Didžiosios investicijos skatina varžybas dirbtinio intelekto srityje, o SoftBank Group vykdo lyderystę, planuodamas iki 2025 m. investuoti 150 mlrd. jenų (~315 mlrd. Naujosios Taivano dolerių) į aukštos technologijos generatyvinio dirbtinio intelekto technologijų plėtrą. Tai seka po reikšmingos jų 2023 m. investicijos skaičiavimo infrastruktūrą vertos 20 mlrd. jenų. SoftBank siekia įsigyti Nvidia GPU, ne tik plėtoti didelius kalbos modelius, bet ir nuomoti skaičiavimo galias kitiems įmonėms, nurodant didžiausią tokio pobūdžio japonų investiciją, numatytą duoti SoftBank dominuojantį kompiuterinį poveikį Japonijoje.
SoftBank taip pat kūrią „pasaulinį“ japonišką generatyvinį dirbtinį intelektą, kuris šiemet, pasibaigus 390 mlrd. parametrų modeliui, ir kurio veikimo planas yra dar drąsesnis – sukurti modelį su 1 trilijonu parametrų jau kitais metais.
Tuo tarpu „Apple Inc.“ nenusileidžia dirbtinio intelekto arenoje. Technologijų gigantas paleido savo efektyvų kalbos modelį „OpenELM“ atvirojo kodo dirbtinio intelekto platformoje „Hugging Face“. Šis modelis yra prieinamas keliomis versijomis su skirtingomis parametrų talpyklomis, turinčiomis įvairias galimybes, nuo 270 milijonų iki 30 mlrd. parametrų, suteikiančių galimybę kurti tekstą, kodą, vertimą ir sintetinius santraukas. Plėsdama savo dirbtinio intelekto pastangas, „Apple“ kuria savo dirbtinio intelekto serverį tikėtina naudoti „TSMC“ 3 nanometrų proceso technologiją ir numatoma masinė gamyba antrąjį 2025 m. pusmetį.
„Apple“ taip pat neseniai įsigijo dirbtinio intelekto startuolius, tarp jų prancūziškąją įmonę „Datakaleb“ gruodžio mėnesį ir kanadiečių įmonę „DarwinAI“ šių metų pradžioje, kurios kiekviena specializuojasi neurinio tinklo efektyvumu ir algoritmo suspaudimu. Pagal „Statista“, 2023 m. ‘Apple’ įsigijo 32 dirbtinio intelekto startuolius, pralenkiant kitus technologinius konglomeratus, tokius kaip „Google“, „Microsoft“ ir „Meta“.
„Apple“ vadovas Timas Cookas užmaigė reikšmingus plėtrų dirbtiniame intelekte, kuriuos įmonė ketina atskleisti vėliau šiais metais. „Apple“ strateginis įsigijimas ir plėtros pastangos atrodo susikoncentruojančios į optimizuotų didelių kalbos modelių veikimą be problemų mobiliose įrenginiuose, kai Cookas išreiškė susižavėjimą ateities dirbtinio intelekto projektų, nieko neskelbdamas.
Technologijų inovacijų pasaulyje dirbtinis intelektas tapo lemiamu mūšio lauku dėl technologinio viršenybės. „Global Tech Titans Amp Up AI Investments“ pavadinimu pavadintas straipsnis apima šį tendencijų su aiškiais įžvalgomis į „SoftBank Group“ ir „Apple Inc.“ strategijas.
„SoftBank“ masiška AI investicija demonstruoja technologijų industrijos stumdomąjį judį į generatyvinę dirbtinio intelekto technologiją. Japonų konglomerato planai plėtoti 390 mlrd. parametrų modelį ir ateities trilijoną parametrų modelį rodo augančius dirbtinio intelekto projektų mastus ir besikartojančius skaičiavimo reikalavimus. Investavimas į „Nvidia“ GPU ne tik skatina savo pačių AI pažangą, bet taip pat plėtoja jų potencialų rinkos poveikį, nuomojant skaičiavimo galias kitiems subjektams.
„Apple“ proaktyvi AI strategija akcentuojama per jos naują kalbos modelį „OpenELM“ ir įsigijimą „Datakaleb“ ir „DarwinAI“. Iniciatyva kurti AI serverio procesorių nurodo tęstinį įsipareigojimą inovuoti AI aparatūroje, galimai pritaikytai efektyvumui ir veikimui – savybių, kurios yra „Apple“ produkto filosofijos pavyzdys.
Čia yra keletas svarbių taškų ir iššūkių, susijusių su šiomis plėtromis:
1. Skaičiavimo išlaidų: AI kūrimas ir mokymas, ypač su milijonais ar milijardais parametrų, reikalauja didelių skaičiavimo galių, kurie atneša reikšmingas finansines investicijas ir energijos sunaudojimą.
2. Tyrimai ir plėtra: Aukštos technologijos dirbtinio intelekto kūrimas reikalauja nuosekliai mokslinių tyrimų ir plėtros pastangų, kurios gali reikalauti daug išteklių ir pritraukti gerą talentą konkurencingame rinkoje.
3. Privatumo ir etinių klausimų rūpesčiai: Kadangi dirbtinis intelektas tampa vis gausėjantis, problemos, susijusios su vartotojų privatumu, duomenų apsauga ir etiniu AI naudojimu, vis dažniau kyla, dažnai skatinant reguliavimo tyrimus.
4. Duomenų kokybė: AI modeliai yra tik tiek geri, kiek geri yra duomenys, kuriuos į jie treniruojami, tai reiškia, kad prieigą prie aukštos kokybės, įvairių duomenų rinkinių yra būtina, kylančios klausimai apie duomenų šaltinius ir galimus šalutinius veiksnius.
Dėl privalumų ir trūkumų, galima apsvarstyti šiuos dalykus:
Privalumai:
– AI pažanga gali vesti prie geresnio efektyvumo ir naujų galimybių produktuose ir paslaugose.
– Generatyvinis AI gali suteikti įkvėpimą inovacijoms įvairiose pramonės šakose, nuo sveikatos prie pramogų.
– AI gali automatizuoti rutinines užduotis, atlaisvindamas žmogiškus išteklius kūrybai ar sudėtingesnei problemų sprendimui.
Trūkumai:
– Didelės įėjimo kliūtys dėl investavimo išlaidų gali vesti prie monopolizacijos ir sumažintos konkurencijos.
– AI plėtra gali vesti prie darbo vietų perkėlimo tam tikrose sektoriuose.
– Greitas AI naujovių tempas gali pralenkti reguliavimo struktūras, vedančias prie galimo piktnaudžiavimo ar žalos poveikio.
Susijusios nuorodos, kuriose galite sužinoti daugiau apie platesnį temų spektrą apie tech titanus atliekančius AI investicijas, apima:
– Apple
– SoftBank Group
– Hugging Face (informacijai apie „OpenELM“ modelį ir kitas AI technologijas)
– Nvidia (kaip pagrindinį GPU tiekėją AI)
Prašome atkreipti dėmesį, kad minėti faktai ir požiūriai yra bendri ir paremti turimais žiniomis iki nurodyto pjūvio datos.