Китай создал ИИ-мозг: в 100 раз быстрее и 97% экономии энергии

Китайские исследователи представили SpikingBrain — семейство языковых моделей (LLM), построенных по принципу работы живого мозга. На длинных запросах в 4 млн токенов первый ответ появляется более чем в 100 раз быстрее, чем у обычных систем, а нейроны модели «молчат» 69,15% времени.

Хотите еще эксклюзивных новостей и аналитики? Подписывайтесь на наш телеграм-канал, обсуждайте новости и делитесь мнениями о последних событиях рынка в чате!

Разработку ведет Институт автоматизации Китайской академии наук вместе с Пекинской лабораторией моделей общего интеллекта и несколькими университетами. Автор поста в X под ником Superman утверждает, что такая архитектура работает в 100 раз быстрее нынешних больших языковых моделей и тратит на 97% меньше энергии.

Как устроены «мозговые» нейроны SpikingBrain

Обычные модели на архитектуре Transformer упираются в два предела: вычисления при обучении растут квадратично от длины запроса, а память при работе — линейно. Авторы исследования прямо называют это слабым местом, которое мешает обрабатывать длинные последовательности. Еще одна проблема — сложность сборки крупных моделей на оборудовании, не связанном с Nvidia.

Китайская команда ответила на это адаптивными спайковыми нейронами. Вместо непрерывного перемножения матриц такой нейрон срабатывает только при нужном сигнале, повторяя разряды живых клеток мозга. На уровне отдельных операций это дает 69,15% разреженности. Проще говоря, две трети расчетов просто не выполняются, и потребление энергии падает.

Разработчики собрали две модели: SpikingBrain-7B с линейным вниманием и SpikingBrain-76B на гибридной схеме MoE. Обе обучали на кластере из сотен ускорителей MetaX без американских чипов, а на дообучение ушло всего около 150 млрд токенов — крошечный объем по меркам отрасли. При этом качество ответов, по данным авторов, сопоставимо с открытыми моделями на Transformer.

Почему это важно для гонки ИИ

Массовый спрос внутри страны дает таким разработкам немедленный рынок. Генеративным ИИ в КНР пользуются более 700 млн человек, а проникновение технологии перешагнуло 50%. Архитектура экономии важна. Чем дешевле запрос, тем проще обслуживать сотни миллионов пользователей.

Ставка на эффективность уже меняет расстановку сил. Исполнительный директор РАКИБ Александр Бражников объясняет, что американские гиганты вкладывают в ИИ сотни миллиардов долларов почти без отдачи, тогда как Китай берет дешевизной и открытостью. SpikingBrain возволяет выигрывать не масштабом вычислений, а экономией.

Независимость от западного железа — вторая часть замысла. Обучение на кластере MetaX показывает, что Пекин готов обходиться без Nvidia, доступ к которой закрывают американские экспортные правила. На этом же фоне китайские чиновники обсуждают ответные меры против Anthropic из-за закрытого доступа к модели Mythos.

Открытость китайских моделей уже признали и на Западе. Гендиректор Hugging Face Клеман Деланг заявил CNBC, что лаборатории КНР доминируют в сегменте открытых систем. Собственную платформу его инженеры защищали с помощью китайской открытой модели, когда американские инструменты не справились.

У дешевых моделей есть и обратная сторона. Аналитики тайваньской TeamT5 зафиксировали двукратный рост числа атак китайских государственных хакеров после перехода на DeepSeek. Чем доступнее становятся вычисления, тем шире круг тех, кто их применяет, в том числе в преступных целях.

Хотите получить доступ к экспертным инсайдам? Подписывайтесь на наш новостной телеграм-канал, а также вступайте в сообщество BeInCrypto! Читайте последние новости и свежую аналитику криптовалют, ИИ и фондовых рынков. Будьте на шаг впереди толпы каждый день!

The post Китай создал ИИ-мозг: в 100 раз быстрее и 97% экономии энергии appeared first on BeInCrypto.