大学AI研究团队在技术进步的最前沿 遭遇重大障碍，原因是资金不足。由于迫切需要最新的人工智能（AI）芯片，例如英伟达的高端图形处理单元（GPU）用于创建生成式AI模型，研究进展受到阻碍。许多研究人员被迫使用过时的游戏GPU，这些GPU是在预算限制下难以获得更新型号时匆忙收集的。
学术界表示失望，将其比作用过时武器进入现代战斗。导致这一困境的主要问题是人工智能芯片价格的急剧上涨，而大学研究预算无法跟上步伐。随着人工智能市场的增长，供应无法满足不断增长的需求，导致价格飙升。要进行基本的人工智能研究，需要约5亿韩元的资金，然而教授们通常可用的年度研究预算不超过这个数额的一半。
专家们估计，使用大学目前使用的旧型号芯片和设备复制世界最新标准的服务可能需要接近150年时间。此外，即使确保了这些珍贵的芯片，大学内部不足的电力资源构成另一个挑战，迫使教授们寻找有可用电力资源的建筑物。
尽管政府已经开始为企业和大学提供GPU的努力，但与需求相比，这些举措的规模远远不足。相比之下，诸如美国这样的国家，公司向大学提供大量GPU，或者加拿大这样的国家，政府支持多所大学共享数据和计算基础设施，走在了前列。
在这种背景下，韩国在建设第六台超级计算机等战略性国家项目上受到预算限制，导致这种情况引发人才外流，因而国内人工智能人才，受到当地前景的幻灭，前往国外寻求机会。这与全球大科技公司争夺高薪吸引顶尖人工智能人才形成鲜明对比。要吸引和留住高素质的研究人员，改善研究环境和提供的薪酬一样重要。海外工作的韩国人工智能研究人员返回本国时，优先考虑的是合作机会和强大的人工智能研究基础设施。
尽管政府计划将韩国推入AI G3（人工智能业务中的前3个国家），但如果现有的研究条件和人才外流问题继续被忽视，这样的雄心很可能只是空洞的宣言。现在是人工智能技术竞赛的早期阶段，仍有机会抢占先机。然而，任何进一步的犹豫都可能永久错失机会。
关键问题与答案：
1. 为什么大学的人工智能研究受阻？
人工智能研究受阻主要是由于资金不足，导致无法购买最新的人工智能芯片和设备。人工智能芯片价格的急剧上涨没有得到相应的大学研究预算增加。
2. 过时的GPU如何影响人工智能研究？
过时的GPU迫使研究人员 使用效率低下的工具，这会减缓研究进展并阻止在合理时间内复制最新的生成式AI模型。据估计，使用旧设备要达到与最新标准服务相当的水平可能需要将近150年的时间。
3. 大学研究团队面临哪些其他挑战？
除了过时的硬件外，大学研究团队还面临挑战，例如不足的电力基础设施支持高端GPU、与私营部门竞争稀缺资源、以及国内人才外流去往国外寻求更好机会的威胁。
关键挑战与争议：
财政限制： 通常大学研究预算不足以购买尖端技术，导致研究成果滞后。
基础设施限制： 即使大学获得了必要的AI芯片，它们可能面临挑战，比如电力不足，这限制了高性能计算设备的使用。
与私营部门的竞争： 由于资金资源更多，私营部门通常可以为最新技术和人才出价更高。
人才外流： 国内人才向研究机会更好的国家迁移，对本地人工智能研究和发展的连续性构成重大风险。
人才留存： 推动人工智能研究的关键不仅在于吸引顶尖人才，还包括留住这些人才，这需要投资于研究条件和基础设施。
优势与劣势：
优势：
– 大学通常是创新的中心，基础研究得以在没有即时商业压力的情况下茁壮成长。
– 大学研究受益于不同学科间的多元视角和合作。
劣势：
– 资金和资源不足可能严重限制研究的范围和速度。
– 过时设备不仅会减缓研究进度，而且可能会让研究人员和学生失去动力。
– 跟不上技术发展步伐可能会导致学术研究在某些领域变得无关紧要。
如果您希望了解更多关于人工智能及其在全球发展方面的信息，您可以考虑访问以下官方网站：
– NVIDIA，获取有关最新GPU和并行计算进展的信息。
– AI.gov，美国政府的人工智能计划。
– 创新、科学和经济发展加拿大，获取加拿大政府关于创新和共享数据基础设施政策的信息。