Gráficas da Nvidia RTX 4090 estão a ser reaproveitadas na China para IA

Gráficas da Nvidia RTX 4090 estão a ser reaproveitadas na China para IA

O governo dos EUA encontra-se a aplicar várias restrições nos chips que podem ser enviados dos EUA para a China, o que dificulta a tarefa das empresas nesse pais de encontrarem modelos suficientes para as suas tarefas – sobretudo numa altura em que a IA está cada vez mais presente no dia a dia.

Mesmo que várias empresas locais estejam a melhorar as suas tecnologias para acompanhar as necessidades, como é o caso da Huawei, os componentes que empresas nos EUA fornecem ainda são consideravelmente superiores.

E ao que parece, a falta de chips está a levar a que alguns revendedores na China tomem medidas mais drásticas. De acordo com algumas publicações nas redes sociais chinesas, existem vendedores que, face à falta de chips focados para tarefas de IA, estão agora a reutilizar placas gráficas Nvidia GeForce RTX 4090 para a mesma tarefa.

Várias fontes apontam que existem vendedores a reutilizarem a Nvidia GeForce RTX 4090, removendo os coolers tradicionais das mesmas, fazendo-as passar como placas diferentes ou até apenas para escoar a procura.

Em alguns casos, os chips e as memórias VRAM são mesmo retiradas completamente da placa, para serem aproveitadas noutras áreas. Uma nova placa de base terá sido criada por alguns para usarem estes chips, em conjunto, de forma a unificarem o desempenho dos mesmos para tarefas mais existentes.

exemplo de placa adulterada da RTX 4090

Nos casos onde as placas não são modificadas, estas encontram-se a ser usadas às dezenas para criar redes de pequenos “supercomputadores”, focados em serem usados para treinos de modelos de IA.

De relembrar que as autoridades dos EUA encontram-se a banir o envio de chips de IA avançados para a China, com receios de que os mesmos possam ser usados para criar armas inteligentes pelo governo local. No entanto, mesmo com estas medidas, várias fontes apontam que a China continua a avançar consideravelmente nas tecnologias de IA, e a aproveitar o que ainda consegue para melhorar as suas capacidades nesta área – seja usando hardware mais antigo, limitado ou reaproveitando o existente para outras tarefas.