificación en línea y Defenderse contra Sistema cerrado de alto rendimiento de OpenAI y Anthropic.
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Antes del lanzamiento de DeepSeek-v3, la tendencia ya había llamado la atención de Eric Schmidt, ex director ejecutivo de Google y una de las voces más influyentes en la política de inteligencia artificial de Estados Unidos. En mayo de 2024, Schmidt afirmó con confianza que Estados Unidos mantenía una Dos o tres años de liderazgo en IA“Lo cual es la eternidad en mi libro.” Sin embargo, en noviembre, un hablar En la Harvard Kennedy School, Schmidt cambió de opinión. Citó el progreso de Alibaba y Tencent como evidencia de que China está cerrando la brecha. “Es impactante para mí”, dijo. “Pensé que las restricciones que les pusimos a los chips los frenarían”.
Más allá de la fuente del prestigio nacional, quién dirija la IA probablemente tendrá implicaciones para el equilibrio de poder global. Si los agentes de IA pueden automatizar gran parte de la fuerza laboral, pueden mejorar las economías de los países. Y los sistemas futuros, capaces de manejar armas o piratear a los adversarios, podrían proporcionar una ventaja militar decisiva. A medida que los países atrapados entre las dos superpotencias se ven obligados a elegir entre sistemas de inteligencia artificial chinos o estadounidenses, la inteligencia artificial podría surgir como una poderosa herramienta de influencia global. Los rápidos avances de China plantean dudas sobre si los controles estadounidenses a las exportaciones de semiconductores serán suficientes para mantener la ventaja de Estados Unidos.
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La construcción de una IA más potente depende de tres ingredientes esenciales: datos, algoritmos innovadores y potencia informática o computación bruta. Los datos de entrenamiento para modelos de lenguaje grandes como GPT-4o generalmente se obtienen de Internet, lo que significa que están disponibles para desarrolladores de todo el mundo. Del mismo modo, los algoritmos, o nuevas ideas sobre cómo mejorar los sistemas de IA, cruzan fronteras fácilmente, ya que las nuevas técnicas a menudo se comparten en artículos académicos. Incluso si no lo hacen, China tiene una gran cantidad de talento en IA, lo que produce Más investigadores destacados de IA En cambio, los chips avanzados son increíblemente difíciles de fabricar y, a diferencia de los algoritmos o los datos, son un bien físico que puede detenerse en la frontera.
La cadena de suministro de semiconductores avanzados está dominada por Estados Unidos y sus aliados. Las empresas estadounidenses Nvidia y AMD tienen un duopolio efectivo en GPU de centros de datos utilizadas para IA. Sus diseños son tan complejos (con transistores medidos en nanómetros de un solo dígito) que actualmente sólo la empresa taiwanesa TSMC fabrica estos chips de primera línea. Para ello, TSMC se apoya en máquinas multimillonarias que sólo la empresa holandesa ASML puede fabricar.
Estados Unidos ha tratado de utilizar esto a su favor. En 2022, la administración Biden introdujo controles de exportación, leyes que impiden la venta de chips sofisticados a China. Se han seguido una serie de medidas iniciadas en este paso. La primera administración de Trumpque buscaba impedir el acceso de China a la tecnología de fabricación de chips. Estos esfuerzos no sólo han restringido el flujo de chips avanzados a China, sino que también han obstaculizado los chips del país. Industria nacional de chips. La secretaria de Comercio de EE.UU., Gina Raimondo, dice que los chips de China llevan “años de retraso” 60 minutos en abril
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Aún así, se enfrentaron a su primer obstáculo antes de que se anunciaran los controles de exportación de 2022, ya que, según se informa, los desarrolladores chinos almacenaron los chips que pronto serán restringidos. DeepSeek, el desarrollador chino detrás de un modelo lógico de IA llamado R1, que Vista previa de O1 del rival OpenAI, unido un grupo 10.000 Las GPU Nvidia A100, que pronto serán prohibidas, un año antes de que se introdujeran los controles de exportación.
Contrabando También puede reducir la eficacia de los controles de exportación. En octubre, Reuters Informe Los chips TSMC limitados se encontraron en un producto fabricado por la empresa china Huawei. También se dice que las empresas chinas adquirieron chips restringidos usándolos. Compañía Shell Fuera de China. Otros tienen controles de exportación eludidos Alquila acceso a GPU de proveedores de nube extranjeros. En diciembre, El diario de Wall Street Informe Que Estados Unidos está desarrollando nuevas medidas que limitarán la capacidad de China de acceder a chips a través de otros países.
