За преход на AI системите към нов етап на развитие

За преход на AI системите към нов стадий на развиване трябват действителни области на приложение, които са потребни за бизнеса (снимка: CC0 Public Domain)

Увеличаването на изчислителната мощ към този момент не прави изкуствения разсъдък по-умен, съгласно експерти от ИТ промишлеността. Какво значи това за Nvidia, която е главният бенефициент от взрива на AI, и разработчиците на огромни езикови модели?

Способността на графичните процесори да мащабират добре изчислителната продуктивност в изискванията на закъснение на класическия закон на Мур от дълго време е представяна от управлението на Nvidia като избавителен пояс за компютърната промишленост. Но избухливият напредък на системите с изкуствен интелект стартира да се забавя и на хоризонта се задават нови провокации за мащабиране на продуктивността.

За мнозина в Силициевата котловина законът на Мур е преместен от нова идея: „ законът за мащабиране ” на изкуствения разсъдък, отбелязва Файненшъл Таймс. Доскоро се смяташе, че мащабирането на изчислителната инфраструктура и насищането ѝ с по-големи размери от данни води до качествени промени в системите с изкуствен интелект. Очакваше се, заради това, че AI ще стане „ по-умен ” и всички огромни компании в софтуерния бранш започнаха интензивно да усилват изчислителната мощ на своите центрове за данни.

По-рано анализаторите смятаха, че сегашният ритъм на напредък на продуктивността на центровете за данни ще продължи, до момента в който не бъде основан „ суперинтелект ”, кадърен да надмине човешкия разсъдък, само че основан на софтуерни логаритми и зависимости. Едва през последните седмици специалистите се загрижиха, че новите огромни езикови модели на OpenAI, Гугъл и Anthropic не реализират упования прогрес.

Един от създателите на OpenAI, Иля Суцкевер, който напусна стартъпа, неотдавна съобщи: „ 2010-те години бяха ерата на мащабирането, само че в този момент се връщаме в ерата на откритията и удивлението ”. Забележително е, че Суцкевер беше убеден преди година, че цялата повърхнина на Земята ще би трябвало да бъде покрита със слънчеви панели, които да зареждат големия брой центрове за данни.

Много участници на пазара са съгласни, че стадият на интензивно образование на езикови модели е към своя край, само че с цел да се резервира настоящето движение на прогрес, би трябвало да се премине към идващия стадий. Изпълнителният шеф на Microsoft Сатя Надела има вяра, че забавянето на образованието на огромни езикови модели не лимитира изключително темпото на напредъка, защото системите с изкуствен интелект получават способността да разсъждават.

Според създателя на Nvidia, Дженсън Хуанг, намаляването на потребността от изчислителни запаси за образование на езикови модели няма да значи понижаване на търсенето на нейните артикули. Разработчиците на AI системи ще се стремят да понижат времето за реакция на системата на въпроси, заложени от потребителите. Тази конкуренция ще изисква още повече хардуерни запаси, съгласно водача на Nvidia, а това е добре за бизнеса на компанията. Президентът на Microsoft Брад Смит е уверен, че пазарното търсене на ускорителни чипове ще продължи да пораства най-малко още една година.

Въпреки това, преходът на AI системите към нов стадий на развиване би трябвало да бъде обезпечен от появяването на действителни области на приложение, които са потребни за бизнеса. Все още има проблеми с това, защото всяка иновация би трябвало да носи материални изгоди, а резултатът от потреблението на AI в настоящия му тип в доста браншове на стопанската система към момента не е толкоз явен.

Това не попречи на софтуерните колоси да влагат големи суми пари в разширение на своите изчислителни запаси. Тази година общите финансови разноски на Microsoft, Amazon, Гугъл и Meta би трябвало да надвишават 200 милиарда $, а през идната година евентуално ще надвишават 300 милиарда $, съгласно представители на Morgan Stanley.