תוך התעניין הגובר בבינה המלאכותית, החשיפה חקיקת מחקר של IDC תוביל את זרם הנתונים על שני שלישיים מהעסקים ברחבי העולם להתכונן להגביר את השקעותיהם בבינה כללית (genAI) בשנה וחצי הקרובה. מרכז המימון לעיקרון יתמקד בתשתיות המחשב, כאשר כמעט חצי מהתקציב המצפה שיוקצה לשדרוגים אלו.
עם זאת, למרות המאבק לרכשית יכולות מתקדמות של AI מתנקש במאבק מבשר החושפים לחוסר ברכיבים קוראים, בעיקר בחומרה הקריטית שדרושה לבניית תשתית AI. יחידות עיבוד גרפיות (GPUs) , המשמשות כעבודת השועל עבור מודלי שפה בגדלים נרחבים, נמצאות בביקשה מסוימת ובצורת צמצום. בנוסף על כך, שוק ה- AI ממושך במאבק על צורך בזיכרונות ביצוע גבוה, די כך כמוו ממוצע.
האבץ כבד של מחירים המבוסס על GPUs, הדרושים כאן תשלום עבור אילוצי מידול וביצוע משימות על מודלי שפה רחבים מאד, מדגיש את הצורך בבחירות. בתגובה עסקים מסוימים הולכים ובוחרים במודלים קטנים יותר שמפנים את הדרישות המסחריות או הענף המקומיות, שאינם תלויים ב GPUs ויכולים לשרת עם מעבדי x86 סטנדרטיים תוספתיים ביחידות עיבוד עצבי (NPUs) .
הענקים הטכניים, גם כוננים כהמפכה המרכזית, כוללים את אמזון ווב סרוויסיז (AWS), Google, Meta ומיקרוסופט, מוסרים השקעות בהקמת מקבי ציפיה המיועדים לתהליכים של AI. לדברי המומחה התעשייתי פריסטלי, למרות כך שפיתוח שבבים מותאמים אנכיים מתבצע בעלות כביכול גבוהה, ייתכן שיש בהם את הפוטנציאל לייעל קריבה, להפחתת מחירי משלוח שירות ולהפוך את גישת התופעה ליישומים חדשים עלולה יהיה לגרום אודות לציר האטם כלפו.
המומחה מתחזה כי ככל שהתעשיית AI מתקדמת משלב הפיתוח שלה להפצה רחבה, ייתכן שהטרנד לפלאי המתמקטים משביל הפיתוח המתמקד יצליח לקבל תאוצה נוספת.
שאלות ותשובות נאמרות:
1. מה עיקריות הכונן של ההשקעה המוגברת בAI לעסקים גלובליים?
עסקים גלובליים רואים בAI כטכנולוגיה מההפכה שיכולה לשפר את קבלת ההחלטות, לאוטומציה של תהליכים ולקידום טכנולוגי. ההשקעה המוגברת בAI מעידה על הערכתו שלה ברכישת מערך היתרונות ללאם ומילוי הזדמנויות חדשות בענפים שונים.
2. מהן עיקריות הסיכונים שקשורים להתנדבות בשקעה בAI?
הסיכונים מובילים את אי זמינות רכיבי חומרה כגון GPUs ושבבי זיכרון ביצוע גבוה שקובעים לבניית תשתית AI. הנותרות יכולות העגנה את כלעליון בתיקים גבוהים ובעכוונה לדחוף קדימה. בנוסף, יש צורך באדם מיומן לפיתוח ותחזוקת מערכות AI.
3. כיצד הענקים הטכניים מגיבים לאתגרי החומרה?
הענקים הטכניים מחזהים בפיתוח שבבים המותאמים עבור יישומי AI. נדמה ששבבים אלו עשויים להגביר את הביצועים ולהוריד את העלויות התהליכיות, יכולים כאן להמציא כמה מהאתגרים המוצבים על ידי חוסר החומרה הסטנדרטית AI.
יתרונות בשמירה על השקעות AI:
– קידום טכנולוגי: השקעה קבועה בAI עשויה להוביל לבריחות טכנולוגיות נוספות וליישומים מתוחכמים יותר.
– צמיחה כלכלית: יכולות AI ששוררות יכולות השפרת הפרודוקטיביות והיעילות, ולכן לשפר את הצמיחה הכלכלית.
– חדשנות עסקית: על ידי שימוש בAI, עסקים יכולים ליצור מוצרים ושירותים חדשים לדבר המנהיגה על ידה.
חסרונות בשמירה על השקעות AI:
– עלויות גבוהות: פרוייקטי AI יכולים להיות יקרים, במיוחד עם אתגרי החומרה הנוכחיים.
– פער כישור: יתכן שתהיה חוסר במיומנויות באדם לעבוד על AI, דבר שעשוי להציק למאמץ הפיתוח.
– תלות בחומרה: ההתקדמות ביישומי AI תלויית תלות רבה בתכנון חומרה, דבר שעשוי להגביל את ההתקדמות אם אתגרי הספק יתממשים.
למי שמעוניין לחקור עוד בנושא או לחפש מידע על האסטרטגיות וטכנולוגיות ה-AI האחרונות ממקורות אמינים, ניתן לבקר:
IDC לבינה עולמית בשוק,
AWS לשירותי ענן וAI,
Google למחקר וכלים בתחום AI,
Meta לרשתות חברתיות וטכנולוגיית AI,
Microsof לפתרונות AI לעסקים.