Возбуждение вокруг искусственного интеллекта (AI) и чипов, которые его запитывают, достигает новых высот. Сообщения главы OpenAI Сэма Альтмана о его обсуждениях с инвесторами о проекте AI-чипа вызвали бурю вопросов и спекуляций. Хотя потенциал генеративного AI в трансформации различных отраслей и рабочих процессов является неоспоримым, возрастают опасения по поводу масштаба требуемых инвестиций.
Вместо миллиардов долларов запрос Альтмана на триллионы долларов подчеркивает, насколько перегрет может быть сектор искусственного интеллекта. Однако сравнение с эпохой пузыря dotcom, когда инвесторы ожидали, что Интернет изменит мир, дает важный опытный урок. Тогда акции телекоммуникационных компаний подскочили к рекордным показателям, поскольку инвесторы верили, что поставщики оборудования и телекоммуникационные компании станут победителями. К сожалению, крах индустрии наступил гораздо раньше ожиданий, что привело к банкротствам и падениям курсов акций.
Сегодня чиповая индустрия является новым королем в ландшафте AI. По мере того, как модели AI становятся все более сложными, растет спрос на чипы, что приводит к чувству срочности обеспечения цепочки поставок чипопроизводства. Но как долго будет продолжаться эта нехватка? Всего два года назад автомобильная промышленность столкнулась с серьезным дефицитом автомобильных чипов, вызвав нарушения. Однако в течение года ситуация нормализовалась, и теперь даже имеется излишек некоторых типов чипов.
Еще одна проблема в беспорядке с AI-чипами — это риск чрезмерной пропускной способности. Уже сейчас старые поколения чипов сталкиваются с этой проблемой, что приводит к сокращению производства и финансовым потерям для производителей чипов. Постройка более 70 новых заводов по производству чипов только усугубляет ситуацию. Кроме того, объем поставки глобальных кремниевых слитков снизился, что подразумевает, что рост чипового сектора может не соответствовать завышенным ожиданиям, питаемым бумом AI.
Кроме того, чипы быстро становятся товаром широкого потребления по мере развития технологий. Ресурсы, ранее востребованные, в конечном итоге становятся доступными и доступными по более низким ценам. Поскольку чипы становятся все быстрее и эффективнее с каждым годом, компании могут закончить тратить на чипы меньше, чем изначально прогнозировалось.
Хотя доходы от AI уже стремительно растут, более широкое принятие AI предприятиями все еще находится на горизонте. Важно почерпнуть уроки из истории и избегать опасностей переоцененных ожиданий и необдуманных инвестиций. Несмотря на то, что AI, несомненно, обладает потенциалом, к нему необходимо подходить с трезвостью сознания и реалистичным пониманием таймлайна для трансформации. В конце концов, история имеет свойство повторяться, а последствия неконтролируемой гиперболы могут быть дорогостоящими.
FAQ Раздел:
1. Какие опасения вызывает масштаб инвестиций, требуемых для AI?
Ответ: Растет беспокойство о том, что требуется триллионы долларов инвестиций в AI, что свидетельствует о перегреве сектора искусственного интеллекта.
2. Как связана чиповая промышленность с ландшафтом AI?
Ответ: Чиповая промышленность имеет решающее значение в ландшафте AI, поскольку модели AI становятся все более сложными, что приводит к увеличению спроса на чипы. Обеспечение цепочки поставок чипопроизводства стало срочной задачей.
3. Как долго может продолжаться нехватка чипов?
Ответ: В статье не приводится однозначный ответ, но упоминается, что дефициты в чиповых отраслях, например, в автомобильной промышленности, нормализовались в течение года в прошлом.
4. Каков риск чрезмерной пропускной способности в беспорядке с AI-чипами?
Ответ: Строительство множества новых заводов по производству чипов и проблемы перепроизводства старых поколений чипов вызывают опасения о будущей прибыльности производителей чипов.
5. Что происходит с спросом и доступностью чипов по мере развития технологий?
Ответ: По мере развития технологий чипы становятся все быстрее, более эффективными и доступными со временем. Это означает, что компании в итоге могут потратить на чипы меньше, чем изначально планировали.
6. Широко ли распространено более широкое принятие AI в предприятиях?
Ответ: Нет, несмотря на стремительный рост доходов от AI, более широкое принятие AI предприятиями все еще находится на горизонте. Важно подходить к AI с реалистическим пониманием его таймлайна для трансформации.
Определения:
1. Искусственный интеллект (AI): моделирование человеческого интеллекта в машинах, которые программируются думать и учиться как люди, позволяя им выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта.
2. AI-чип: специализированный чип, разработанный для выполнения задач, связанных с AI, таких как обработка больших объемов данных, выполнение сложных алгоритмов и запуск моделей машинного обучения.
3. Генеративный AI: тип AI, сосредоточенный на создании нового и оригинального контента, а не просто анализирующий или интерпретирующий существующие данные.
4. Пузырь dotcom: относится к спекулятивному безумию и последующему краху мировой технологической отрасли, особенно компаний, работающих в Интернете, в конце 1990-х и начале 2000-х годов.
5. Кремниевый слиток: тонкая пластинка из кремния, используемая в полупроводниковой промышленности для изготовления интегральных схем (чипов).
Предлагаемые связи:
— OpenAI: OpenAI — организация, упомянутая в статье, занимается исследованиями и разработкой искусственного общего интеллекта.
— NVIDIA: NVIDIA — ведущая компания в чиповой промышленности, известная своими мощными графическими процессорами, которые играют значительную роль в вычислениях AI.
— Intel: Intel — еще один крупный игрок в чиповой промышленности, специализирующийся на микропроцессорах и других полупроводниковых компонентах.
The source of the article is from the blog rugbynews.at