Генеративный ИИ: тенденции, перспективы развития и проблемы
Одна из основных особенностей развития систем генеративного искусственного интеллекта – постепенный переход от облачных вычислений к периферийным. Чтобы уверенно и четко отреагировать на такую тенденцию, многие крупные компании приняли решений об объединении усилий для представления новых разработок, максимально технологичных и совершенных.
Современные системы способны произвести настоящую революцию во множестве отраслей, однако, их широкое распространение сталкивается с серьезными проблемами. Объем рынка генеративного интеллекта год от года увеличится, очень скоро он будет измеряться триллионами долларов. Каждый из игроков этого рынка, при этом обладает собственными сильными сторонами и достижениями. Примеры можно представить следующим образом:
- Крупнейшие мировые корпорации, представляющие электронную, компьютерную отрасли, достигли наибольших успехов в проектировании и производстве высокопроизводительных чипов для обучения систем искусственного интеллекта. Это характерно, например, для NVIDIA.
- Компании с Тайваня – настоящие мастера в выпуске ASIC, печатных плат.
- Meta, Google и OpenAI – лидеры в разработке LLM, именно они смогли создать наиболее крупные языковые модели.
Каждая компания, при этом нацелена на свой рыночный сектор. Например, для тайваньских предприятий характерна достаточно узкая специализация, стремление работать в конкретной нише, для мировых гигантов – стремление к универсальности, попыткам охватить максимальную область.
Чтобы достичь успехов в сфере генеративного ИИ, компаниям нужно сосредоточиться на разработке и производстве компонентов, представляющих для него максимальную ценность, процессоров, печатных плат, модулей памяти, комплексов активного и пассивного охлаждения.
Для большего распространения ИИ среди простых пользователей, необходима соответствующая модернизация таких устройств, как ноутбуки, смартфоны, ПК. Они должны комплектоваться NPU и GPU, которые окажутся не просто мощными и производительными, но энергоэффективными, не нагружающими системы автономного питания, не провоцирующими резкое снижение автономности, что может быть актуально, например, для смартфонов. Важно и сотрудничество с разработчиками систем ИИ, что поможет лучше адаптировать аппаратную часть к взаимодействию с ними. Например, компания Microsoft, создатель помощника Microsoft Copilot, плотно взаимодействует с производителями x86-процессоров.
Не остается в стороне и компания Google, старания которой должны помочь ускорить работу ИИ-систем вне зависимости от используемой операционной среды, будь то ОС для компьютеров Chrome OS или ОС Android, распространенная на мобильных устройствах, планшетах и смартфонах.
Эксперты не сомневаются в том, что ИИ-системы будут все плотнее входить в повседневность, смогут кардинально изменить жизнь множества пользователей, сделать ее проще и комфортнее. Для этого, однако, разработчикам еще нужно решить несколько важных задач:
- Реализация масштабирования ИИ-приложений для упрощения их развития;
- Уменьшение языковых моделей LLM;
- Максимальная адаптация устройств к взаимодействию с генеративным искусственным интеллектом, программная и аппаратная.
В целом, анализ рынка показывает, что его основные игроки и сами понимают всю важность решения перечисленных трудностей. Регулярно появляются новые чипы, заключаются контракты, объединяются усилия для более эффективной работы в области ИИ.