האפל מתכוונת לשפר את התכונות של המודיעין המלאכותי (AI) בהתקנים שלה תוך שימוש במרכזי נתונים המאובזרים במעבדים מותאמים אישית שלה. ייזום זה הוא חלק מאסטרטגייתה של אפל לשלב יכולות AI מתוחכמות למערך המוצרים שלה, עם דגש על פיתוח "מעבדים מתקדמים" בשרתים בעניין משימות AI מסוימות.
בשנה שעברה, אפל הציגה צ'יפים M2 אולטרה, שסימנו את כניסתם הראשונה לשוק הצ'יפים של AI לשרתים. לחברה יש תוכניות לגרסאות עתידיות מבוססות על צ'יפ M4. צ'יפי M2 אולטרה אלה ייושמו בתוך שרתי הענן לטיפול בשאילתות AI מורכבות, בעוד שמשימות פשוטות ייעבדו במכשירים בעצמם.
אפל הביעה בעבר עניין ביצירת צ'יפים מותאמים אישית עבור מרכזי הנתונים שלה דרך הפרויקט ACDC, או צ'יפים תת אישיים במרכז הנתונים של אפל, כדי לחזק את האבטחה והפרטיות. אולם, מאמין כי המעבדים הנוכחיים כבר עומדים בדרישות האבטחה והפרטיות הנדרשות.
צ'יפים אלה יוצאים לשוק בכל מרכזי הנתונים של אפל ועשויים בסופו של יום לשמש גם בשרתים שניהלים על ידי צד שלישי. אפל מריצה את השרתים שלה ברחבי ארצות הברית ונמצאת בתהליך הקמת מתקן חדש בווקי, איווה, שהוכרז לראשונה בשנת 2017.
למרות שהיא לא התקדמה בקצב כמו יריבותיה כמו גוגל, מטה, ומיקרוסופט בעולם הAI היצירתי, אפל לא מושבתת ופועלת לפיתוח טכנולוגיה זו. בדצמבר, צוות המחקר בלמידת מכונה של אפל שחרר את מסגרת ה-MLX, שפועלת בצורה יעילה על מעבדיה של אפל.
פרסמה עוד מחקרים, העוסקים בדברים כגון שדרוגי AI עתידיים, כולל שדרוגים אפשריים למוצרים קיימים כמו Siri. אפל הניחה דגש רב על ביצועי AI עם הכרזת צ'יפ ה-M4 החדש שלה, המכיל מנוע עצבי חזק עבור יישומים עוצמתיים של AI.
שאלות חשובות עם תשובות:
מהו חשיבותה של אפל במעברה למידילניום M2 וכרטיסי M4 בקרזי הנתונים שלה?
המעבר של אפל ל- M2 ולכרטיסי M4 עתידיים במרכזי הנתונים שלה חשוב מאחר והוא מאפשר לה להתאים מחדש את התשתית העננית לחישובי AI משופרים. הגישה הנמצאת הקונטרות זו עשוייה פוטנציאלית להוביל ליכולות AI עוצמתיות ויעילות יותר בהתקני אפל, מענה שמעניין ביישומים של AI.
כיצד הפעלת מעבדים מותאמים אישית של אפל במרכזי הנתונים עשויה לשפיע על הפרטיות והאבטחה של המשתמש?
שימת מעבדים מותאמים אישית במרכזי הנתונים שלה, כגון אלה שהומצאו עבור פרויקט ACDC, מאפשרת לאפל לקבל שליטה גדולה יותר על האבטחה והפרטיות של הנתונים של המשתמש. צ'יפים מותאמים אישית עשויים להיות מעוצבים עם יכולות אבטחה ספציפיות שעשויות להיות קשות יותר להשיג עם מעבדים של צד שלישי, מתאימים עם היחס החזק לפרטיות של אפל.
מדוע אפל נחשבת לחלוף אחורית ביחס לחברות כמו גוגל ומטה בתחום AI הנדסי?
חברות כמו גוגל ומטה השקיעו כמות גדולה במחקר ובפיתוח AI במשך שנים, מובילות בשדות כמו עיבוד שפה טבעית ותחום הAI היצירתי. הגישה היותר משתכנעת של אפל ומדיניות הפרטיות המחמירה הגבילו היסטורית את הכמות של הנתונים הזמינים לאימוני AI, מונעת התקדמות מהירה.
אתגרים ופריכות עיקריים:
– התחרות בתחום הAI לעימות נגד עננים טכנולוגיים שיש להם יתרון התחלה במחקר ופיתוח AI.
– השגת איזון בין הפרטיות של המשתמש ובין צרכי הנתונים של מערכות AI לאימון ולשיפור.
– פריכות פוטנציאלית עשויה להיות בין היכולות של AI ובין פרטיות המשתמש, ערך בסיסי עבור אפל.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– שיפור בביצועי AI במוצרי אפל יכול לשפר את חוויית המשתמש.
– עיבוד נתונים יעיל יכול להוביל לתכונות חדשניות מבוססות AI.
– ביטחון ופרטיות משודרגים יכולים להיות נקודת מכירה ללקוחות שמקפדים על הפרטיות.
חסרונות:
– השקעה בחומרת שרתים יכולה לגרום להגברת עלויות הפעילות.
– פיתוח של צ'יפים AI מותאמים אישית דורש משאבים R&D וזמן רבים.
– נעילת אקוסיסטימה פוטנציאלית, מכיוון שהתקני אפל ושירותיו עשויים להפוך להיות מוסמכים יותר על טכנולוגיה פטנטית.
למידע נוסף על פעילותיו הרחבה של אפל ועל חדשות, ניתן לגשת אל אתר האינטרנט הרשמי שלהם ב: אפל.
[הטבנה]https://www.youtube.com/embed/hyL2QnXTzpo[/embed]