চীনা এআই ল্যাবগুলি হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতার মধ্যে উদ্ভাবন করছে, খরচ-কার্যকর স্মার্ট অর্থনীতি চালু করছে

ChainCatcher এর সংবাদ, গবেষণা প্রতিষ্ঠান Delphi Digital একটি পোস্টে বলেছে যে, হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা চীনের ল্যাবগুলিকে কম খরচের মডেল এবং দক্ষ টেকস্ট্যাকের দিকে নিয়ে যাচ্ছে। রপ্তানি নিয়ন্ত্রণের কারণে তারা উন্নত চিপ পেতে বাধাগ্রস্ত, দেশীয় অ্যাক্সেলারেটরগুলি ইনফারেন্স পরিচালনা করতে পারে, কিন্তু অগ্রণী ট্রেনিং এখনও অসম্ভব। চীনের ল্যাবগুলি সিস্টেম দক্ষতা, মডেল আর্কিটেকচার, ট্রেনিং ডেটা এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এ উদ্ভাবনী পদ্ধতি অনুসরণ করছে; DeepSeek গিপিইউ-এর অবসরের সময়কাল এড়ানোর জন্য ডেটা মুভমেন্টের একটি পদ্ধতি খুঁজে পেয়েছে, এবং ByteDance এবং Moonshot কয়েক মাসের মধ্যে অনুরূপ সংস্করণগুলি প্রকাশ করেছে। আর্কিটেকচারে, ট্রেনিংয়ের জন্য দেশীয় চিপগুলির জন্য অপটিমাইজড, কমখরচের ডিজিটাল ফরম্যাটগুলির দিকে সরানো হচ্ছে, স্পার্স আর্কিটেকচারগুলি token-এর প্রতি অপারেশনকে কমিয়েছে,এবং attention mechanism-এর তিনটি পুনঃডিজাইন করা হয়েছে, long-context memory cost-এর নিয়ন্ত্রণের জন্য। ডেটা-এর 측면에서, more dense prediction targets and better optimizers-এর mালায় token-এর per-token learning signal-এর intensity-এর oshsho korechhe। Reinforcement learning-এ, DeepSeek-এর GRPO default recipe-এর roop dhorlo, ByteDance, Alibaba, and MiniMax-এর 1 year-er modhye each one successor solution release korechhe। Chinese models now belong to the most cost-effective frontier adjacent systems। OpenRouter-এ, Chinese-developed models-এর weekly token consumption share 2024-এর shesh 1.2% er niche chilo, 2026-এr shuru te majority e ponechhe। Chinese AI market 2024 to early 2026 er modhye price war-er shomoye chilo, multiple labs-এr implicit revenue multiples 47–117x, while Anthropic and OpenAI-এr 15–21x। Huawei Ascend chips currently usable for inference; DeepSeek reportedly attempted to train R2 on Ascend but encountered technical issues and returned to NVIDIA। Domestic accelerator supply still below projected demand.