China ar fi la doar „câteva luni” în urma Occidentului la modelele AI, potrivit CNBC, care citează declarațiile lui Demis Hassabis, CEO Google DeepMind, făcute într-un interviu pentru noul podcast al publicației, „The Tech Download”.
Hassabis, care conduce unul dintre cele mai influente laboratoare de inteligență artificială și este asociat direct cu dezvoltarea asistentului Gemini al Google, spune că evaluarea sa contrazice percepția potrivit căreia China ar fi rămas mult în urmă. În podcast, el a afirmat că modelele chinezești sunt mai aproape de capabilitățile din SUA și din Vest „decât poate credeam acum unul sau doi ani”.
„Poate că sunt doar cu câteva luni în urmă în acest moment.”
De ce s-a schimbat percepția: DeepSeek, Alibaba și noile modele
CNBC amintește că, în urmă cu aproximativ un an, laboratorul chinez DeepSeek a lansat un model care a produs reacții puternice în piețe, prin performanțe obținute cu cipuri mai puțin avansate și la costuri mai mici decât alternativele americane. De atunci, DeepSeek a mai lansat modele, iar „factorul de șoc” s-a estompat, însă dinamica lansărilor a continuat.
În același timp, giganți precum Alibaba, dar și companii mai mici precum Moonshot AI și Zhipu, au prezentat modele considerate „foarte capabile”, potrivit relatării CNBC. Mesajul de fond: ecosistemul chinez a redus rapid diferența la nivel de produse și performanță percepută.
„Pot recupera, dar pot inova dincolo de frontieră?”
Hassabis a nuanțat însă ideea de „apropiere” de Occident, spunând că firmele chineze nu au demonstrat încă abilitatea de a produce descoperiri care să împingă înainte „frontiera” tehnologică, nu doar să o ajungă din urmă. El a dat ca exemplu „transformerul”, arhitectura publicată de cercetători Google în 2017, care stă la baza modelelor lingvistice mari folosite astăzi în produse precum ChatGPT (OpenAI) și Gemini (Google).
În opinia sa, întrebarea esențială este dacă actorii din China pot veni cu o inovație fundamentală „dincolo de frontieră”, nu doar cu optimizări și replicări ale direcțiilor deja validate. Hassabis a sugerat că, până acum, această dovadă nu a apărut.
Restricțiile la cipuri și miza infrastructurii de calcul
Un obstacol major rămâne accesul la tehnologie critică, în special la semiconductori de ultimă generație necesari pentru antrenarea modelelor avansate, în contextul restricțiilor de export impuse de SUA pentru cipurile Nvidia. CNBC notează că Casa Albă ar fi indicat că ar aproba vânzări către China pentru cipul Nvidia H200, dar acesta nu este vârful de gamă al companiei.
Producători locali, precum Huawei, încearcă să acopere deficitul, însă performanța ar fi în continuare sub oferta Nvidia, conform articolului. Pe termen mai lung, unii analiști consideră că lipsa accesului la cele mai performante cipuri ar putea duce la lărgirea diferenței dintre modelele americane și cele chineze.
Evaluări din industrie și semnale din China
CNBC îl citează și pe Jensen Huang, CEO Nvidia, care a spus anul trecut că SUA „nu sunt cu mult în față” în cursa AI, indicând că China stă bine la infrastructură și modele, în timp ce SUA ar avea avantajul clar la cipuri. În paralel, un manager de portofoliu de la Janus Henderson, Richard Clode, a declarat pentru CNBC că se așteaptă la o „divergență” în anii următori, pe măsură ce infrastructura superioară din SUA va permite iterații mai rapide și modele mai capabile.
Articolul menționează și o recunoaștere a dificultăților din partea Alibaba: Lin Junyang, lider tehnic al echipei Qwen, ar fi spus la o conferință de la Beijing că există sub 20% șanse ca o companie chineză să depășească giganții americani în următorii trei-cinci ani, potrivit South China Morning Post, citat de CNBC, invocând și diferențe mari de infrastructură de calcul.
DeepMind, „un Bell Labs modern”, și contextul Google
Hassabis a pus lipsa unor „descoperiri de frontieră” mai degrabă pe seama „mentalității” decât a restricțiilor tehnologice, comparând DeepMind cu „un Bell Labs modern”, orientat spre „inovație exploratorie”, nu doar spre extinderea a ceea ce este deja cunoscut. În același timp, el a recunoscut că pentru acest tip de progres este necesară inginerie de clasă mondială, iar „China are cu siguranță asta”, potrivit CNBC.
În context, CNBC reamintește că DeepMind, fondată de Hassabis și cumpărată de Google în 2014, este un motor important pentru produsele AI ale Alphabet, inclusiv Gemini. În noiembrie, Google a introdus Gemini 3, cel mai recent model al companiei, într-un moment în care grupul încearcă să reducă percepția că ar rămâne în urma rivalilor, precum OpenAI.
