Univerzitetne raziskovalne ekipe s področja umetne inteligence v ospredju tehnoloških napredkov se soočajo s pomembnimi ovirami zaradi pomanjkanja sredstev. Zaradi nujne potrebe po najnovejših čipih za umetno inteligenco (AI), kot so Nvidia visokozmogljive grafične kartice (GPUs) za ustvarjanje generativnih modelov AI, se raziskovalni napredek upočasnjuje. Mnogi raziskovalci so bili prisiljeni uporabiti zastarele igralske grafične kartice, ki so bile hitro zbrani, ko so novejše modele postale nedosegljive zaradi omejenih proračunov.
Akademske kroge je izraženje razočaranja, saj so opozorili na podobnosti z vstopom v sodobno bitko z zastarelimi orožji. Glavni problem, ki pospešuje to celoten položaj, je strm porast cen AI čipov, medtem ko univerzitetni raziskovalni proračuni ne sledijo temu tempu. Ker se trg AI širi, je oskrba z AI čipi težko nadomestiti vse večje povpraševanje, zaradi česar so cene v porastu. Za izvajanje celo osnovnih raziskav na področju umetne inteligence je potrebnih okoli 500 milijonov wonov, kljub temu pa tipični letni raziskovalni proračun, ki je na voljo profesorjem, ne presega polovice te vsote.
Strokovnjaki ocenjujejo, da bi uporaba starih modelov čipov in opreme, ki se uporablja v univerzitetnih raziskavah, da bi se dosegle storitve, primerljive z najnovejšimi standardi na svetu, lahko trajala skoraj 150 let. Poleg tega, ko ti dragocene čipe le zagotovijo, je pomanjkanje električne energije znotraj univerzitet še en izziv, ki prisili profesorje, da iščejo stavbe z razpoložljivimi energetskimi viri.
Čeprav je vlada začela prizadevanja za zagotavljanje GPU-jev podjetjem in univerzitetom, je obsežnost teh pobud v primerjavi s povpraševanjem izjemno nezadostna. Nasprotno pa države, kot je Združene države Amerike, kjer podjetja zagotavljajo veliko število GPU-jev univerzitetam, ali Kanada, kjer vlada podpira pri delitvi podatkov in računalniške infrastrukture med več univerzitetami, so veliko bolj napredne.
V luči teh okoliščin se Južna Koreja spopada s stagnacijo strateških nacionalnih projektov, kot je gradnja svojega šestega super računalnika zaradi proračunskih omejitev. Posledično je ta položaj privedel do bega možganov, saj domači talent za AI, razočaran nad lokalnimi možnostmi, odhaja po priložnostih v tujino. To je oster kontrast s globalno tekmo velikih tehnoloških podjetij za pritegnitev najboljšega talenta za AI z bogatimi plačami. Za pritegnitev in zadržanje vrhunskih raziskovalcev je izboljšanje raziskovalnega okolja tako pomembno kot ponujena nadomestila. Korejski raziskovalci za AI, ki delajo v tujini, dajejo prednost sodelovalnim priložnostim in stabilni AI raziskovalni infrastrukturi, ko razmišljajo o vrnitvi domov.
Kljub viziji vlade, da bi Južno Korejo zagnala v AI G3 (med top 3 države na področju umetne inteligence), če se trenutni pogoji raziskav in beg talenta še naprej ignorirajo, bi take ambicije lahko ostale prazne proglase. Že smo v zgodnjih fazah dirke za AI tehnologijo in še vedno obstaja priložnost, da prevzamemo pobudo. Vendar pa bi kakršnokoli nadaljnje oklevanje lahko pripeljalo do trajnega zamujanja priložnosti.
Ključna vprašanja in odgovori:
1. Zakaj je raziskava AI na univerzah ovirana?
Raziskava na področju umetne inteligence je ovirana zaradi pomanjkanja sredstev, kar vodi do nesposobnosti zagotavljanja najnovejših AI čipov in opreme. Strmo povečanje cen AI čipov ni izenačeno s primerljivim povečanjem univerzitetnih raziskovalnih proračunov.
2. Kako zastarele GPU-ji vplivajo na raziskave na področju umetne inteligence?
Zastareli GPU-ji silijo raziskovalce k delu z manj učinkovitimi orodji, kar upočasnjuje raziskave in preprečuje reprodukcijo najnovejših generativnih modelov AI v razumnem času. Ocena je, da bi lahko trajalo skoraj 150 let, da bi se storitve, primerljive z najnovejšimi standardi, ujemale z uporabo stare opreme.
3. S katerimi drugimi izzivi se soočajo raziskovalne skupine na univerzah?
Poleg zastarele strojne opreme se univerzitetne raziskovalne skupine soočajo z izzivi, kot so pomanjkanje infrastrukture za električno energijo za podporo visokozmogljivi strojni opremi, tekma s privatnim sektorjem za redke vire in grožnja ”beg možganov”, ko domači talent išče boljše priložnosti v tujini.
Ključni izzivi in kontroverze:
Finančne omejitve: Univerzitetni raziskovalni proračuni so pogosto nedostopni za nakup najsodobnejše tehnologije, kar povzroča zamudo pri raziskovalnih rezultatih.
Omejitve infrastrukture: Tudi ko univerze pridobijo potrebne AI čipe, se lahko soočajo s izzivi, kot je pomanjkanje električne energije, kar omejuje uporabo visokozmogljive računalniške opreme.
Tekma s privatnim sektorjem: Zasebni sektor pogosto lahko presega akademske ustanove pri nakupu najnovejše tehnologije in talentov zaradi večjih finančnih virov.
Beg možganov: Selitev domačega talenta v države z boljšimi raziskovalnimi priložnostmi predstavlja pomembno tveganje za nadaljevanje lokalnega raziskovanja in razvoja na področju umetne inteligence.
Ohranjanje talenta: Ključ za napredovanje raziskav na področju umetne inteligence ni le pritegniti, ampak tudi zadržati vrhunske talente, kar zahteva naložbe v raziskovalne pogoje in infrastrukturo.
Prednosti in slabosti:
Prednosti:
– Univerze so tradicionalno središče inovacij, kjer lahko temeljne raziskave uspevajo brez takojšnjih komercialnih pritiskov.
– Raziskovanje na univerzi koristi raznolikosti perspektiv in sodelovanju različnih disciplin.
Slabosti:
– Pomanjkanje financiranja in virov lahko močno omeji obseg in hitrost raziskav.
– Zastarela oprema ne le upočasni raziskave, ampak lahko tudi demotivira raziskovalce in študente.
– Nesposobnost držati korak s tehnološkimi napredki bi lahko naredila akademsko raziskovanje nepomembno v določenih področjih.
Če želite izvedeti več informacij o umetni inteligenci in njenem razvoju globalno, lahko obiščete naslednje uradne spletne strani:
– NVIDIA, za informacije o najnovejših GPU-jih in napredkih v vzporednem računalništvu.
– AI.gov, ameriška vladna pobuda za umetno inteligenco.
– Inovacije, znanost in gospodarski razvoj Kanade, za kanadske vladne politike o inovacijah in skupnih podatkovnih infrastrukturah.
[vdelaj]https://www.youtube.com/embed/Ptf6HQFeUtI[/vdelaj]