Отборни университетски екипи за изследване в областта на изкуствения интелект (ИИ) са на предни позиции в напредъка на технологичните постижения, но се сблъскват със значителни препятствия поради неадекватните финансови средства. С нарастващата необходимост от най-новите чипове за изкуствен интелект, като висококачествените графични процесори (GPU) на Nvidia за създаване на генеративни модели на ИИ, напредъкът в изследванията бива забавен. Много изследователи са принудени да се обръщат към устарелите игрови GPU-та, които са били бързо събрани, когато финансовите ограничения правели невъзможно закупуването на по-нови модели.
Научните среди са изразили разочарованието си, провеждайки паралели с влизането в модерна битка с остаряло оръжие. Основният проблем, който подхранва тази затруднителна ситуация, е стремителното повишаване на цените на чиповете за изкуствен интелект, докато бюджетите за университетски изследвания не успяват да стъпят в крак с тях. С нарастването на пазара на изкуствен интелект, предлагането се бори да отговори на нарастващото търсене, което довежда до увеличаване на цените. За да продължат дори с базови изследвания по изкуствен интелект, са необходими средства в размер на около 500 милиона вона, но обикновено годишният наличен бюджет за изследвания на професорите не надхвърля половината от тази сума.
Експертите оценяват, че използването на стари модели чипове и оборудване, използвани от университетите, за да репликират услуги, сравними с най-новите стандарти в света, може да отнеме близо 150 години. Освен това, дори когато тези ценни чипове биват застраховани, неадекватната електрическа мощност в рамките на университетите представлява друго предизвикателство, което принуждава професорите да потърсят сгради с налични електрически ресурси.
Въпреки че правителството е започнало усилия да осигури GPU-та на бизнеса и университетите, мащабът на тези инициативи е крайно недостатъчен в сравнение с търсенето. Наспроти това, държави като САЩ, където компаниите доставят значителен брой GPU-та на университетите, или Канада, където правителството подкрепя споделена структура за данни и компютърна инфраструктура на няколко университета, са на много по-високо ниво.
Предвид това заднична извадка, Южна Корея се бори със замая на стратегическите национални проекти като изграждането на шестия си суперкомпютър поради липса на средства. В резултат на това тази ситуация е довело до изтичане на мозъчна мощ, тъй като местните таланти в областта на ИИ, разочаровани от предимствата на местния пазар, се оттеглят за възможности зад граница. Това е силно различие спрямо глобалното състезание на големите технологични компании за привличане на таланти в областта на ИИ с печеливши заплати. За да привлекат и запазят висококачествени изследователи, подобряването на научната среда е толкова важно, колкото предлаганите компенсации. Корейските изследователи в областта на ИИ, работещи зад граница, придават значение на възможностите за сътрудничество и на устойчивата инфраструктура за изследования по ИИ, когато се обмисля връщането в родината.
Въпреки визията на правителството да превърне Южна Корея в АИ-G3 (топ 3 страни в областта на ИИ), ако съществуващите научни условия и напускането на таланти продължат да бъдат игнорирани, подобни амбиции може да се окажат празни облаги. Това е началото на състезанието в областта на технологиите на изкуствения интелект и още винаги има възможност да се поеме инициативата. Все пак, всяко допълнително съмнение може да доведе до постоянното пропускане на възможността.
Ключови въпроси и отговори:
1. Защо изследванията по ИИ в университетите се забавят?
Изследванията по ИИ се забавят поради липса на финансиране, което води до неспособност да се позволят най-новите чипове и оборудване за изкуствен интелект. Стремителното повишаване на цените на чиповете за ИИ не е съпътствано от съответното увеличение на бюджетите за университетските изследвания.
2. Как устарелите GPU-та влияят на изследванията по ИИ?
Устарелите GPU-та принуждават изследователите да работят с по-малко ефективни инструменти, което забавя напредъка в изследванията и предотвратява репликацията на най-новите генеративни модели на ИИ в разумен срок. Преценява се, че може да отнеме близо 150 години да се направи репликация на услугите, сравними с най-новите стандарти, използвайки старо оборудване.
3. С какви други предизвикателства се сблъскват университетските екипи за изследвания?
Освен устарелите хардуерни компоненти, университетските екипи за изследвания се сблъскват с предизвикателства като липса на достатъчна електрическа инфраструктура за поддръжка на високопроизводителни GPU-та, конкуренция с частния сектор за ограничени ресурси и заплахата от изтичането на мозъчна мощ, тъй като местните таланти търсят по-добри възможности зад граница.
Ключови Предизвикателства и Контроверзии:
Финансови Ограничения: Бюджетите за университетските изследвания често са недостатъчни, за да закупят високотехнологична техника, което довежда до забавяне в резултатите от изследванията.
Ограничения в Инфраструктурата: Дори когато университетите закупят необходимите чипове за ИИ, те могат да се сблъскат с предизвикателства като липса на електрозахранване, което ограничава използването на високоспециализирано компютърно оборудване.
Конкуренция с Частния Сектор: Частният сектор често може да побеждава в конкуренцията с академичните институции за най-нова технология и таланти поради по-големите им финансови ресурси.
Изтичане на Мозъчна Мощ: Миграцията на вътрешни таланти в страни с по-добри възможности за изследвания представлява значителен риск за продължителността на местните изследователски и развойни дейности в областта на ИИ.
Запазване на Таланта: Ключ към превъртането на изследванията по ИИ е не само привличането, но и запазването на висококласни таланти, което изисква инвестиции в изследователски условия и инфраструктура.
Предимства и Недостатъци:
Предимства:
– Университетите са традиционни центрове на иновации, където основните изследвания могат да процъфтяват без незабавно комерсиално налягане.
– Университетските изследвания се ползват от разнообразие възгледи и сътрудничество между различни науки.
Недостатъци:
– Недостатъчното финансиране и ресурси може сериозно да ограничи обхвата и темпото на изследванията.
– Устарелото оборудване не само забавя изследванията, но може и да демотивира изследователи и студенти.
– Неспособността да се задържи темпото на технологичните постижения би могла да направи академичните изследвания незначими в определени области.
Ако искате да разгледате повече информация за изкуствения интелект и неговото развитие напред по света, може да посетите следните официални уебсайтове:
– NVIDIA, за информация за най-новите GPU-та и напредък в паралелните изчисления.
– AI.gov, инициативата за изкуствен интелект на правителството на САЩ.
– Иновации, Наука и икономическо развитие в Канада, за политиките на правителството на Канада по иновациите и споделените инфраструктури за данни.