Výzkumné týmy umělé inteligence na univerzitách v čele technologického pokroku se potýkají se značnými překážkami v důsledku nedostatečného financování. S naléhavou potřebou nejnovějších čipů umělé inteligence (AI), jako jsou vysokovýkonné grafické procesory Nvidia (GPUs) pro vytváření generativních modelů AI, je výzkum zpomalován. Mnozí výzkumníci byli nuceni sáhnout po zastaralých herních GPU, které byly rychle shromážděny, když bylo kvůli omezeným rozpočtům nemožné pořídit novější modely.
Akademické kruhy vyjádřily zděšení a srovnávají to s tím, jakoby vstupovali do moderní bitvy s zastaralou výzbrojí. Hlavním problémem tohoto problému je strmý vzestup cen AI čipů, zatímco rozpočty univerzitního výzkumu nedokážou držet krok. Vzhledem k růstu trhu s AI se dodávky potýkají s narůstajícím poptávkou, což vede ke zvýšení cen. Pro provádění základního výzkumu AI je zapotřebí financování ve výši kolem 500 milionů won, přesto typický roční výzkumný rozpočet dostupný profesorům nepřesahuje ani polovinu této částky.
Odborníci odhadují, že využití starých modelových čipů a zařízení používaných univerzitami k replikaci služeb srovnatelných se světovými nejnovějšími normami by mohlo trvat téměř 150 let. Navíc, i když jsou tyto cenné čipy zajištěny, nedostatečný elektrický výkon v rámci univerzit představuje další výzvu, což nutí profesory hledat budovy s dostupnými energetickými zdroji.
I když vláda zahájila snahy o poskytnutí čipů GPU podnikům a univerzitám, rozsah těchto iniciativ je výrazně nedostatečný ve srovnání s poptávkou. Naopak země jako Spojené státy, kde společnosti dodávají významné množství čipů GPU univerzitám, nebo Kanada, kde vláda podporuje sdílenou infrastrukturu dat a výpočetní techniky napříč několika univerzitami, jsou o krok napřed.
Vzhledem k této situaci se Jižní Korea potýká se stagnací strategických národních projektů, jako je výstavba jejího šestého superpočítače kvůli rozpočtovým omezením. Tato situace vedla k odlivu mozku, kdy místní talent v oblasti AI, zklamaný místními možnostmi, odchází za příležitostmi do zahraničí. To je výrazný rozdíl oproti globálnímu závodu velkých technologických firem o zajištění nejlepších talentů v oblasti AI za lukrativní platy. Aby bylo možné přilákat a udržet vysoce kvalifikované výzkumníky, je zlepšení výzkumného prostředí stejně důležité jako nabízená kompenzace. Korejští AI výzkumníci pracující v zahraničí dávají přednost spolupráci a robustní infrastruktuře pro výzkum AI, pokud uvažují o návratu domů.
Navzdory vizím vlády převednout Jižní Koreu do AI G3 (top 3 zemí v oblasti AI), pokud budou existující výzkumné podmínky a odliv talentů nadále ignorovány, takové ambice by mohly skončit jako prázdná prohlášení. Jsme teprve na začátku závodu o technologii AI a stále je tu šance chopit se iniciativy. Nicméně jakékoli další váhání by mohlo vést k trvalé ztrátě příležitosti.
Klíčové otázky a odpovědi:
1. Proč je výzkum AI na univerzitách zbržděn?
Výzkum AI je brzděn nedostatkem financí, což vede k neschopnosti si dovolit nejnovější čipy a zařízení AI. Rychlý nárůst cen AI čipů nemá obdoby v odpovídajícím zvýšení rozpočtů univerzitního výzkumu.
2. Jak ovlivňují zastaralá GPU výzkum AI?
Zastaralá GPU nutí výzkumníky pracovat s méně efektivními nástroji, což zpomaluje průběh výzkumu a brání replikaci nejnovějších generativních modelů AI v realistickém časovém rámci. Je odhadováno, že by mohlo trvat téměř 150 let, než by bylo možné dosáhnout služeb srovnatelných s nejnovějšími standardy pomocí starého zařízení.
3. S jakými dalšími výzvami se potýkají výzkumné týmy univerzit?
Kromě zastaralého hardware se výzkumné týmy univerzit potýkají s výzvami jako nedostatečná infrastruktura elektrické energie k podpoře vysokovýkonných GPU, konkurence s privátním sektorem o omezené zdroje a hrozba ‚odlivu mozku‘, kdy domácí talent hledá lepší příležitosti v zahraničí.
Klíčové výzvy a kontroverze:
Finanční omezení: Rozpočty univerzitního výzkumu často nestačí na nákup špičkových technologií, což způsobuje zpoždění ve výsledcích výzkumu.
Omezení infrastruktury: Dokonce když univerzity získají potřebné AI čipy, mohou čelit výzvám jako nedostatečný elektrický výkon, který omezuje používání výpočetní techniky s vysokým výkonem.
Konkurence s privátním sektorem: Privátní sektor může často překonat akademické instituce ve financování nejnovější technologie a talentu díky větší finančním prostředkům.
Odliv mozku: Migrace domácího talentu do zemí s lepšími výzkumnými příležitostmi představuje značné riziko pro trvanlivost místního výzkumu a vývoje v oblasti AI.
Udržení talentu: Klíčem k posunu v oblasti výzkumu AI není pouze přitahování, ale také udržení nejlepších talentů, což vyžaduje investice do výzkumných podmínek a infrastruktury.
Výhody a nevýhody:
Výhody:
– Univerzity jsou tradičně centry inovací, kde může prosperovat základní výzkum bez okamžitých obchodních tlaků.
– Výzkum na univerzitě těží z různorodých pohledů a spolupráce napříč různými disciplínami.
Nevýhody:
– Nedostatečné financování a zdroje mohou vážně omezit rozsah a tempo výzkumu.
– Zastaralé vybavení nejen zpomaluje výzkum, ale může také demotivovat výzkumníky a studenty.
– Nesledování technologických pokroků může v některých oblastech akademický výzkum učinit irelevantním.
Pokud si přejete prozkoumat více informací o umělé inteligenci a jejím globálním rozvoji, můžete zvážit návštěvu následujících oficiálních webových stránek:
– NVIDIA, pro informace o nejnovějších čipech a pokrocích v paralelním výpočtu.
– AI.gov, iniciativa vlády Spojených států v oblasti umělé inteligence.
– Inovace, věda a hospodářský rozvoj Kanady, pro kanadské vládní politiky v oblasti inovací a sdílených datových infrastruktur.