ISI ESCUCHAS a la retórica grandilocuente en Beijing y Washington, Estados Unidos y China están comprometidos en una competencia total por la supremacía tecnológica. “Fundamentalmente, creemos que unas pocas tecnologías seleccionadas jugarán una importancia enorme en la próxima década”, tronó Jake Sullivan, asesor de seguridad nacional del presidente Joe Biden, en septiembre pasado. En febrero, Xi Jinping, líder supremo de China, se hizo eco del sentimiento y afirmó que “necesitamos fortalecer urgentemente la investigación básica y resolver problemas tecnológicos clave” para “hacer frente a la competencia internacional en ciencia y tecnología, lograr un alto nivel de autosuficiencia y superación personal”.
Ninguna tecnología parece obsesionar más a los políticos de ambos lados del Pacífico en este momento que la inteligencia artificial (AI). Las rápidas mejoras en las habilidades de los “generativos” AIes como chatearGPT, que analizan el valor de la web de texto humano, imágenes o sonidos y luego pueden crear simulacros cada vez más aceptables, solo han fortalecido la obsesión. si generativo AI demuestra ser tan transformadora como afirman sus impulsores, la tecnología podría dar a quienes la manejan una ventaja económica y militar en la principal contienda geopolítica del siglo XXI. Los estrategas occidentales y chinos ya hablan de un AI carrera de armamentos. ¿Puede China ganarlo?
en algunas medidas de AI proeza, la autocracia tomó la delantera hace algún tiempo (ver gráfico 1). China superó a Estados Unidos en la proporción de personas altamente citadas AI papeles en 2019; en 2021 el 26% de AI Las publicaciones de conferencias a nivel mundial provinieron de China, en comparación con la participación de Estados Unidos del 17%. Nueve de las diez instituciones más importantes del mundo, por volumen de AI publicaciones, son chinas. De acuerdo con un punto de referencia popular, también lo son los cinco principales laboratorios que trabajan en visión artificial, un tipo de AI particularmente útil para un estado de vigilancia comunista.
Al mismo tiempo, cuando se trata de “modelos básicos”, que dan el zumbido generativo AISegún su ingenio, Estados Unidos se encuentra firmemente al frente (ver gráfico 2). CharlarGPT y el modelo pionero detrás de él, cuya última versión se llama GPT-4, son el niño del cerebro de OpenAI, una startup estadounidense. Un puñado de otras firmas estadounidenses, de firmas pequeñas como Anthropic o Stability AI a gigantes tecnológicos como Google, Meta y Microsoft (que es copropietario de OpenAI), tienen sus propios sistemas poderosos. ERNIEun rival chino de ChatGPT construido por Baidu, el gigante de búsqueda en Internet de China, es visto como menos inteligente que la mayoría de ellos (ver gráfico 3). Alibaba y Tencent, los titanes tecnológicos más poderosos de China, aún tienen que revelar su propio generador AIs.
Esto lleva a los entendidos a concluir que China está dos o tres años por detrás de Estados Unidos en la construcción de modelos de base. Hay tres razones para este bajo rendimiento. El primero se refiere a los datos. En la superficie, una autocracia centralizada debería ser capaz de reunir gran parte de ella: el gobierno, por ejemplo, pudo entregar sus tesoros de información de vigilancia sobre ciudadanos chinos a empresas como SenseTime o Megvii que, con la ayuda de la los principales laboratorios de visión artificial del país, y luego lo utilizó para desarrollar sistemas de reconocimiento facial de primer nivel.
Esa ventaja ha demostrado ser menos formidable en el contexto de la generación generativa. AIs, porque los modelos básicos se entrenan en los datos no estructurados mucho más voluminosos de Internet. Los constructores de modelos estadounidenses se benefician del hecho de que el 56% de todos los sitios web están en inglés, mientras que solo el 1,5% están en mandarín o en otros idiomas de China, según datos de la W3Techs, un sitio de investigación en Internet. Como señala Yiqin Fu de la Universidad de Stanford, los chinos interactúan con Internet principalmente a través de súper aplicaciones móviles como WeChat y Weibo. Estos son “jardines amurallados”, por lo que gran parte de su contenido no está indexado en los motores de búsqueda. Esto hace que el contenido sea más difícil para AI modelos para chupar. La falta de datos puede explicar por qué Wu Dao 2.0, un modelo chino presentado en 2021 por la Academia de Inteligencia Artificial de Beijing, un equipo respaldado por el estado, no logró causar sensación a pesar de que posiblemente sea más complejo computacionalmente que GPT-4.
