În mijlocul creșterii interesului pentru inteligența artificială, un raport de cercetare IDC dezvăluie că două treimi din întreprinderile la nivel global se pregătesc să-și mărească investițiile în inteligență artificială generală (genAI) în următorul an și jumătate. Aceste investiții se vor concentra în special pe infrastructura IT, cu aproape jumătate din bugetul anticipat alocat pentru astfel de îmbunătățiri.
Cu toate acestea, demersul de a obține capacități avansate de inteligență artificială se confruntă cu un blocaj din cauza penuriei de componente cruciale, în special hardware-ul esențial pentru a construi infrastructura AI. Unitățile de procesare grafică (GPU), care servesc drept forță de muncă pentru modelele lingvistice la scară largă, sunt într-o cerere mare și într-un stoc scurt. În plus, piața de IA se confruntă și cu necesitatea de a avea cipuri de memorie de performanță ridicată, care sunt la fel de rare.
Natura costisitoare a GPU-urilor, necesare atât pentru antrenamentul, cât și pentru executarea sarcinilor pe modelele lingvistice extinse, evidențiază nevoia de alternative. În răspuns, unele întreprinderi optează pentru modele mai mici care se adresează unor cerințe specifice din industrie sau afaceri, care nu depind atât de mult de GPU și pot funcționa cu procesoare x86 standard completate de Unități de Procesare Neurală (NPU).
Giganții tehnologici, cunoscuți și sub numele de hiperscaleri majori, inclusiv Amazon Web Services (AWS), Google, Meta și Microsoft, investesc strategic în crearea de cipuri proprietare care sunt ajustate pentru procesele de IA. Conform expertului din industrie Priestley, deși dezvoltarea de cipuri personalizate implică un cost semnificativ, acestea au potențialul de a simplifica operațiunile, de a reduce costurile de livrare a serviciilor și de a face accesarea unor aplicații noi, alimentate de IA, mai accesibile pentru consumatori.
Expertul din industrie previzionează că, pe măsură ce sectorul de IA avansează de la faza de dezvoltare la o implementare mai largă, tendința către inovația în cipuri specializate va câștiga probabil momentum.
Întrebări și răspunsuri importante:
1. Care este semnificația acestei creșteri a investițiilor în IA de către întreprinderile globale?
Intreprinderile globale privesc IA ca pe o tehnologie transformatoare care poate îmbunătăți luarea deciziilor, automatiza procesele și stimula inovarea. Creșterea investițiilor în IA indică valoarea sa percepută în obținerea unui avantaj competitiv, îmbunătățirea eficienței și dezvoltarea de noi oportunități în diverse industrii.
2. Care sunt principalele provocări asociate cu creșterea cheltuielilor pentru IA?
Provocările principale includ penuria de componente hardware precum GPU-uri și cipuri de memorie de performanță ridicată, necesare pentru construirea infrastructurii de IA. Această penurie ar putea duce la costuri mai mari și la posibile întârzieri în implementare. În plus, există nevoia de personal calificat pentru a dezvolta și întreține sistemele de IA.
3. Cum răspund giganții tehnologici provocărilor legate de hardware?
Giganții tehnologici investesc în dezvoltarea de cipuri personalizate adaptate pentru aplicațiile de IA. Se așteaptă ca aceste cipuri personalizate să îmbunătățească performanța și să reducă costurile operaționale, compensând astfel unele dintre provocările create de penuria de hardware AI standard.
Avantaje ale creșterii investițiilor în IA:
– Avansare Tehnologică: Investiția continuă în IA poate duce la noi descoperiri tehnologice și aplicații mai sofisticate.
– Creștere Economică: Capacitățile sporite de IA pot duce la o productivitate și eficiență îmbunătățite, îmbunătățind potențial creșterea economică.
– Inovație în Afaceri: Prin valorificarea IA, afacerile pot crea produse și servicii noi, stimulând astfel inovarea.
Dezavantaje ale creșterii investițiilor în IA:
– Costuri Ridicate: Proiectele de IA pot fi costisitoare, în special cu provocările actuale de hardware care conduc la creșterea costurilor pentru componente cruciale.
– Lipsa Competențelor: S-ar putea să existe o lipsă de personal calificat pentru a lucra în domeniul IA, ceea ce ar putea împiedica eforturile de dezvoltare.
– Dependenta de Hardware: Progresele în IA depind în mare măsură de inovațiile de hardware, ceea ce ar putea limita progresul dacă constrângerile de aprovizionare persistă.
Pentru cei interesați să cerceteze mai mult pe acest subiect sau să găsească informații despre cele mai recente strategii și tehnologii AI de la surse de încredere, vizitați:
IDC pentru informații globale de pe piață,
AWS pentru servicii cloud și AI,
Google pentru cercetare și unelte AI,
Meta pentru social media și tehnologia AI,
Microsoft pentru soluții AI pentru afaceri.