Գեներատիվ արհեստական ​​բանականության պատերազմ, «արհեստական ​​չիպերի պահանջարկը կտրուկ աճում է»

Գեներատիվ արհեստական ​​բանականության ծառայությունների այնպիսի արտադրանքներ, ինչպիսիք են ChatGPT-ն և Midjourney-ն, գրավում են շուկայի ուշադրությունը: Այս ֆոնին Կորեայի արհեստական ​​բանականության արդյունաբերության ասոցիացիան (KAIIA) անցկացրեց «Gen-AI գագաթնաժողով 2023»-ը Սեուլի Սամսոն-դոնգ քաղաքի COEX-ում: Երկօրյա միջոցառումը նպատակ ունի խթանել և առաջ մղել գեներատիվ արհեստական ​​բանականության (AI) զարգացումը, որը ընդլայնում է ամբողջ շուկան:

Առաջին օրը, սկսած արհեստական ​​բանականության միաձուլման բիզնես բաժնի ղեկավար Ջին Ջունհեի հիմնական ելույթից, մասնակցեցին և ներկայացրին համապատասխան շնորհանդեսներ, այդ թվում՝ Persona AI-ի գործադիր տնօրեն Յու Սըն-ջեի «ChatGPT-ի կողմից բերված NLP փոփոխությունները» և Furiosa AI-ի գործադիր տնօրեն Բեկ Ջուն-հոյի «ChatGPT-ի համար բարձր արդյունավետությամբ, էներգաարդյունավետ և մասշտաբային արհեստական ​​բանականության եզրակացության չիպի կառուցումը» թեմաներով, ինչպիսիք են Microsoft-ը, Google-ը և AWS-ը, որոնք ակտիվորեն մշակում և սպասարկում են ChatGPT-ը, ինչպես նաև արհեստական ​​բանականության կիսահաղորդիչներ մշակող անօգուտ արդյունաբերությունները։

Ջին Ջունհեն ասել է, որ 2023 թվականին՝ արհեստական ​​բանականության պատերազմի տարում, ChatGPT միակցիչը կմտնի շուկա՝ որպես Google-ի և MS-ի միջև լեզվական մոդելների հսկայական մրցակցության նոր խաղի կանոն։ Այս դեպքում նա կանխատեսում է հնարավորություններ արհեստական ​​բանականության կիսահաղորդիչների և արհեստական ​​բանականության մոդելները աջակցող արագացուցիչների ոլորտում։

Furiosa AI-ը Կորեայում արհեստական ​​ինտելեկտի կիսահաղորդիչներ արտադրող ներկայացուցչական ընկերություն է: Furiosa AI-ի գործադիր տնօրեն Բեկը, որը ջանասիրաբար աշխատում է ընդհանուր նշանակության արհեստական ​​ինտելեկտի կիսահաղորդիչներ մշակելու ուղղությամբ՝ Nvidia-ին հասնելու համար, որը զբաղեցնում է հիպերմասշտաբային արհեստական ​​ինտելեկտի համաշխարհային շուկայի մեծ մասը, համոզված է, որ «ապագայում արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում չիպերի պահանջարկը կտրուկ կաճի»:

Քանի որ արհեստական ​​բանականության ծառայությունները դառնում են ավելի բարդ, դրանք անխուսափելիորեն բախվում են ենթակառուցվածքային ծախսերի աճի: Nvidia-ի ներկայիս A100 և H100 GPU արտադրանքները ունեն արհեստական ​​բանականության հաշվարկների համար անհրաժեշտ բարձր արտադրողականություն և հաշվողական հզորություն, սակայն ընդհանուր ծախսերի աճի, ինչպիսիք են բարձր էներգիայի սպառումը և տեղակայման ծախսերը, նույնիսկ գերմեծ ձեռնարկությունները զգուշանում են հաջորդ սերնդի արտադրանքներին անցնելուց: Արժեքի և օգուտի հարաբերակցությունը մտահոգություն է հայտնել:

Այս առումով Բեկը կանխատեսեց տեխնոլոգիական զարգացման ուղղությունը՝ ասելով, որ արհեստական ​​բանականության լուծումների ավելի ու ավելի շատ ընկերությունների կողմից կիրառումից բացի, շուկայի պահանջարկը կլինի որոշակի համակարգի շրջանակներում արդյունավետության և կատարողականի մաքսիմալացումը, ինչպիսին է «էներգախնայողությունը»։

Բացի այդ, նա ընդգծեց, որ Չինաստանում արհեստական ​​բանականության կիսահաղորդչային մշակման տարածվածության կետը «օգտագործելիությունն» է, և ասաց, որ մշակման միջավայրի աջակցության և «ծրագրավորելիության» հարցերը լուծելու բանալին կլինեն։

Nvidia-ն ստեղծել է CUDA-ն՝ իր աջակցության էկոհամակարգը ցուցադրելու համար, և ապահովել, որ մշակողների համայնքը աջակցի խորը ուսուցման ներկայացուցչական շրջանակներին, ինչպիսիք են TensorFlow-ն ու Pytoch-ը, դառնում է պրոդուկտիվացման կարևոր գոյատևման ռազմավարություն։