La segunda razón de los mediocres logros generativos de China tiene que ver con el hardware. El año pasado, Estados Unidos impuso estrictos controles de exportación sobre cualquier tecnología que pudiera dar a su principal rival geoestratégico una ventaja en AI. En particular, eso incluye los potentes chips utilizados en los centros de datos de computación en la nube donde los modelos básicos aprenden, y las herramientas de fabricación de chips que podrían permitir que China construya tales semiconductores por su cuenta.
Eso fue un duro golpe para los constructores de modelos chinos. Un análisis de 26 grandes modelos chinos por el Centro para la Gobernanza de AI, un grupo de expertos británico, descubrió que más de la mitad dependía de Nvidia, un diseñador de chips estadounidense, para su poder de procesamiento. Algunos informes sugieren que SMICel mayor fabricante de chips de China, ha producido prototipos de chips que están solo una o dos generaciones por detrás TSMC, el líder de la industria taiwanesa que fabrica chips para Nvidia (ver gráfico 4). Pero es posible que la empresa china solo pueda producir en masa chips que TSMC producía millones hace tres o cuatro años. Un profesor de una destacada universidad china lamenta la debilidad de su país en esa “infraestructura básica” de AI.
Chino AI las empresas también están teniendo más problemas para hacerse con otra exportación estadounidense: los conocimientos técnicos. Estados Unidos sigue siendo un imán para el talento tecnológico del mundo; dos terceras partes de AI expertos en Estados Unidos que presentan trabajos en el mayor AI conferencia son nacidos en el extranjero. Los ingenieros chinos constituían el 27 % de ese grupo selecto en 2019. Muchos chinos AI Los científicos estudiaron o trabajaron en Estados Unidos antes de traer sus aprendizajes automáticos a casa. (Pocos cerebritos que no sean chinos considerarían mudarse a un estado policial como un paso inteligente en su carrera). La pandemia de covid-19 y las crecientes tensiones chino-estadounidenses están causando que su número disminuya. En la primera mitad de 2022, Estados Unidos otorgó la mitad de visas a estudiantes chinos que en el mismo período de 2019.
La triple escasez de datos, hardware y experiencia ha sido un verdadero obstáculo para China. Si sostendrá chino AI Las ambiciones retroceden mucho más tiempo es, sin embargo, otra cuestión.
Logro de información
Toma datos. El 13 de febrero, las autoridades locales de Beijing, donde casi un tercio de los chinos AI están ubicadas las empresas, dijo que estaba publicando datos de 115 organizaciones afiliadas al estado, dando a los constructores de modelos 15,880 conjuntos de datos para jugar. El gobierno central ha señalado anteriormente que quiere desmantelar los jardines amurallados de las aplicaciones chinas, lo que podría liberar más datos, dice Kayla Blomquist, exdiplomática estadounidense en China que ahora trabaja en la Universidad de Oxford. Lo más importante es que los últimos modelos parecen capaces de transferir aprendizajes de un idioma a otro. En el documento que describe GPT-4, abiertoAI dijo que el modelo se desempeñó notablemente bien en tareas en chino a pesar de la escasez de material fuente chino en los datos de entrenamiento del modelo. Ya es de Baidu ERNIE fue entrenado en una gran cantidad de datos en idioma inglés, señala Jeffrey Ding de la Universidad George Washington.
También en el hardware, China está encontrando soluciones alternativas. El Tiempos financieros informó en marzo que SenseTime, que está en la lista negra del gobierno de Estados Unidos, ha utilizado intermediarios para eludir los controles de exportación. algo de chino AI las empresas pueden aprovechar el poder de cómputo de los chips avanzados de Nvidia a través de servidores en la nube ubicados en otros países. Alternativamente, pueden simplemente comprar más semiconductores menos avanzados de Nvidia o usarlos de manera más eficiente con la ayuda de un software inteligente. Para continuar sirviendo al vasto mercado chino, la compañía estadounidense ha diseñado procesadores menos potentes que cumplen con las sanciones. Estos son entre un 10% y un 30% más lentos que su kit de gama alta y terminan siendo más costosos para los clientes chinos por unidad de potencia de procesamiento. Pero hacen el trabajo.
