Das mittlere Stadium des Wettstreits um KI-Rechenleistung zwischen China und den USA: Der Streit um Offenheit und Abgeschlossenheit

In letzter Zeit hat Google's TPU mit dem Aufwind von Gemini 3 das Wachstumspotenzial erheblich erweitert. Meta erwägt, Milliarden von Dollar für es auszugeben, und Institutionen haben die Produktionsprognose für TPU um 67 % auf 5 Millionen Stück erhöht. Basierend auf der geschlossenen Schleife der gesamten Kette "Chip - optisches Netzwerk - Large Language Model - Cloud - Dienstleistung" hat Google's KI - Rechensystem wieder die Spitze der KI - Branche erreicht, was ein weiterer Schritt auf dem amerikanischen Weg der geschlossenen Monopolisierung darstellt.

Zur gleichen Zeit setzen Open - Source - Modelle wie DeepSeek dicht auf. Anfang des Monats wurden DeepSeek V3.2 und seine Version mit verbesserter Langzeitreflexion veröffentlicht. Das erste Modell erreichte in Leistungstests die gleiche Leistung wie ChatGPT, das zweite richtet sich direkt an das führende Closed - Source - Modell Gemini. Dies deutet darauf hin, dass der chinesische Open - Source - Ansatz immer erfolgreicher wird und das chinesische KI - Rechensystem ein gutes Potenzial für ökologische Synergien auf der Anwendungsseite zeigt.

Jetzt ist das Spiel der chinesisch - amerikanischen KI - Branche in die Mitte gerückt, und die Gegenüberstellung von "Offenheit und Zusammenarbeit" und "Geschlossene Monopolisierung" wird immer deutlicher. Insbesondere bei der Planung der KI - Rechenökosysteme könnten die beiden Lager eine Spitzenkonfrontation ihrer systemischen Fähigkeiten vorbereiten.

01 Von Gemini 3 bis TPU v7: Die perfekte geschlossene Schleife von Hardware und Software

Es ist unbestritten, dass der plötzliche Erfolg von Google's TPU in hohem Maße auf die Validierung der Modellfähigkeiten von Gemini 3 zurückzuführen ist. Als ASIC - Chip, der speziell für Google's TensorFlow - Framework entwickelt wurde, hat TPU mit seiner integrierten Hardware - und Software - Gestaltung die Grundlage für seine ganzheitliche geschlossene Schleife gelegt. Gleichzeitig gewann es auch den externen Nutzermarkt, als es in der oberen Anwendungsstufe neue Höhen erreichte und wurde sogar als stärkste Alternative zu NVIDIA's GPU angesehen.

Unter "Integrierte Hardware und Software" versteht man, dass die Hardwaregestaltung vollständig den Anforderungen der oberen Software und Algorithmen dient. Beispielsweise ist der Trainings - und Inferenzprozess von Gemini 3 perfekt auf die TPU - Cluster abgestimmt. Dieser maßgeschneiderte spezielle Modus zeigt auch in Bezug auf Energieeffizienz einen hohen Wert: Der Energieverbrauch von TPU v5e beträgt nur 20 % - 30 % von NVIDIA H100, und die Leistung pro Watt von TPU v7 hat sich im Vergleich zu früheren Produkten verdoppelt.

Derzeit hat Google durch die vertikale Integration von "Chip + Modell + Framework + Cloud - Dienstleistung" einen geschlossenen und effizienten Zyklus geschaffen. Einerseits hat dies die Effizienz seiner eigenen KI - Forschung und Anwendungsentwicklung erheblich verbessert, andererseits hat es auch im dominierenden System von NV einen eigenen Raum erobert und die Führung in einem weiteren KI - Rechenbereich erlangt. Meta's Kaufabsicht für TPU hat die Beliebtheit dieses Systems auf einen Höhepunkt gebracht.

