تسعى شركات الذكاء الاصطناعي الصينية إلى تحسين حلولها البرمجية مع ارتفاع الطلب على عمليات الاستدلال، في ظل محدودية إمكانية الوصول إلى معالجات Nvidia المتقدمة. بينما يعتمد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجات عالية الأداء، يمكن توافق عمليات الاستدلال اللاحقة مع الأجهزة المحلية، لكن المتخصصين يؤكدون أن المهام المعقدة مثل البرمجة تتطلب معالجات Nvidia، مما يفرض قيوداً حادة على الحوسبة المتاحة مع انتقال القطاع من مرحلة تطوير النماذج إلى التطبيقات على نطاق واسع.

وفقاً لنائب رئيس شركة Approaching.AI المتخصصة في تحسين الاستدلال، فإن الطلب بات يشهد استقطاباً واضحاً، حيث يفوق الطلب على الرموز عالية الجودة العرض المتاح بشكل كبير. المعالجات المحلية عجزت عن تحقيق معايير الأداء الصارمة التي تتطلبها المهام الموثوقة، خاصة في مجالات مثل البرمجة حيث يرغب المستخدمون بدفع أسعار أعلى.

أشار المسؤول إلى أن الاعتماد الحصري على معالجات محلية سيقصر الاستدلال على الفئة منخفضة الجودة، التي تتسم بضعف الطلب والربحية، مما يعقّد البحث عن نموذج تجاري قابل للاستمرار. لذلك تبقى الرموز عالية الجودة معتمدة على تكنولوجيا Nvidia.

سهّل ازدياد استخدام الرموز، مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي نحو تنفيذ مهام فعلية بدلاً من الإجابة على الأسئلة فحسب، من حدة أزمة الحوسبة. بحسب الإدارة الوطنية للبيانات، تجاوزت متوسط استدعاءات الرموز اليومية في الصين 140 تريليون رمز في مارس، بارتفاع يزيد على 1000 مرة منذ بداية عام 2024.