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Si bien los controles de exportación de Estados Unidos reducen el acceso de China a los semiconductores más avanzados, aún permiten la venta de chips menos potentes. Determinar qué chips deberían y no deberían permitirse ha resultado ser un desafío En 2022, Nvidia Se ha modificado el diseño de su buque insignia. chip para crear una versión para el mercado chino que se encuentre dentro del umbral de restricción. El chip seguía siendo útil para el desarrollo de la IA, lo que llevó a Estados Unidos a imponer restricciones en octubre de 2023. “Tuvimos un año en el que (China) sólo pudo comprar chips que fueran básicamente buenos”, dijo Lennart Heim, jefe de IA y computación en el Centro de Tecnología y Política de Seguridad de RAND Corporation. Esta brecha, junto con el tiempo para que los nuevos chips lleguen a la infraestructura de los desarrolladores de IA, es la razón por la que todavía no vemos el impacto total de los controles de exportación en el desarrollo de la IA de China, afirmó.
Queda por ver si el umbral actual logra el equilibrio adecuado. En noviembre, Tencent lanzó un modelo de lenguaje llamado Hunuan-Large That realizando La variante más poderosa de Meta es Llama 3.1 en varios puntos de referencia. Si bien los puntos de referencia son una medida imperfecta para comparar la inteligencia general de los modelos de IA, el rendimiento de Hunyuan-Large es impresionante porque fue entrenado utilizando la GPU Nvidia H20, menos potente y no regulada, según Investigación Por el Laboratorio de Seguridad y Riesgos de Berkeley. “Claramente están aprovechando mucho mejor el hardware gracias al software avanzado”, afirmó Ritvik Gupta, autor del estudio, que también asesora a la Unidad de Innovación de Defensa del Departamento de Defensa. DeepSeek-v3 de un laboratorio chino rival, que se cree que es Modelos abiertos fuertes disponiblesfue entrenado usando sorprendentemente poca computación. Si bien existe una gran incertidumbre sobre cómo abordará el presidente electo Donald Trump la política de IA, varios expertos dijeron a TIME en noviembre que esperaban que los controles a las exportaciones continuaran, e incluso se ampliaran.
antes Nuevas restricciones Lanzado en diciembre, nuevamente por empresas chinas. surtir Chips bloqueados pronto. “Es necesario repensar toda esta estrategia”, afirmó Gupta. “Dejen de jugar al hack-a-mole con estos chips de hardware”. Sugiere que en lugar de intentar frenar el desarrollo de grandes modelos de lenguaje restringiendo el acceso a los chips, el ejército estadounidense debería centrarse en impedir el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial, que, según él, a menudo requieren menos potencia informática para entrenarse. Sin embargo, reconoció que las restricciones en otras partes de la cadena de suministro de chips, como las máquinas de ASML utilizadas para fabricar chips, han desempeñado un papel importante en la desaceleración de la industria nacional de chips de China.
Heim dice que durante el año pasado, la ventaja de EE.UU. se ha reducido, aunque señala que China ahora iguala los mejores modelos de código abierto en EE.UU., rezagada alrededor de un año con respecto a los principales modelos cerrados. Añadió que cerrar la brecha no significa necesariamente que los controles de exportación estén fallando. “Alejémonos de este binario de controles de exportación que funcionan o no”, dijo, añadiendo que China podría tardar más en sentir su efecto.
La última década ha visto un aumento asombroso en la computación utilizada para entrenar modelos de IA. Por ejemplo, GPT-4 de OpenAI, lanzado en 2023, se supone Entrenado utilizando aproximadamente 10.000 veces más computación que GPT-2 lanzado en 2019. Hay indicios de que la tendencia continuará, ya que las empresas estadounidenses prefieren incógnita Y el amazonas Construya supercomputadoras masivas con cientos de miles de GPU, superando la potencia informática utilizada para entrenar los principales modelos de IA actuales. Si eso sucede, Hime predice que la prohibición estadounidense de exportar chips obstaculizará la capacidad de China para seguir el ritmo del desarrollo de la IA. “Los controles de exportación perjudican principalmente”, dijo Heim, y agregó que incluso si algunos chips restringidos llegan a manos de desarrolladores chinos, la reducción de números, los controles de exportación dificultan el entrenamiento y el despliegue de modelos a escala. “Espero que los controles de exportación se vuelvan más estrictos con el tiempo, siempre y cuando el conteo siga siendo importante”, dijo.
Dentro de Washington, “en este momento hay renuencia a llevar a China a la mesa (de negociación)”, dijo Scott Singer, académico visitante en el Programa de Tecnología y Asuntos Internacionales del Carnegie Endowment for International Peace. La lógica subyacente: ‘(Si Estados Unidos está por delante), ¿por qué deberíamos compartir algo?’
Pero señala que existen razones de peso para discutir la IA con China. “China no tiene por qué ser una fuente de riesgo catastrófico”, afirma, añadiendo que su progreso continuo a pesar de las limitaciones computacionales significa que algún día podría crear IA con capacidades peligrosas. “Si China está muy cerca, considere qué tipo de conversación desea tener con ellos sobre cómo proteger los sistemas de ambas partes”, dijo Singer.