Rückstand zu den USA: Huawei-Chef fordert schnellere KI-Entwicklung in China
Eric Xu, der Vorsitzende von Huawei, fordert chinesische KI-Forscher auf, ihr Entwicklungstempo zu beschleunigen, um Risiken der künstlichen Intelligenz frühzeitig zu erkennen und eine Balance zwischen Fortschritt und Sicherheit zu finden.
Wie die Financial Times berichtet(öffnet im neuen Fenster), äußerte Xu seine Forderung auf einer Pressekonferenz als Reaktion auf die Forderungen nach einer koordinierten Verlangsamung der KI-Entwicklung von US-Unternehmen wie Anthropic und OpenAI.
Zeitgleich präsentierte das Unternehmen Fortschritte bei dem Vorhaben, gegen die marktbeherrschende Stellung von Nvidia bei fortschrittlichen KI-Chips vorzugehen. So kündigte Huawei etwa den Start des Ascend-960-DT-Chips für das Training von KI-Modellen für das erste Quartal 2027 an.
Nvidia-Chips und Cuda-Software sollen in China rückläufig sein
Im dritten Quartal 2027 soll ein spezialisierter Chip für Inferenz-Anwendungen folgen. Beide Prozessoren sollen im Vergleich zur aktuellen High-End-Generation die doppelte Rechenleistung erbringen.
Um die schwächere Leistung einzelner Prozessoren auszugleichen, setzt Huawei auf fortschrittliche Netzwerktechnologien und Systemarchitekturen. Durch diese Maßnahmen sollen Rechenzentren künftig Systeme mit bis zu 4.096 Ascend-Prozessoren bündeln können, was das Training und den Betrieb deutlich größerer KI-Modelle ermöglichen soll.
Xu räumte ein, dass Huawei noch nicht so fortschrittlich wie US-Unternehmen sei. Die US-Exportbeschränkungen hätten allerdings dazu geführt, dass chinesische Kunden verstärkt auf heimische Technologien setzen. Huawei und die chinesische Regierung streben eine vollständige Unabhängigkeit in der gesamten Halbleiter-Lieferkette an.
Huawei geht davon aus, dass die Ascend-Reihe Nvidia beim Marktanteil in China inzwischen überholt hat. Zudem erklärte Chefentwickler Heng Liao, dass der Software-Vorsprung von Nvidias Cuda-Plattform schrumpft, da Huawei inzwischen neue Programmierwerkzeuge eingeführt hat. Auf dieser Basis sollen mindestens sechs bis sieben chinesische KI-Labore innerhalb der nächsten zwei Jahre das Training von Großmodellen mit 10 bis 40 Billionen Parametern planen.
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