Einige Branchenvertreter meinen, dass der amerikanische vertikale und geschlossene Ansatz von Apple bis Google fast perfektioniert ist, was die Monopolabsichten von Technologiegiganten auf der Branchenebene zeigt, um ihre Interessen zu sichern und auszuweiten. Aber aus der Perspektive der ökologischen Entwicklung fehlt dem geschlossenen Modell der Geist des Langzeitdenkens. Es kann leicht dazu führen, dass die Innovationstätigkeit in der gesamten Branche verloren geht und eine Situation entsteht, in der ein einzelner Akteur übermäßige Macht hat.

Außerdem ist die geschlossene Schleife von Hardware und Software offensichtlich ein Spiel, das nur für Giganten geeignet ist. Ein Analyst sagte, dass Google's Cluster - Design und "Software - Blackbox" es erforderlich machen, dass die Nutzer eine ganze Reihe von heterogenen Infrastrukturen neu konfigurieren müssen. Ohne die Bedürfnisse für das Training von Modellen mit Billionen von Parametern kann man die pulsierenden Arrays von TPU überhaupt nicht auslasten, und die eingesparten Stromkosten können möglicherweise nicht einmal die Migrationskosten decken.

Zugleich ist die Technologie von TPU sehr geschlossen und nicht mit der Mainstream - Entwicklungsumgebung kompatibel. Die Nutzer brauchen auch ein professionelles Ingenieurteam, um den XLA - Compiler zu bedienen und den unteren Code neu zu strukturieren. Das heißt, nur Unternehmen wie Google und Meta haben die Möglichkeit, sich auf den TPU - Weg zu begeben, und nur wenn die Rechenleistung einen bestimmten Umfang erreicht, können die Vorteile der maßgeschneiderten Produkte genutzt werden.

Es ist unbestritten, dass Top - Unternehmen wie Google durch vertikale Integration und die Schaffung einer eigenen geschlossenen Schleife in bestimmten Bereichen schnell einzelne Durchbrüche erzielen können und auch die amerikanische Technologiebranche mit vielen Giganten prägen. Aber im Kontext des chinesisch - amerikanischen KI - Wettbewerbs hat der amerikanische Weg der geschlossenen Monopolisierung dank seiner Vorlaufposition bereits die Branche dominiert. Ein passiver Nachholversuch kann die Entwicklungsbedürfnisse der chinesischen KI - Rechenbranche nicht mehr erfüllen.

Ausßerhalb der "kleinen Höfe und hohen Mauern" ist es der Schlüssel, die Vorteile des staatlichen Systems voll auszunutzen und alle Kräfte zu vereinen, um die Mauern zu brechen und Wege zu bahnen, um die Lücke zwischen den chinesischen und amerikanischen KI - Systemen zu schließen.

02 Die synergetische Ökosystementwicklung von heterogenen Komponenten: Der offene Weg führt zum nächsten Ziel

Im Gegensatz zum amerikanischen Oligopol - Modell baut die chinesische KI - Rechenbranche auf einem heterogenen System auf und neu strukturiert ein offenes Ökosystem. Von der obersten Ebene der Planung bis zur Umsetzung in der Branche ist "Open - Source + Kooperative Innovation" bereits ein Konsens in der gesamten chinesischen Hardware - und Software - Branche.

Politisch gesehen hat der "Aktionsplan für die hochwertige Entwicklung der Rechenleistungsinfrastruktur" die Schaffung eines Rechenleistungsinternets mit einer rationalen Verteilung, umfassender Vernetzung und flexibler Effizienz vorgeschlagen. Es soll die Fähigkeit zur Integration von heterogener Rechenleistung und Netzwerken verbessert und die planmäßige Verteilung von heterogener Rechenleistung über verschiedene Regionen hinweg realisiert werden. Darüber hinaus betonten die zuständigen Behörden mehrmals, dass alle Akteure ermutigt werden sollen, innovative Modelle für den Bau und Betrieb von intelligenten Rechenzentren sowie kooperative Mechanismen zu entwickeln.

