Mezi rostoucím zájmem o umělou inteligenci odhaluje výzkumná zpráva IDC, že dvě třetiny podniků po celém světě se chystají zvýšit své investice do obecné umělé inteligence (genAI) v průběhu následujícího roku a půl. Tyto investice se zaměří zejména na IT infrastrukturu, přičemž téměř polovina plánovaného rozpočtu je určena pro takové vylepšení.
Avšak snaha o pokročilé schopnosti umělé inteligence narazila na překážku v podobě nedostatku klíčových komponent, zejména hardwaru nezbytného pro konstrukci infrastruktury umělé inteligence. Grafické procesorové jednotky (GPU), které slouží jako hydra pro škálovatelné jazykové modely, jsou obzvláště žádané a málo dostupné. Kromě toho trpí i trh s umělou inteligencí nedostatkem paměťových čipů vysokého výkonu, které jsou stejně vzácné.
Nákladná povaha GPU, nutné pro trénování a provádění úkolů na rozsáhlých jazykových modelech, zdůrazňuje potřebu alternativ. V reakci na to některé podniky volí menší modely zaměřené na konkrétní průmyslové nebo obchodní potřeby, které nejsou závislé na GPU a mohou fungovat s běžnými procesory x86 doplněnými o neuronové procesorové jednotky (NPU).
Technologické giganty, také nazývané hlavní hyperscalery, včetně Amazon Web Services (AWS), Google, Meta a Microsoft, strategicky investují do vytváření vlastních čipů, které jsou laděné pro procesy umělé inteligence. Podle odborníka z průmyslu Priestleyho, ačkoli vývoj vlastních čipů přináší významné náklady, mají potenciál zjednodušit provoz, snížit náklady na služby a zlevnit přístup k novým aplikacím napájeným umělou inteligencí pro spotřebitele.
Odborník z průmyslu předpokládá, že jak se sektor umělé inteligence posouvá z fáze vývoje k širšímu nasazení, trend inovace specializovaných čipů pravděpodobně nabere na síle.
Důležité otázky a odpovědi:
1. Jaký je význam tohoto vzrůstajícího investování do umělé inteligence globálními podniky?
Globální podniky vidí umělou inteligenci jako transformační technologii, která může zlepšit rozhodování, automatizovat procesy a podporovat inovace. Zvýšené investice do umělé inteligence naznačují její vnímanou hodnotu při získávání konkurenční výhody, zlepšování efektivity a vytváření nových příležitostí v různých odvětvích.
2. Které hlavní výzvy souvisejí se zvýšenými investicemi do umělé inteligence?
Mezi hlavní výzvy patří nedostatek hardwarových komponent, jako jsou GPU a paměťové čipy vysokého výkonu, které jsou nezbytné pro vytváření infrastruktury umělé inteligence. Tento nedostatek by mohl vést ke zvýšeným nákladům a možným prodlevám při nasazení. Kromě toho je zapotřebí kvalifikovaný personál pro vývoj a údržbu systémů umělé inteligence.
3. Jak technologické giganty reagují na hardwarové výzvy?
Technologické giganty investují do vývoje vlastních čipů přizpůsobených aplikacím umělé inteligence. Očekává se, že tyto vlastní čipy zvýší výkon a sníží provozní náklady, čímž vyřeší některé z výzev, které přináší nedostatek standardního hardwaru pro umělou inteligenci.
Výhody zvýšení investic do umělé inteligence:
– Technologický Pokrok: Trvalé investice do umělé inteligence mohou vést k dalším technologickým průlomům a sofistikovanějším aplikacím.
– Ekonomický Růst: Zlepšené schopnosti umělé inteligence mohou vést k vyšší produktivitě a efektivitě, potenciálně podporující ekonomický růst.
– Inovace v Podnikání: Využitím umělé inteligence mohou podniky vytvořit nové produkty a služby, čímž rozvíjejí inovace.
Nevýhody zvýšení investic do umělé inteligence:
– Vysoké Náklady: Projekty umělé inteligence mohou být drahé, zejména vzhledem k současným výzvám s hardwarovými komponentami, které zvyšují náklady na klíčové součásti.
– Skilový Skul: Může nastat nedostatek kvalifikovaného personálu pro práci v oblasti umělé inteligence, což by mohlo zpomalit vývojové úsilí.
– Závislost na Hardwaru: Pokrok v oblasti umělé inteligence je silně závislý na inovacích v hardwaru, což by mohlo omezit pokrok, pokud trvale přetrvávají omezení dodávek.
Pro ty, kdo mají zájem o další zkoumání tématu nebo hledají informace o nejnovějších strategiích a technologiích umělé inteligence od důvěryhodných zdrojů, navštivte:
IDC pro globální tržní inteligenci,
AWS pro cloudové služby a umělou inteligenci,
Google pro výzkum a nástroje umělé inteligence,
Meta pro sociální média a technologie umělé inteligence,
Microsoft pro řešení umělé inteligence pro podniky.
The source of the article is from the blog yanoticias.es