Competing in Artificial Intelligence Chips: China’s Challenge amid Technology War
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on field research conducted in 2019 in cooperation with Tsinghua University, this report assesses the challenges that China is facing in developing its AI chip industry amid unprecedented US technology export restrictions. Success in artificial intelligence (AI) is not limited to data and algorithms alone. The third component that determines success in research and applications are advanced specialized AI chips that provide increased computing power and storage , while decreasing energy consumption. Companies that have access to leading-edge AI chips are essentially in the fast lane, where improvements continue to be rapid and mutually reinforcing. China has relied almost solely on the United States to import such advanced AI chips, but the US-China technology war has abruptly disrupted China’s access to these critical sources of AI success. Will America’s unprecedented technology export restrictions cripple China’s AI ambitions? Or will it force China to race ahead on its own? Specifically, what realistic options does China have to substitute AI chip imports from the United States through local design and fabrication or through imports from other non-US sources? The report highlights China’s challenge of competing in AI, and contrasts America’s and China’s different AI development trajectories. Starting much later than the United States, Chinese universities and public research institutes have conducted a significant amount of AI research (some of it at the frontier), but knowledge exchange with industry remains limited. Drawing on deep integration with America’s AI innovation system, Chinese AI firms, in turn, have focused primarily on capturing the booming domestic mass markets for AI applications, investing too little in AI research. To find out what is happening today in China’s AI chip design, capabilities and challenges are assessed, both for the large players (Huawei, Alibaba and Baidu) and for a small group of AI chip “unicorns.” The report concludes with implications for China’s future AI chip development, considering the disruptive effects of the technology war and the global coronavirus pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle