21.03.2023

China: Wie Regierung und Tech-Konzerne auf ChatGPT reagieren

Gastbeitrag. Der auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Chatbot ChatGPT des US-Unternehmens OpenAI hat im Westen einen Hype ausgelöst. Ting Wasner-Lian beleuchtet, wie Chinas Regierung und die Tech-Riesen das Landes darauf reagieren.
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Ting Wasner-Lian
Ting Wasner-Lian (links), Baidu-CEO Robin Li (rechts)

Nur zwei Monate nach dem Start, Ende Januar 2023, hatte ChatGPT über 100 Millionen monatlich aktive Nutzer und war damit die am schnellsten wachsende Verbraucheranwendung in der Geschichte. Am 1. Februar 2023 führte ChatGPT einen Abo-Modell ein und verlangte 20 Dollar pro Monat, was den Beginn der KI-Monetarisierung im Verbrauchersektor bedeutete. Diese Entwicklung erregte Aufmerksamkeit und löste weltweit Diskussionen aus, von den Tech-Giganten im Silicon Valley bis hin zu den Kapitalmärkten. In der Branche wird über die Auswirkungen und Entwicklungsperspektiven von ChatGPT diskutiert, da es sich anschickt, der nächste Disruptor im Technologiesektor zu werden. Aber wie reagieren Chinas Regierung und die Tech-Riesen des Landes?

Wie reagiert die chinesische Regierung auf ChatGPT?

Am 13. Februar 2023 veröffentlichte das städtische Amt für Wirtschaft und Informatik in Peking das „Weißbuch zur Entwicklung der Pekinger Industrie für künstliche Intelligenz 2022“, das einen umfassenden Plan zur Stärkung der Grundlagen für die Entwicklung der KI-Industrie vorschlägt. Der Plan unterstützt führende Unternehmen bei der Entwicklung von Großmodellen, die mit ChatGPT vergleichbar sind, und konzentriert sich auf den Aufbau eines Open-Source-Frameworks und eines allgemeinen Ökosystems für Großmodelle. Ein weiterer Schwerpunkt des Plans ist die Verbesserung der Infrastruktur für KI-Rechenleistung und die Beschleunigung der Bereitstellung von KI-Grundlagendaten.

Das National Standardization Management Committee veröffentlichte den „National Technical Standards Innovation Base Application Guide (2023-2025)“. Darin wird vorgeschlagen, dass während des 14. Fünfjahresplans nicht mehr als 20 neue feldbasierte Innovationsbasen nachgewiesen werden sollen.

Der Schwerpunkt liegt dabei auf aufstrebenden Bereichen wie KI, Quanteninformation, Blockchain, digitale Zwillinge, Betriebssysteme, High-End-Chips, High-End-Geräte, Metaverse, digitale Dörfer, Informationstechnologie der nächsten Generation, digitale Wirtschaft sowie auf Schlüsselbereichen der wirtschaftlichen und sozialen Entwicklung wie Biotechnologie, neue Energiesysteme, Kohlenstoffspitzen und Kohlenstoffneutralität, Leben und Gesundheit, gemeinsamer Wohlstand und fortschrittliche Agrartechnologie.

Laut dem „New Generation AI Development Plan“ wird das Volumen der chinesischen KI-Kernindustrie bis 2025 voraussichtlich 4 Billionen Yuan übersteigen und das Volumen der damit verbundenen Branchen auf über 50 Billionen Yuan ansteigen lassen.

Wie reagieren die chinesischen Tech-Riesen auf ChatGPT?

Chinesische Technologieunternehmen haben sich zu ChatGPT geäußert, wobei die meisten führenden Unternehmen wie Baidu, Huawei, Tencent und Alibaba erklärten, dass sie bereits Modelle und Produkte besitzen oder erforschen, die mit ChatGPT in Verbindung stehen oder einen Vergleich ermöglichen.

Ernie Bot von Baidu:

Wenxin Yiyan, mit dem englischen Namen „Ernie Bot“, ist ein generatives Dialogprodukt, das von Baidu auf der Grundlage der Wenxin-Großmodelltechnologie eingeführt wurde. Es verfügt über fünf Hauptfunktionen, darunter die Erstellung von Texten, das Verfassen von Werbetexten, mathematisch-logische Schlussfolgerungen, das Verstehen von Chinesisch und die Generierung mehrerer Modelle.

Das Foto zeigt: Ernie Bot kann mehrere Modelle erstellen. Vom Text zum Foto, vom Text zur Stimme und am Ende zum Video.

Nach dem Start am 16. März 2023 wird Ernie Bot direkt in Baidu Search integriert und wird sukzessive in Baidu Search für Funktionen wie Mehrfachantworten und intelligente Generierung eingesetzt, entweder bereits online oder in internen Tests.

