Neseniai kalbėdamasis su Elonu Musku, ekspertu dirbtinio intelekto (AI) srityje, buvo išnagrinėti didelio technologijų gigantų pastarųjų metų iššūkiai. Musko paaiškinimas apie pramonės ateities iššūkius ir svarbūs įžvalgų į galimus kliūčių, kurios gali kilti ateityje.
Vienas iš pagrindinių iššūkių, kurį išryškino Muskas, susijęs su aparatūros problemomis. Nors pramonę 2022–2023 m. paveikė mikroschemų trūkumas, kuris jau įveiktas, atsirado nauja kliūtis – įtampos transformatorių trūkumas. Šie transformatoriai yra būtini daugeliui dirbtinio intelekto kūrėjų, nes jie atlieka svarbų vaidmenį maitinant ir veikiant jų modelius.
Mintimis į ateitį, Muskas įspėjo apie galimą krizę ateinančiais metais, pabrėždamas elektrinės energijos trūkimo galimybę. Reikalingos didžiulės galios norint apmokyti AI modelius galėtų lemti šią sudėtingą situaciją. Muskas paaiškino, kad vien Grok 2 modelis reikalavo naudoti apie 20 000 NVIDIA H100 GPU, nurodydamas, kad Grok 3 modeliui būtų reikalingi bent 100 000 H100 mikroschemos.
Svarbiausias aspektas:
– Elon Musko prognozė
– Problemos su elektros energijos trūkumu
– Darbo įvertinimas
– Iš to galima padaryti išvadą, kad AI ateityje gali patirti didelį išbandymą.
Šaltiniai:
– Tom’s Hardware (www.tomshardware.com)
Industrijos apžvalga:
Straipsnyje aptariami iššūkiai, su kuriais susiduria didžiosios technologijų įmonės dirbtinio intelekto (AI) srityje. AI pramonė pastaraisiais metais išaugo, įvairių sektorių įmonės naudojasi AI technologijomis savo produktams, paslaugoms ir operacijoms tobulinti. Paklausa dėl AI modelių ir taikymų skatina pažangą aparatūros ir programinės įrangos technologijose, kurios remia jų kūrimą ir diegimą.
Rinkos prognozės:
AI rinkos augimo trajektorija numatoma ir ateityje. Pagal Grand View Research ataskaitą globalaus AI rinkos dydis prognozuojamas siekti 733,7 mlrd. JAV dolerių iki 2027 m., su 42,2% metiniu augimo tempu nuo 2020 iki 2027 m. Šis augimas priskiriamas AI įvedimui sektoriuose, tokiose kaip sveikatos apsauga, finansai, mažmeninė prekyba, ir automobiliai, tarp kitų.
Problemos susijusios su pramonės šaka:
1. Aparatūros iššūkiai: Straipsnyje aktualizuota AI pramonės patiriamų aparatūros trūkumų problema. 2022–2023 m. išgyvenamas mikroschemų trūkumas paveikė būtinų komponentų, reikalingų AI plėtrai, prieinamumą. Šis trūkumas paveikė AI aparatūros gamybą ir prieinamumą, sukeliant sutrikimus tiekimo grandinėje. Be to, atsiranda elektros energijos transformatorių trūkumas, kertantis papildomą kliūtį AI kūrėjams, kadangi šie komponentai yra būtini maitinti ir valdyti AI modelius.
2. Elektros energijos suvartojimas: Kitas pastebimas klausimas, kurį iškelia straipsnis, yra didelis elektros energijos suvartojimas, susijęs su AI modelių mokymu. Kuo didesnis AI modelių sudėtingumas ir dydis, tuo didesnis yra kompiuterinė galia, reikalinga jų mokymui. Šis padidėjęs energijos poreikis gali apkrauti esamą elektros energijos infrastruktūrą ir galbūt sukelti elektros energijos trūkumus. Pavyzdys su Grok 2 modeliu, kuris reikalavo 20 000 NVIDIA H100 GPU, pabrėžia suvartotos energijos mastą. Reikalingi energijos poreikiai mokyti AI modelius masiniu mastu gali būti palygintinas su mažo miesto suvartojimu.
Šaltiniai:
– Tom’s Hardware (www.tomshardware.com)
– Grand View Research (www.grandviewresearch.com)
The source of the article is from the blog trebujena.net