OpenAI generalinis direktorius Samas Altmanas ieško milijardų dolerių kapitalo, kad galėtų spręsti sparčiai augantį dirbtinio intelekto lustų trūkumą. Informuoti šaltiniai teigia, kad Altmanas jau kreipėsi į kelias įmones, įskaitant G42 ir Softbank, siekdamas finansinės paramos.
Dėl sparčiai didėjančio poreikio neuronų tinklų pagreitinimo įrenginiams, Altmanas imasi veiksmų. Jis mano, kad esama procesorių tiekimo nepakanka, kad galėtų patenkinti rinkos poreikius. Nepakankamo proceso netekusiovių atveju nuotolinės paslaugos galėtų sulėtinti arba būti ribotos, kas neigiamai paveiktų vartotojų patirtį. Be to, asmenys, norintys naudoti dirbtinio intelekto technologijas savo infrastruktūroje, gali susidurti su sunkumais, ieškodami reikalingų komponentų.
Uptime Institute atlikta analizė patvirtina Altmano susirūpinimą, prognozuodama, kad silicio tiekimo trūkumas ateityje apsunkins masinį dirbtinio intelekto diegimą.
Tačiau tokio projekto finansavimas nėra lengvas uždavinys. Vienas čipų gamyklos kainuoja nuo 10 iki 20 milijardų dolerių ir jos paprastai užtrunka kelis metus iki užbaigimo. OpenAI planas atrodo apima investavimą į pažangiausius čipų gamintojus, tokius kaip TSMC, Samsung Electronics ir, galbūt, Intel, o ne savarankiškų gamyklų statymą. Šis požiūris apimtų šių gamintojų palaikymą siekiant padidinti jų dirbtinių intelekto lustų gamybą.
Ypač išsiskiria TSMC kaip pagrindinis partnerystės kandidatas. Jis jau gamina grafikos procesorius ir dirbtinio intelekto pagreitintuvus, skirtus tokioms įmonėms kaip Nvidia, AMD ir Intel. TSMC pirmininkas Markas Liu anksčiau teigė, kad čipų tiekimo kamščiui kyla problemas dėl pažangios pakavimo technologijos, o ne dėl gamybos gebėjimo. Manoma, kad investuojant į pažangias pakavimo gamyklas būtų galima efektyviau spręsti tiekimo apribojimus.
Ilgalaikėje perspektyvoje įveikiant dirbtinio intelekto lustų trūkumą, Altmanas ir jo partneriai gali turėti investuoti į kombinaciją gamybos ir pakavimo gamyklų. Toks požiūris ne tik padidintų dirbtinių intelekto procesorių gamybą, bet ir pagreitintų tiekimo apribojimų sprendimą.
DUK skyrius:
K: Kam OpenAI generalinis direktorius Samas Altmanas ieško finansavimo?
A: Samas Altmanas ieško finansavimo siekdamas spręsti sparčiai augantį dirbtinio intelekto lustų trūkumą.
K: Kodėl Altmanas mano, kad yra dirbtinio intelekto lustų trūkumas?
A: Altmanas mano, kad esamas procesorių tiekimas nepakankamas, kad galėtų patenkinti rinkos poreikius.
K: Kokie gali būti dirbtinio intelekto lustų trūkumo padariniai?
A: Dirbtinio intelekto lustų trūkumas gali sukelti nuotolinės paslaugos sulėtėjimą arba ribotą diegimą bei padaryti sunkumų asmenims, norintiems naudoti dirbtinio intelekto technologijas savo infrastruktūroje, rasti reikalingus komponentus.
K: Ką Uptime Institute prognozuoja dėl silicio tiekimo trūkumo?
A: Uptime Institute prognozuoja, kad silicio tiekimo trūkumas ateityje paveiks masinį dirbtinio intelekto diegimą.
K: Kiek paprastai kainuoja statyti vieną čipų gamyklą?
A: Pavyzdžiui, vienos čipų gamyklos statyba gali kainuoti nuo 10 iki 20 milijardų dolerių.
K: Kokias priemones numato OpenAI siekdama spręsti dirbtinio intelekto lustų trūkumo problemą?
A: OpenAI planas apima investavimą į pažangiausius čipų gamintojus, tokius kaip TSMC, Samsung Electronics ir, galbūt, Intel, o ne savarankiškų gamyklų statymą.
K: Kodėl TSMC laikoma pagrindiniu partnerystės kandidatu?
A: TSMC yra atsakinga už grafikos procesorių ir dirbtinio intelekto pagreitintuvų gamybą tokioms įmonėms kaip Nvidia, AMD ir Intel, o jo pirmininkas Markas Liu yra pareiškęs, kad čipų tiekimo kamščiui kyla sunkumų dėl pažangios pakavimo technologijos, o ne dėl gamybos galimybių. Manoma, kad investuojant į pažangias pakavimo gamyklas galima efektyviau spręsti tiekimo apribojimus.
K: Kokia kombinacija gamybos ir pakavimo gamyklų gali būti reikalinga ilgalaikiu laikotarpiu, siekiant įveikti dirbtinio intelekto lustų trūkumą?
A: Norint įveikti dirbtinio intelekto lustų trūkumą ilgalaikėje perspektyvoje, Altmanas ir jo partneriai gali turėti investuoti į kombinaciją gamybos ir pakavimo gamyklų, kad padidintų produkciją ir efektyviau spręstų tiekimo apribojimus.
Pagrindiniai terminai ir apibrėžimai:
1. Dirbtinio intelekto lustai: Taip pat žinomi kaip neuroninių tinklų pagreitinimo įrenginiai, tai specializuoti procesoriai, skirti efektyviai tvarkyti dirbtinio intelekto apkrovą.
2. Silicio tiekimo trūkumas: Žymi nepakankamą silicio lustų, būtinųjų dirbtinio intelekto lustų gamybai, prieinamumą.
3. Gamybos galimybės: Didžiausia puslaidininkių gamybos įmonės (fabriko) galimybė į gamyklą, skirtą čipų gamybai.
4. Pažangi pakavimo technologija: Tai technikos ir procesai, skirti integruotųjų grandynų pakuotei, didinant jų veikimą, energijos efektyvumą ir funkcionalumą.
Rekomenduojamos susijusios nuorodos:
– TSMC: Taiwan Semiconductor Manufacturing Company oficialus tinklalapis – pagrindinio straipsnio minėtas pirmaujantis čipų gamintojas.
– Nvidia: Įmonės, priklausomos nuo TSMC, kuri gamina grafikos procesorius ir dirbtinio intelekto pagreitintuvus, oficialus tinklalapis.
– AMD: Įmonės, taip pat priklausomos nuo TSMC, kuri gamina grafikos procesorius ir dirbtinio intelekto pagreitintuvus, oficialus tinklalapis.
– Intel: Įmonės, minėtos kaip potencialūs partneriai straipsnyje, oficialus tinklalapis.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es