Os chineses se envolveram na criação de GPUs produtivas, mas não por causa de placas de vídeo, mas por IA e bigdata

No ano passado, surgiram muitas notícias sobre o desenvolvimento de GPU na China – concorrentes em potencial para GPUs NVIDIA e AMD. Mas, após uma inspeção mais detalhada, verifica-se que a maioria dos desenvolvimentos visa o nicho GPGPU – computação de uso geral. Mais precisamente, para o mercado de aprendizado de máquina e inteligência artificial, onde as soluções NVIDIA agora estão conduzindo a moda. Este é o mercado que muitas startups chinesas estão almejando.

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Os investidores públicos e privados chineses estão dispostos a investir e estão despejando dinheiro em cada novo desenvolvedor local que desafie os produtos da NVIDIA, mesmo que seja apenas falatório. Uma ou duas entre uma dúzia de novas empresas sobreviverão, mas isso não incomoda os patrocinadores. As autoridades chinesas estão incentivando fortemente esses investimentos, na esperança de criar plataformas nacionais para IA, aprendizado de máquina e big data independentes de tecnologias e desenvolvimentos estrangeiros.

Segundo a americana Katten Muchin Rosenman, em 2020, a indústria de semicondutores na China atraiu mais de 140 bilhões de yuans de instituições financeiras, superando a indústria da Internet em termos de investimento. Nos primeiros cinco meses de 2021, cerca de 164 empresas chinesas de semicondutores receberam investimentos com um financiamento total de mais de 40 bilhões de yuans (US $ 6,17 bilhões), próximo ao nível de 2019.

Em 2025, espera-se que os chips aceleradores de IA respondam por mais de 80% do poder total de computação. Em apenas 5 a 7 anos, a IA ultrapassará as capacidades computacionais da computação tradicional, que vem se desenvolvendo há mais de meio século. É de se admirar que o dinheiro esteja fluindo para essa indústria como um rio?

Fonte da imagem: Iluvatar CoreX

Entre as jovens empresas chinesas de IA que receberam o reconhecimento dos investidores estão Iluvatar CoreX, Biren Technology, MetaX Integrated Circuit e Moore Threads Technology.

Iluvatar CoreX foi mencionado anteriormente como fabricante de GPGPU Big Island (BI) Zhixin Semiconductor Co., Ltd. Foi fundada em 2015 e pode ser considerada uma das mais antigas startups chinesas na área de IA. Em março deste ano, Iluvatar CoreX revelou seu GPGPU 7nm pronto para produção em massa (leia mais em nosso arquivo).

Fonte da imagem: Biren Technology

Fundada em 2019, a Biren Technology arrecadou mais de 4,7 bilhões de yuans desde o seu início de mais de 40 investidores, incluindo Hillhouse Group, Walden International China e BAI Capital. Hoje, sua capitalização ultrapassa 10 bilhões de yuans (US $ 1,5 bilhão). Este desenvolvedor promete GPGPU de 7 nm, que não será pior do que o design de 5 nm da NVIDIA.

Em 2020, nasceu o MetaX Integrated Circuit, apoiado por duas pessoas da AMD. Somente este fato permitiu que a startup atraísse investimentos de instituições financeiras sérias como Lightspeed China Partners, Sequoia Capital e ZhenFund.

O mesmo funcionou para um novato absoluto, a Moore Threads Technology, que levantou vários bilhões de yuans em investimentos em 100 dias desde sua fundação em outubro de 2020. A Moore Threads Technology foi fundada por nativos da NVIDIA, o que não deixou investidores indiferentes.

Fonte da imagem: Moore Threads Technology

Todas essas startups chinesas estão prestes a conquistar o mercado de IA e desafiar a NVIDIA e seus produtos. Mas é preciso lembrar que a força da NVIDIA não está apenas no GPGPU, mas também no suporte de software para desenvolvedores e na promoção da plataforma CUDA, o que vem fazendo desde 2006. Este é um ecossistema enorme e entrincheirado, cujo sucesso não será apenas difícil, mas incrivelmente difícil de repetir. No entanto, há uma receita para acelerar o progresso nas startups chinesas – são sanções, que não deixam escolha. Não importa o quão conveniente o CUDA seja, se o fornecimento das mais recentes GPUs para a China for proibido, os desenvolvedores locais terão que ajustar seus desenvolvimentos.