Змагання з обчислювальної потужності в епоху штучного інтелекту

Великі технологічні компанії активно переслідують мрію про штучний інтелект. Останні фінансові звіти компаній, таких як Microsoft, Google та Meta, показують, що ШІ сприяє швидкому зростанню бізнесу в галузях хмарних обчислень, реклами тощо. Ці гіганти масово інвестують в інфраструктуру обчислювальної потужності, і в короткостроковій перспективі важко очікувати зменшення капітальних витрат. Як зазначає постачальник обчислювальної потужності CoreWeave, баланс попиту та пропозиції обчислювальної потужності для ШІ може бути досягнутий лише до 2030 року.

Індустрія очікує побачити більше "приземлених" AI-додатків, які можуть суттєво підвищити продуктивність або забезпечити зручність у повсякденному житті. Цього року вже були свідками вражаючих результатів Sora від OpenAI та вітчизняної великої моделі Kimi, в майбутньому також сподіваємося побачити постійні оновлення моделей GPT, Gemini та інших, а також застосування великих моделей на ПК, мобільних телефонах та інших пристроях. Шлях до загального штучного інтелекту є тернистим, і, можливо, знадобиться ще багато часу, щоб вивести на світло справжні AI-додатки, які змінять суспільство.

Наразі слід більше зосередитися на "високоцінному обчислювальній потужності". Оглядаючись на епоху 4G та 5G, зниження витрат на мобільний трафік сприяло розквіту мобільних додатків. Аналогічно, зниження витрат на одиницю обчислювальної потужності буде необхідною умовою для входження людства в епоху AGI. Дешеві, доступні, стабільні AI обчислювальні потужності є основою для розвитку революційних AI застосунків. Наприклад, Sora, його публічний реліз потребує ще кілька місяців, і однією з важливих причин є необхідність постійної оптимізації обчислювальної потужності, потрібної для інференції.

З точки зору витрат на обчислювальну потужність, крім приблизно 10% витрат на електроенергію, решта майже все є інвестиціями у фіксовані активи, включаючи GPU, мережеве обладнання, охолодження тощо. Щодо GPU, TSMC розширює виробничі потужності з упаковки AI-чіпів; у сфері мережевого обладнання нові продукти NVIDIA масово використовують мідні кабелі, поєднуючи продуктивність і витрати; у сфері охолодження, з підвищенням щільності потужності в одній шафі, рідинне охолодження стане більш вигідним, ніж повітряне охолодження.

У майбутньому, обчислювальна потужність має перспективи для подальшого зниження витрат, що створить умови для масштабного впровадження AI-додатків. Хоча гіганти мають можливість інвестувати великі суми, малим та середнім підприємствам більше потрібні високоефективні послуги обчислювальної потужності. Загалом, ера AI знаходиться на початковому етапі, і всім сторонам потрібно постійно вкладати ресурси та досліджувати, щоб сприяти розвитку та впровадженню цієї руйнівної технології.