Nach Berichten von Bloomberg unter Berufung auf Insider hat die Ant Group einen bedeutenden Durchbruch im Bereich der künstlichen Intelligenz erzielt. Durch den Einsatz chinesischer Chips von Alibaba und Huawei konnte das Unternehmen die Trainingskosten für KI-Modelle um 20 % senken. Diese Nachricht verleiht Chinas Bemühungen um technologische Unabhängigkeit neuen Schwung.
Dem Bericht zufolge zeigen interne Tests der Ant Group, dass die chinesischen KI-Chips in ihrer Leistung mit vergleichbaren Produkten des Branchenführers Nvidia mithalten können. Eine breite Validierung und Anwendung dieses Ergebnisses könnte das globale Marktgeschehen im Bereich der KI-Chips erheblich verändern.
Bildquelle: Das Bild wurde mit KI generiert und stammt von Midjourney.
Zuvor gab es Marktgerüchte, dass das neue Modell des chinesischen KI-Startups DeepSeek weit weniger Chips benötigt als erwartet, was zu Schwankungen des Nvidia-Aktienkurses führte. Die offizielle Mitteilung der Ant Group liefert nun überzeugendere Beweise für die Leistungsfähigkeit chinesischer KI-Chips.
Trotz der US-amerikanischen Exportkontrollen sind Nvidia-KI-Chips in China weiterhin stark nachgefragt. Es gibt sogar Berichte, dass chinesische Käufer weiterhin aktiv nach den neuesten Chips der Blackwell-Serie suchen. Wenn die Technologie der Ant Group jedoch im großen Maßstab eingesetzt und mehr chinesische Unternehmen zu heimischen KI-Chips wechseln, könnte dies die Profitabilität von Nvidia als derzeit beliebtestem Anbieter von KI-Chips schwächen.
Bislang haben sich weder die Ant Group noch Nvidia zu Kommentaren geäußert.
Der Fortschritt der Ant Group zeigt nicht nur die Fortschritte Chinas im Design und der Herstellung von KI-Chips, sondern deutet auch darauf hin, dass die Bedeutung heimischer Lieferketten in der zukünftigen Entwicklung der KI-Technologie immer wichtiger werden wird. Die Senkung der KI-Trainingskosten ist von entscheidender Bedeutung für die Verbreitung und Anwendung von KI-Technologien, insbesondere bei der Ausbildung großer Modelle mit hohem Rechenbedarf.