Gerangel um KI-Vorherrschaft Chips verboten, Software auf Erfolgskurs: Zwei neue Kapitel in Nvidias China-Krimi

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Peking mag Nvidia loswerden wollen, doch das ist schwieriger als geplant. Gerade hat die chinesische Regierung Chips von Nvidia gebannt, da verkündet der chinesische Cloud-Anbieter Alibaba eine globale strategische Partnerschaft mit … Nvidia.

Der von Jack Ma gegründete, führende E-Commerce- und KI-Konzern Alibaba gab am Rande der Apsara-Konferenz in seiner Heimatstadt Hangzhou bekannt, dass seine Tochter Alibaba Cloud auf ihrer KI-Plattform PAI „die komplette Nvidia-Physical-AI-Software-Suite“ integrieren wird, berichtet das chinesische Wirtschaftsportal Diyi Caijing.

Zu diesem Software-Stack von Nvidia, der mit dieser Partnerschaft den Unternehmenskunden der Alibaba-Cloud zur Verfügung stehen wird, gehören Werkzeuge wie Isaac Sim, Isaac Lab, Cosmos und Datenbanken der physischen künstlichen Intelligenz.

Die „physical KI“, wie sie in Deutschland auch genannt wird, ist das Bindeglied zwischen der Software mit ihren KI-Modellen und der Hardware in der „physischen Welt“, etwa bei der Steuerung von Robotern, autonom fahrenden Fahrzeugen und Drohnen oder anderen Anwendungen der „embodied AI“.

Alibabas KI-Kurs

Alibaba baut gerade sein KI-Geschäft global stark aus, unter anderem mit Datenzentren in Dutzenden Ländern. Während sich Politiker in Washington und Peking immer weiter in ihren für beide Seiten schädlichen Chip- und Technologiekrieg verbeißen, verbünden sich hier zwei der global führenden „Enabler“ von praktischen KI-Anwendungen.

Die GPUs von Nvidia gelten weltweit als die besten zum Training von KI-Modellen. Indem Alibaba den von Nvidia begleitend dazu entwickelten Software-Stack integriert, entsteht eine leistungsstarke Kombination aus Big Data und maschinellem Lernen auf der Alibaba-Plattform und den von vielen Anwendern weltweit genutzten Nvidia-Simulations-Werkzeugen.

Die Partnerschaft mit Nvidia werde „den Entwicklungszyklus für Anwendungen wie Embodied AI und assistiertes Fahren weiter verkürzen“, sagte ein Unternehmenssprecher von Alibaba Cloud. In China hat die Geschwindigkeit, mit der sich die KI gerade in sämtlichen Industrien ausbreitet, die Erwartungen selbst ihrer größten Befürworter übertroffen.

„Isaac Sim“ ist Nvidias Simulationsplattform für Robotik. Damit können Roboter in virtuellen 3D-Umgebungen getestet werden, bevor sie auf die reale Welt, etwa die Produktionslinien von Autofabriken, losgelassen werden. „Isaac Lab“ ist eine darauf aufbauende Umgebung für das Reinforcement-Learning der Roboter. Und „Cosmos“ von Nvidia verknüpft Simulation, Modelle und KI-Training, um Roboter, Autos oder Drohnen intelligenter zu machen.

Wie diese Ankündigung der zwei multinationalen Privatunternehmen den kalten Kriegern in Washington und Peking gefallen wird, bleibt abzuwarten. Erst Tage zuvor hatte die chinesische Regierung heimischen Technologie-Konzernen den Kauf der Nvidia-Chips H20 und RTX Pro 6000D verboten.

Alibaba ist jedoch erstens ein privates Unternehmen und zweitens hat es bei der Ankündigung der Partnerschaft mit Nvidia nicht erwähnt, ob es weiterhin Chips der Amerikaner nutzen wolle. Bei der Partnerschaft geht es um die Software, nicht die Hardware von Nvidia.

Handzahme Hardware

Der Nvidia-Chip-Bann Pekings aber markiert einen wichtigen Wendepunkt im „Chip-Krieg“. Während die US-Regierung seit 2018 mit schrittweise verschärften Boykotten von Halbleitern und Ausrüstungen zu deren Herstellung den Aufstieg Chinas zu einer ihr ebenbürtigen KI-Macht zu bremsen versucht, hatten sich Unternehmen in beiden Ländern so gut es ging zu arrangieren versucht.

Nvidia hatte den H20 und den RTX Pro 6000D speziell für den chinesischen Markt entwickelt, nachdem Washington der Verkauf der Top-Chips in die Volksrepublik verboten hatte. Beide haben reduzierte Rechenpower im Vergleich zu den außerhalb Chinas verfügbaren GPUs H100 und RTX Pro 6000. Beim H20 ist es rund ein Viertel weniger. So fielen beide GPUs nicht unter den Boykott der US-Regierung – nur um von China selbst gebannt zu werden.

