China și SUA , progrese concurente în domeniul cipurilor AI

China și SUA anunță progrese paralele în cipuri și calcule AI eficiente energetic

Duel de abordări: model spiking (China) vs. hardware optic/fotonic (SUA)

Cercetători din China și SUA prezintă abordări diferite pentru a face inteligența artificială mai rapidă și mai eficientă energetic: modele „inspirate de creier” și hardware fotonic (bazat pe lumină). Dacă se confirmă la scară, ar putea reduce masiv costurile de inferență și antrenare.

Publicat: 13 septembrie 2025

Pe scurt

• China – SpikingBrain1.0 (CAS): model lingvistic spiking „asemănător creierului”, care activează doar căile necesare → promite viteze de 25–100× vs. sisteme convenționale și antrenare cu <2% din datele uzuale (raportat în lucrare). Rulează pe platforma chineză MetaX, țintind independența de tehnologii SUA.
• SUA – calcul optic (Microsoft): prototip de computer optic analog (AOC), care procesează cu lumină → eficiență energetică potențial până la 100× la anumite optimizări și inferențe.
• SUA – cipuri fotonice (Universitatea Florida): lentile Fresnel gravate în siliciu pentru convoluții AI cu laser, cu ~98% acuratețe pe sarcini simple și consum redus.

Concluzie rapidă: trei drumuri diferite către același țel — AI mai ieftină, mai rapidă, mai „verde”.

China: model spiking inspirat de creier (SpikingBrain1.0)

• Ce este: un LLM „asemănător creierului” care transmite impulsuri discrete (spikes) și nu activează toată rețeaua la fiecare pas.
• De ce contează: raportat ca fiind 25–100× mai rapid decât arhitecturi uzuale la anumite sarcini, cu o variantă care gestionează contexte ultra-lungi (până la ~1M tokeni) de ~26,5× mai rapid decât Transformerii.
• Eficiența datelor: ar avea nevoie de sub 2% din datele de antrenare folosite tipic, păstrând rezultate comparabile pe înțelegere de limbaj (conform preprint).
• Platformă: rulează pe MetaX (companie fondată în 2020 la Shanghai, provenită din foști ingineri AMD), indicând un pas către autonomie tehnologică în contextul restricțiilor la export.

Observația mea: dacă robustețea pe sarcini reale se confirmă, spiking-ul poate deveni o alternativă serioasă la Transformer pentru context foarte lung și inferență cu latență mică.

Microsoft: calcule analog optice (AOC)

• Noutatea: un prototip optic descris în Nature ce folosește lumină (nu electroni) pentru calcule.
• Beneficiu-cheie: la clase de probleme precum optimizări și unele inferențe AI, echipa raportează până la 100× eficiență energetică vs. GPU-uri actuale.
• Cum e construit: din componente accesibile — micro-LED-uri și senzori de cameră — și evită conversiile analog-digital repetate, limitând pierderile.
• Demonstrații: optimizare pentru tranzacții financiare și imagistică medicală (reconstrucții cerebrale cu ~62,5% din date), sugerând costuri mai mici per rezultat.

Observația mea: hardware-ul optic e promițător pentru joburi repetitive, masiv paralele; cheia rămâne integrarea în fluxuri software și scalarea producției.

Universitatea Florida: cipuri fotonice pe siliciu

• Ideea: lentile Fresnel ultra-subțiri gravate direct în siliciu execută convoluții cu laser — practic, „calcul analog cu lumină” pentru straturi de viziune.
• Rezultate inițiale: ~98% acuratețe pe MNIST (task clasic), cu consum mult mai mic decât echivalentele electronice.
• Scalare: suportă multiplexare pe lungime de undă (mai multe fluxuri de date în paralel, cu lasere de culori diferite), compatibil cu procese standard de fabricație.

Observația mea: direcție bună pentru edge AI și acceleratoare specializate; rămâne de văzut rezoluția, zgomotul și calibrarea la sarcini complexe.

De ce contează acum

• Cost & energie: centrele de date AI consumă energie cât mici națiuni; orice 10–100× în eficiență schimbă economia model-as-a-service.
• Securitate tehnologică: China împinge platforme proprii (MetaX), SUA accelerează optica — convergența dintre algoritmi noi (spiking) și hardware nou (fotonica) e probabilă.
• Practic: dacă aceste prototipuri trec testele de reproductibilitate, stabilitate și toolchain, putem vedea modele mai mari la cost mai mic, edge-devices mai capabile și latență redusă.

Ce urmează (semne de urmărit)

1. Benchmarks standardizate (nu doar demo-uri) pe sarcini generale de limbaj/viziune.
2. Tooling & SDK-uri: cât de ușor compilezi PyTorch/ONNX către hardware optic sau modele spiking?
3. Scalare industrială: randamente în fabricare, cost per accelerator, supply chain.
4. Fiabilitate & zgomot: stabilitate la temperatură, recalibrare, drift optic.
5. Cazuri concrete: inferență LLM cu context lung, căutare vectorială, viziune industrială, imagistică medicală.

Surse menționate

• news.microsoft.com, Nature (articol despre AOC)
• dataconomy.com, chinadaily.com.cn, the-independent.com (preluări), arXiv (preprint SpikingBrain)
• techxplore.com, nationalcioreview.com (analize), news.ufl.edu, optics.org, sciencedaily.com

Titluri alternative (A/B test)

• „Cipuri AI pe lumină vs. modele ‘asemănătoare creierului’: duel China–SUA”
• „100× eficiență? Fotonică și spiking AI promit să taie costurile cloud”
• „Dincolo de GPU: trei căi noi pentru AI rapidă și ‘verde’”

Progrese paralele China–SUA: model spiking „asemănător creierului” și hardware optic/fotonic promit AI mai rapidă și mult mai eficientă energetic.

Concluzii

China și SUA propun trei rute către AI mai ieftină și „verde”: un LLM spiking inspirat de creier (MetaX/SpikingBrain), un computer optic analog Microsoft cu eficiență până la 100× și cipuri fotonice pe siliciu (Universitatea Florida). Dacă trec testele de scalare și standardizare, aceste abordări pot reduce drastic costurile de inferență și latența, apropiind AI de aplicații masive și edge.

Taguri

AI efficiency, Spiking AI, Photonic computing, Optical AI, MetaX, Microsoft Research, Edge AI, Hardware acceleration