გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ომი ხელოვნურ ინტელექტთან, „ხელოვნური ინტელექტის ჩიპებზე მოთხოვნა აფეთქებით იზრდება“

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სერვისული პროდუქტები, როგორიცაა ChatGPT და Midjourney, ბაზრის ყურადღებას იპყრობს. ამ ფონზე, კორეის ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიის ასოციაციამ (KAIIA) სეულში, სამსონგ-დონგში, COEX-ში „გენერაციული ინტელექტის სამიტი 2023“ გამართა. ორდღიანი ღონისძიების მიზანია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) განვითარების ხელშეწყობა და წინსვლა, რაც მთელ ბაზარს აფართოებს.

პირველ დღეს, ხელოვნური ინტელექტის შერწყმის ბიზნეს დეპარტამენტის ხელმძღვანელის, ჯინ ჯუნჰეს, მთავარი სიტყვით გამოსვლით დაწყებულ ღონისძიებაზე, დაესწრნენ ისეთი მსხვილი ტექნოლოგიური კომპანიები, როგორიცაა Microsoft, Google და AWS, რომლებიც აქტიურად ავითარებენ და ემსახურებიან ChatGPT-ს, ასევე ხელოვნური ინტელექტის ნახევარგამტარების შემმუშავებელი არატექნოლოგიური ინდუსტრიები, რომლებმაც წარმოადგინეს შესაბამისი პრეზენტაციები, მათ შორის Persona AI-ის აღმასრულებელი დირექტორის, იუ სეუნგ-ჯეს, თემაზე „ChatGPT-ის მიერ მოტანილი NLP ცვლილებები“ და Furiosa AI-ის აღმასრულებელი დირექტორის, ბეკ ჯუნ-ჰოს, თემაზე „ChatGPT-ისთვის მაღალი ხარისხის, ენერგოეფექტური და მასშტაბირებადი ხელოვნური ინტელექტის ინფორმაციული ჩიპის შექმნა“.

ჯინ ჯუნჰემ განაცხადა, რომ 2023 წელს, ხელოვნური ინტელექტის ომის წელს, ChatGPT დანამატი ბაზარზე შევა, როგორც ახალი თამაშის წესი Google-სა და MS-ს შორის ენობრივი მოდელების უზარმაზარი კონკურენციისთვის. ამ შემთხვევაში, ის შესაძლებლობებს ხედავს ხელოვნური ინტელექტის ნახევარგამტარებსა და ამაჩქარებლებში, რომლებიც მხარს უჭერენ ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს.

Furiosa AI არის წარმომადგენლობითი კომპანია, რომელიც კორეაში ხელოვნური ინტელექტის ნახევარგამტარებს აწარმოებს. Furiosa AI-ის აღმასრულებელი დირექტორი ბეკი, რომელიც დიდი მონდომებით მუშაობს ზოგადი დანიშნულების ხელოვნური ინტელექტის ნახევარგამტარების შემუშავებაზე, რათა დაეწიოს Nvidia-ს, რომელიც ჰიპერმასშტაბიანი ხელოვნური ინტელექტის მსოფლიო ბაზრის უმეტეს ნაწილს ფლობს, დარწმუნებულია, რომ „ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ჩიპებზე მოთხოვნა მომავალში მკვეთრად გაიზრდება“.

ხელოვნური ინტელექტის სერვისების უფრო კომპლექსურობის გამო, ისინი გარდაუვლად აწყდებიან ინფრასტრუქტურის ხარჯების ზრდას. Nvidia-ს ამჟამინდელ A100 და H100 GPU პროდუქტებს აქვთ ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლებისთვის საჭირო მაღალი წარმადობა და გამოთვლითი სიმძლავრე, მაგრამ მთლიანი ხარჯების ზრდის გამო, როგორიცაა მაღალი ენერგომოხმარება და განლაგების ხარჯები, ულტრა მასშტაბური საწარმოებიც კი ერიდებიან ახალი თაობის პროდუქტებზე გადასვლას. ხარჯებისა და სარგებლის თანაფარდობამ შეშფოთება გამოთქვა.

ამ მხრივ, ბეკმა ტექნოლოგიური განვითარების მიმართულება იწინასწარმეტყველა და თქვა, რომ ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების სულ უფრო მეტი კომპანიის დანერგვის გარდა, ბაზრის მოთხოვნა იქნება ეფექტურობისა და მუშაობის მაქსიმიზაცია კონკრეტულ სისტემაში, როგორიცაა „ენერგიის დაზოგვა“.

გარდა ამისა, მან ხაზგასმით აღნიშნა, რომ ჩინეთში ხელოვნური ინტელექტის ნახევარგამტარული განვითარების გავრცელების მთავარი წერტილი „გამოყენებადობაა“ და თქვა, რომ განვითარების გარემოს მხარდაჭერისა და „პროგრამირების“ საკითხების გადაჭრის გზა გადამწყვეტი იქნება.

Nvidia-მ CUDA შექმნა თავისი მხარდაჭერის ეკოსისტემის წარმოსაჩენად და იმის უზრუნველყოფა, რომ დეველოპერების საზოგადოება მხარს უჭერდეს ღრმა სწავლების წარმომადგენლობით ჩარჩოებს, როგორიცაა TensorFlow და Pytoch, პროდაქტიზაციის მნიშვნელოვან გადარჩენის სტრატეგიად იქცევა.