Viele in den USA hätten gehofft, mit abgespeckten Chip-Varianten das „Beste aus zwei Welten“ zu bekommen, sagen chinesische Analysten. Man habe gleichzeitig den Rivalen China im globalen KI-Rennen behindern wollen und Nvidia dennoch Milliardengeschäfte auf dem chinesischen Markt gelassen, dem größten Anwendungsmarkt der Erde für Halbleiter aller Art.

Stattdessen zeigt sich nun, dass man in China die Chips weniger als „abgespeckt“ oder „gedrosselt“ gesehen hat, sondern als etwas weniger Schmeichelhaftes. „Chinas Ablehnung der ‚kastrierten Nvidia-Chips‘ weist die Vorstellung zurück, dass sich Peking mit zweitklassigen Produkten zufriedengeben sollte, die bewusst so konzipiert sind, seine Fähigkeiten zu begrenzen“, schreibt Professor Jinghang Zeng von der Uni Hongkong in einem Meinungsbeitrag für die South China Morning Post.

Die kommunistische Staats- und Parteiführung Chinas möchte ihrer heimischen Industrie jetzt lieber einen Nvidia-Entzug zumuten, als weiter von den amerikanischen Chips und der dazugehörigen Nvidia-Software CUDA abhängig zu bleiben. Gleichzeitig wollte man sich von der Regierung Trump nicht vorschreiben lassen, wie viel Rechenpower in Chinas KI-Labs zur Verfügung steht.

Auf einer Sitzung des Politbüros im April dieses Jahres hat Chinas starker Mann Xi Jinping angeordnet, dass die heimische Industrie im Hinblick auf Halbleiter ihre Anstrengungen in Richtung „Selbstversorgung“ noch weiter beschleunigen muss. Ziel sei der Aufbau eines chinesischen, „unabhängig kontrollierbaren Ökosystems“ aus Hardware und Software für die künstliche Intelligenz, so der Parteichef vor der versammelten Führungsriege seines Landes.

Homebrew-Rechenpower

Chinesische Chip-Hersteller machen schnelle Fortschritte und viele chinesische KI-Firmen arbeiten schon damit. Deepseek, das chinesische KI-Startup, das die Welt mit einem starken Rivalen zu ChatGPT von OpenAI überrascht hat, experimentiert mit dem Chip Ascend-910-C von Huawei für Inferenz. ByteDance und die Ant Group nutzen den Ascend-910-B von Huawei für ihr Model Training.

Was einen anderen Bereich angeht, das Training von großen Sprachmodellen, so ist die Rechenpower der GPUs zwar wichtig, aber auch nicht der einzige Faktor für Geschwindigkeit und den ultimativen Erfolg. Ein anderer, mindestens ebenso wichtiger Faktor ist der verfügbare VRAM (Video Random Access Memory) der GPUs.

Chinesische Entwickler haben schnell eine ganze Reihe von Strategien entwickelt, um mit Software oder mit dem Aneinanderreihen „gedrosselter“ oder älterer Chips die Limitierungen der Boykotte aus Washington zu umgehen. Das geht sowohl mit schnell gehorteten H20‑Chips als auch mit neuen Entwicklungen von Huawei, Cambricon und anderen chinesischen Herstellern. Zu diesen Ersatz-Strategien zählt unter anderem das „Sharding“, auch „Splitting“ genannt, wobei eine Vielzahl von Chips gemeinsam genügend VRAM aufbringen muss, um ein LLM zu trainieren.

Software öffnet Türen

Andere Software-Tricks sind das „Model Ensembling“ oder das „Mixture-of-Experts (MoE)“. Alle laufen im Wesentlichen auf dasselbe Ziel hinaus: die von Washington auf die schwarze Liste gesetzten, aber ohnehin für viele Nutzer prohibitiv teuren Nvidia-Chips durch eine Kombination aus etwas schwächeren Chips mit besserer Software zu ersetzen.

„Fortschritte in der Software machen alte Hardware zunehmend nützlich“, schreiben Experten aus dem „Berkeley AI Research Lab“ und dem „Berkeley Risk and Security Lab“ in Kalifornien in einem Aufsatz über die „Vergeblichkeit Hardware-zentrischer Exportkontrollen“.

Durch die Analyse von Software-Code in chinesischen Sprachmodellen konnten die Berkeley-Experten wie Detektive auf Spurensuche ein Codebase-Signal nach dem anderen nachverfolgen, wie chinesische KI-Unternehmen auch ohne den H100 von Nvidia richtig gute „Large Models“ entwickelt haben.

Die US-Boykotte basierten auf der Annahme, dass man „nur die Strategie anwenden müsse, den Zugang eines Landes zu fortschrittlicher Rechenleistung zu beschränken“, um damit seine Fähigkeit zur Entwicklung starker KI und anderer Innovationen zu begrenzen, schreiben die amerikanischen Wissenschaftler. „In Wirklichkeit“, heißt es in dem Aufsatz weiter, „haben sich sowohl die Strategie, als auch die ihr zugrunde liegende Annahme als unzuverlässig erwiesen.“ (sb)

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