Поскольку данные становятся основой нашей экономики, мы должны найти способы диверсифицировать использование вычислительных ресурсов, раскрывающих их потенциал, и уменьшить нашу зависимость всего от нескольких моделей и производителей. Это окажется одним из лучших способов поддержать революцию в области искусственного интеллекта, поскольку конкуренция за графические процессоры возрастает, и будет гарантировать, что мы будем поддерживать инновации, а не полагаться на нескольких игроков, контролирующих рынок. Мы уже видим новые подходы, которые позволяют вашему игровому ПК использовать новые модели искусственного интеллекта.
Концентрация рынка в индустрии микросхем привела к нехватке большинства графических процессоров, которые обучают эти модели, что вызывает обеспокоенность как среди технических директоров, так и среди государственных политиков. И хотя у крупных технологических компаний есть ресурсы и возможности для защиты того, что доступно, более мелкие компании часто откладывают проекты, поскольку им трудно использовать свои модели. Это связано с тем, что на графические процессоры сложно заключить контракт, если компании не закупают их оптом, и они дороги: обучение даже самых базовых моделей больших языков (LLM) стоит от 600 000 до 1 миллиона долларов — непомерно высокая цена для многих. Стремление к более диверсифицированному использованию чипов — это не просто прагматичный ответ на текущие проблемы; это активный подход к обеспечению будущего нашей технологической эволюции и обеспечению дальнейшей жизнеспособности экосистемы ИИ. Грег Осури
Навигация по социальным ссылкам
Основатель Akash Network и генеральный директор Overclock Labs. Неуместное решение
Популярным решением проблемы дефицита поставок, похоже, является увеличение производства сверхсовременных чипов – особенно мощных A100 и H100 – и привлечение других технологических гигантов к производству аналогичных компонентов. Хотя это хорошая новость для крупнейших компаний, занимающихся искусственным интеллектом, она мало что дает для снижения концентрации рынка и снижения цен. И самое главное, он не может сделать оборудование для ускорения искусственного интеллекта более доступным для мелких игроков. Массовые заказы на высокопроизводительные графические процессоры снижают доступность для других организаций, стремящихся закрепиться в обучении искусственному интеллекту. Это также позволяет крупным технологическим компаниям сохранять свою ценовую власть и смягчает стимулы, которые в противном случае могли бы стимулировать важные инновации в секторе. И по мере того, как создаются все более мощные графические процессоры, возникает такое мнение, что способность компании приобретать самые большие, самые плохие и новейшие модели становится конкурентным преимуществом.
Это мнение вводит в заблуждение – или, по крайней мере, недооценивает – потому что существующие технологии и новые методы предлагают способ диверсифицировать использование чипов и дать стартапам возможность защитить свои вычисления. В течение следующих трех-пяти лет мы увидим, как компании, занимающиеся искусственным интеллектом, будут работать с более широким спектром графических процессоров – от самых передовых до менее мощных – что освободит рынок и вызовет новую волну инноваций. Этот стратегический поворот обещает освободить рынок от тисков элитной эксклюзивности, положив начало более инклюзивной, динамичной и устойчивой экосистеме искусственного интеллекта, ориентированной на устойчивый рост и творчество. Пространство для взрослых
Развитие сферы ИИ во многом будет способствовать этим изменениям, поскольку мы увидим больше языковых моделей, адаптированных к конкретным нишам, а не универсальные LLM, такие как ChatGPT и Claude. Эта диверсификация не только отвечает уникальным требованиям различных отраслей и приложений, но и знаменует собой разрыв с однородностью, которая до сих пор характеризовала среду ИИ. А разработчики будут продолжать совершенствовать свои модели с использованием менее мощных чипов, мотивируя их искать доступ к графическим процессорам потребительского уровня, которые предлагают эффективность и доступность. Этот отказ от использования высококачественных компонентов демократизирует доступ к вычислительным ресурсам и стимулирует инновации, бросая вызов распространенному в отрасли мнению о том, что только самые передовые чипы могут способствовать прорывным достижениям в области искусственного интеллекта.
В некоторой степени это уже происходит, поскольку разработчики используют эффективные методы, такие как низкоранговая адаптация (LoRA), которые уменьшают количество обучающих переменных в языковых моделях. Они также распараллеливают рабочую нагрузку, развертывая кластеры, скажем, из 100 000 микросхем меньшего размера, чтобы выполнять работу 10 000 H100. Эти решения могут дать толчок волне инноваций, отходя от гонки вооружений «чем больше, тем лучше» на рынке микросхем, которая характеризуется акцентом на эффективность, сотрудничество и изобретательское решение проблем.
Между тем, существующие технологии, включая Kubernetes и облачную инфраструктуру с открытым исходным кодом, обеспечат доступ к этим менее мощным чипам. Частные лица и организации, владеющие графическими процессорами, смогут продавать или арендовать свои мощности в этих сетях, что мы уже начинаем видеть в некоторых проектах.. Пересечение технологий и общественных инициатив дает возможность разрушить барьеры, как экономические, так и технологические, и создать среду, в которой вычислительная мощность не ограничивается избранными, а широко распределяется среди широкого круга участников. Вторая волна
В не столь отдаленном будущем у этого рынка есть потенциал для дальнейшего расширения: владельцы графических процессоров потребительского класса предоставят неиспользуемые мощности компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, особенно в свете того, что крупные игроки продвигают потребительские графические процессоры почти за треть стоимости высокопроизводительных графических процессоров. Конечные модели, которые позволяют искусственному интеллекту работать на повседневных ПК или ноутбуках. Использование игровых графических процессоров потенциально может ускорить инновационные циклы, поскольку они ежегодно обновляются; Это может позволить обучению ИИ использовать новые архитектурные улучшения быстрее, чем специализированное корпоративное оборудование, которое развивается медленнее.
Поскольку многие повседневные объекты оснащены графическими процессорами, это открывает перед людьми мир возможностей монетизировать неиспользуемую вычислительную мощность. Подумайте о майнерах блокчейна, направляющих свои графические процессоры на облачные рынки, когда их проекты проходят проверку доли, или о студентах, делающих то же самое с игровыми ПК, когда они не играют. Кроме того, меньшие по размеру и более эффективные модели ИИ могут работать на персональных устройствах. Мы уже видим, что Gemini Nano может работать в автономном режиме на устройствах Google Pixel 8; Это делает локально размещенные модели ИИ на мобильных устройствах реальными.
Эти разработки могут обеспечить новые источники дохода для провайдеров и дополнительные предложения графических процессоров для стартапов. Честно говоря, ничто из этого не заменяет необходимость в графических процессорах высшего качества. Но это снизит концентрацию рынка, сделав компании менее зависимыми от одной компании (или страны), производящей необходимые им чипы. У нас будет зрелый и сложный рынок, на котором графические процессоры разной скорости и качества будут играть решающую роль в ряде проектов искусственного интеллекта. Это положит начало второй волне инноваций в области искусственного интеллекта, от которых выиграют все. По мере развития сферы ИИ объединение графических процессоров потребительского уровня с возможностями ИИ откроет беспрецедентные возможности для инноваций и сотрудничества в разных отраслях, а также будет иметь глубокие экономические последствия за счет распространения возможностей на более широкий сегмент общества. Мы выделили лучших авторов ИИ.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от Ny BreakingPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах современной технологической индустрии. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro.
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