Der Ernie-Bot wird als Service über die Baidu Intelligent Cloud bereitgestellt, um Unternehmen bei der Entwicklung ihrer eigenen Modelle und Anwendungen zu unterstützen. In Schlüsselbereichen wie Landwirtschaft, Industrie, Finanzen, Bildung, Gesundheitswesen, Transport und Energie wird es zu erheblichen Effizienzsteigerungen kommen. In jedem Sektor werden rasch neue Industriebereiche entstehen, die zur Verwirklichung eines digitalen Chinas beitragen.

Auf der anderen Seite gibt es noch viele Unbekannte in Bezug auf die Geschäftsmodelle für große Sprachmodelle und generative KI. Sowohl OpenAI als auch Baidu müssen sich kontinuierlich um die Kommerzialisierung bemühen. Daten zeigen, dass seit Baidus offizieller Ankündigung von Ernie bot im Februar 2023 mehr als 650 Unternehmen ihre Integration in das Ernie bot-Ökosystem angekündigt haben. Die klare Absicht ist es, die Nutzerbasis der generativen KI deutlich zu erweitern. Dabei geht es nicht nur um den Aufbau eines Ökosystems, sondern möglicherweise auch um den Versuch, eine breitere Masse an chinesischen Nutzern präventiv für sich zu gewinnen.

Während der Ernie-Bot-Pressekonferenz sagte der CEO von Baidu, Robin Li: ,,Im Jahr 2019 hat Baidu das große Wenxin-Modell, Ernie 1.0, eingeführt. Derzeit verarbeitet Ernie 3.0 täglich Milliarden von Suchanfragen der Nutzer. Dies ermöglicht es dem Ernie-Bot, schnell zu lernen und sich auf der Grundlage eines riesigen effizienten Datenpools zu verbessern. Er betonte auch, dass Ernie bot kein Werkzeug für den technologischen Wettbewerb zwischen China und den USA ist, sondern vielmehr ein Beweis für die Kraft der technologischen Innovation, die die Entwicklung vorantreibt.

Alibabas M6:

Das M6 von Alibaba ist ein multimodales Großmodell, das von der DAMO Academy von Alibaba entwickelt wurde und ein vielseitiges KI-Modell ist. Seine Parameter sind von einer Billion auf 10 Billionen angestiegen, was es zum weltweit größten vortrainierten KI-Modell macht. Seine kognitiven und innovativen Fähigkeiten übertreffen die herkömmliche KI, und es hat breite Anwendungsszenarien in Bereichen wie der Fertigung, Literatur und Kunst sowie der wissenschaftlichen Forschung.

Das KI-Großmodell Hunyuan von Tencent:

Das KI-Großmodell Hunyuan von Tencent umfasst NLP (Natural Language Processing), CV (Computer Vision), multimodale Basismodelle und zahlreiche Industrie- und Domänenmodelle. Mit dem Aufkommen von AIGC wird sich das Hunyuan AI-Großmodell weiter entwickeln und in Bereichen wie der Generierung von Textinhalten und der Text-zu-Bild-Synthese kontinuierlich aktualisiert werden.

ByteDance:

Die Forschungsbereiche des ByteDance AI Labs in der Grundlagenforschung umfassen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Sprach- und Audioverarbeitung, Data & Knowledge Mining, Computergrafik, Systeme & Netzwerke, Informationssicherheit sowie Technik & Produkte. Seine Produkte wurden bereits in Apps wie TikTok, Huoshan und Xigua eingesetzt, die Smartphone-Kameras in KI-gesteuerte Kameras verwandeln und Funktionen wie TikToks Seligsprechung, Körperformung, Filter, Erkennung von Gesichtspunkten und Gestenerkennung ermöglichen.

Welche Möglichkeiten gibt es im ChatGPT-Sektor?

Baidu-CEO Robin Li sagt dazu Folgendes: „Die wirkliche Chance könnte in der Entwicklung wesentlicher Anwendungsdienste liegen, die auf allgemeinen großen Sprachmodellen basieren. Gegenwärtig sind viele Start-ups in Bereichen wie Texterzeugung, Bilderzeugung, Audioerzeugung, Videoerzeugung, digitale Menschen und 3D aufgetaucht. Diese Start-ups könnten die neuen Giganten der Zukunft werden.“


Über die Autorin

Ting gründete ihre erste Firma, ein Immobilienportal, in China direkt nach ihrem Studienabschluss. Anschließend arbeitete sie im Immobilien- und Architekturgeschäft in vielen Funktionen wie Strategie und Business Development. Im Jahr 2007 wechselte sie zu einer österreichischen Unternehmensberatung und war dort für den Aufbau des asiatischen Geschäftsbetriebs verantwortlich. Sie hat einen MBA-Abschluss in Entrepreneurship & Innovation von der WU Wien und lebt und arbeitet seit 12 Jahren in China, Japan und Österreich. Im Jahr 2018 gründete sie SE Incubator und wurde unabhängige Beraterin mit einem starken Fokus auf chinesische Innovationen und Markttrends. Außerdem ist sie Mitorganisatorin des Asian Innovation Meetup Vienna.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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