China podría aliviar en parte la escasez de chips y de capacidad intelectual con la ayuda de modelos de “código abierto”. El funcionamiento interno de estos modelos puede ser descargado por cualquiera y ajustado a una tarea específica. Lo que es más importante, eso incluye los números, llamados “pesos”, que definen la estructura del modelo y que se derivan de costosas ejecuciones de entrenamiento. Alpaca, un modelo construido por investigadores de la Universidad de Stanford utilizando los pesos de LLaMAMÁun modelo básico creado por Meta, se hizo por menos de $ 600, en comparación con sumas del orden de $ 100 millones para entrenar algo como GPT-4. Alpaca funciona tan bien como la versión original de ChatGPT en muchas tareas.
Chino AI los laboratorios podrían aprovechar de manera similar los modelos de código abierto, que encarnan la sabiduría colectiva de los equipos de investigación internacionales. Matt Sheehan de Carnegie Endowment for International Peace, otro grupo de expertos, dice que China tiene forma de ser un “seguidor rápido”: sus laboratorios han absorbido los avances del exterior y luego los han incorporado rápidamente a sus propios modelos, a menudo con recursos estatales abundantes. . Un destacado capitalista de riesgo de Silicon Valley es más contundente y llama a los modelos de código abierto un regalo para el Partido Comunista.
Tales consideraciones hacen que sea difícil imaginar que Estados Unidos o China puedan, a largo plazo, construir una ventaja insalvable en AI modelado. Cada uno bien puede terminar con AIs de capacidad más o menos similar, incluso si a China le cuesta mucho mantenerse al día frente a las sanciones estadounidenses. Pero incluso si la carrera de los constructores de modelos es un empate, Estados Unidos tiene algo a su favor que podría convertirlo en el gran AI ganador: su capacidad incomparable para difundir la innovación de vanguardia en toda la economía. Después de todo, fue una difusión más eficiente de la tecnología lo que ayudó a Estados Unidos a abrir una ventaja tecnológica sobre la Unión Soviética, que en la década de 1950 producía el doble de ciencia. PAGhDs como su adversario democrático.
China es, por supuesto, mucho más competente que la Unión Soviética en la adopción de nuevas tecnologías. Sus plataformas fintech, 5GRAMO las telecomunicaciones y los trenes de alta velocidad son todos de clase mundial. Pero esos éxitos pueden ser la excepción, no la regla, dice el Sr. Ding. Particularmente en el despliegue de sensores, computación en la nube y software comercial, todo complementario a AI—China lo ha hecho menos bien.
Si bien es posible que los controles de exportación estadounidenses no descarrilen toda la construcción de modelos chinos, limitan la industria tecnológica de China de manera más amplia, lo que ralentiza la adopción de cualquier nueva tecnología. Además, la China corporativa en su conjunto, y especialmente las pequeñas y medianas empresas, carecen de tecnólogos que actúen como conductos para la difusión tecnológica. Sectores de la economía están dominados por empresas estatales, que tienden a ser aburridas y reacios al cambio. El “Gran Fondo” de chips de China, que recaudó 50.000 millones de dólares en 2014 con miras a respaldar empresas nacionales de semiconductores, se ha visto envuelto en escándalos. Muchos de los miles de AI las startups creadas en los últimos años simplemente han dado una palmada en el AI etiqueta con la esperanza de obtener una tajada de los generosos subsidios repartidos por el estado a la industria favorecida.
Como consecuencia, al sector privado de China le puede resultar difícil aprovechar al máximo los beneficios generativos. AI, especialmente si el Partido Comunista impone fuertes regulaciones para evitar que los chatbots digan algo que no les gusta a sus censores. Tales desventajas se sumarían al soborno más amplio de la empresa privada por parte de Xi, incluida una represión de dos años y medio contra la industria tecnológica de China. Aunque esta campaña contra la tecnología ha terminado oficialmente, ha dejado cicatrices en las empresas.
El resultado es un escalofrío en el sentimiento tecnológico. El año pasado inversiones privadas en chino AI las nuevas empresas ascendieron a $ 13.5 mil millones, menos de un tercio de la cantidad que fluyó a sus rivales estadounidenses. En los primeros cuatro meses de 2023, la brecha de financiación parece haberse ampliado, según PitchBook, un proveedor de datos. Sea o no generativo AI resulta revolucionario, el libre mercado ha apostado por quién sacará el máximo partido de él. ■