Auf der Ebene der KI - Anwendungen fordert die "Empfehlung zur tiefgreifenden Umsetzung der 'KI +' - Initiative" ebenfalls die Vertiefung der offenen Zusammenarbeit in der KI - Branche und die Förderung der Offenlegung von Technologien... Es ist leicht zu erkennen, dass China in der KI - und KI - Rechenbranche ein völlig anderes Konzept verfolgt: Anstatt blind hinter dem geschlossenen amerikanischen Weg herzurennen, sucht man nach einem alternativen Ansatz in einer offenen Landschaft.

Tatsächlich basiert die oberste Ebene der Planung vollständig auf den tatsächlichen Bedürfnissen der Branche. Unter der amerikanischen Technologiesperre stehen die chinesische KI - Rechenbranche vor zwei großen Herausforderungen: die Leistungsschranke der Einzelkarte und die hohen Rechenleistungskosten. Neben der kontinuierlichen Forschung und Entwicklung in den Kerntechnologien wie Chips, Modellen und Basissoftware ist der effektivste Weg derzeit die Entwicklung von größeren, vielfältigeren und effizienteren KI - Rechenclustern, um die Leistungsschranke der KI - Rechenleistung zu überwinden.

Ergebnisse von Branchenumfragen zeigen, dass in China mindestens 100 Rechenleistungscenter mit einer Kapazität von 1.000 Karten angekündigt wurden, aber die meisten davon verwenden heterogene Chips. Man kann sich vorstellen, dass wenn verschiedene Hardware - Systeme voneinander isoliert sind, die Standardanschlüsse nicht einheitlich sind und die Softwarestapel nicht kompatibel sind, es schwierig wird, die KI - Rechenressourcen effektiv zu integrieren und zu nutzen, und die Anwendungsbedürfnisse von Modellen mit einer großen Anzahl von Parametern nicht erfüllt werden können.

Laut der herrschenden Meinung in der Branche zeichnet sich die chinesische KI - Rechenleistung durch Vielfalt und Fragmentierung aus, hat aber auch beträchtliche Skalenvorteile. Das dringendste Problem ist nicht, sich auf eine einzelne Technologie zu konzentrieren, sondern eher, die "Technologiebarrieren" und "Ökosystembarrieren" zu durchbrechen, um eine offene Kooperation in der gesamten Branche zu ermöglichen und das Potenzial der gesamten Rechenleistungsekosysteme wirklich freizusetzen, um von einzelnen Durchbrüchen zu integrierter Innovation zu gelangen.

Konkret gesehen zielt der offene Weg darauf ab, die kooperative Innovation in der Branche auf der Grundlage einer offenen Rechenarchitektur zu fördern. Beispielsweise können durch die Festlegung einheitlicher Schnittstellenstandards Unternehmen in der gesamten Branche, von Chips bis hin zu Rechensystemen und Large Language Modellen, an der Ökosystementwicklung beteiligt werden, um die wiederholte Forschung und Entwicklung sowie die Anpassungskosten zu reduzieren und die Effekte der gemeinsamen Technologieentwicklung und kooperativen Innovation zu teilen.

Zugleich können, wenn die Kooperationsstandards in der offenen Architektur einheitlicher werden, kommerzialisierte Hardware - und Softwaretechnologien geschaffen werden, um maßgeschneiderte und proprietäre Systeme zu ersetzen, wodurch die Anwendungsgebühren für Rechenprodukte gesenkt und die Rechenleistung in der gesamten Branche zugänglich gemacht werden können.

Offensichtlich bricht die chinesische KI - Rechenleistung in dem offenen System die Schwierigkeiten der allgemeinen Verbreitung von Google's TPU, verbindet das KI - Rechenökosystem eng mit Entwicklern und Nutzern und bildet schließlich eine systemische synergetische Stärke, um die Umsetzung von "KI +" flexibler und effizienter zu ermöglichen. Zu diesem Zeitpunkt wird der chinesisch - amerikanische KI - Wettbewerb nicht mehr nur auf der Ebene einzelner Karten und Modelle stattfinden, sondern es wird eine endgültige Konfrontation der gesamten Ökosysteme geben.

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