Tikroji galia AI yra galia


Antraštės pasakoja vieną istoriją: „Openai“, „Meta“, „Google“ ir „Anthropic“ rengia ginklų varžybas kurdami galingiausius AI modelius. Kiekviena nauja laida-nuo „Deepseek“ atvirojo kodo modelio iki naujausio GPT atnaujinimo-traktuojamas kaip kitas AI puikus šuolis į jo likimą. Tai aiški: AI ateitis priklauso tam, kas sukuria geriausią modelį.

Tai neteisingas būdas į tai pažvelgti.

Bendrovės, kuriančios AI modelius, nėra vienos apibrėždamos jos poveikį. Tikrieji AI, remiančių masinį priėmimą, žaidėjai nėra „Openai“ ar „Meta“-jie yra hiperscaleriai, duomenų centrų operatoriai ir energetikos tiekėjai, įmanoma AI įmanoma nuolat augančiai vartotojų bazei. Be jų AI nėra trilijono dolerių pramonė. Tai tik kodas, sėdintis serveryje, laukiantis maitinimo, skaičiavimo ir aušinimo, kurio nėra. Infrastruktūra, o ne algoritmai, nustatys, kaip AI pasieks savo potencialą.

AI augimas ir infrastruktūros kova siekiant neatsilikti

Prielaida, kad AI ir toliau plėsis be galo, yra atskirta nuo realybės. PG priėmimas spartina, tačiau jis susiduria su paprastu apribojimu: mes neturime galios, duomenų centrų ar vėsinimo gebėjimų palaikyti tokiu mastu, kokio tikimasi pramonės.

Tai nėra spekuliacija, tai jau vyksta. AI darbo krūviai iš esmės skiriasi nuo tradicinio debesų kompiuterijos. Skaičiavimo intensyvumas yra didesnis, todėl reikia specializuotos aparatinės įrangos, didelio tankio duomenų centrų ir aušinimo sistemų, kurios padidina efektyvumo ribas.

Bendrovės ir vyriausybės ne tik naudoja vieną AI modelį, bet ir tūkstančiai. Karinė gynyba, finansinės paslaugos, logistika, gamyba – kiekvienas sektorius moko ir diegia AI modelius, pritaikytus jų specifiniams poreikiams. Tai sukuria AI plėtrą, kai modeliai nėra centralizuoti, tačiau suskaidomi įvairiose pramonės šakose, kiekvienam iš jų reikia masinio skaičiavimo ir infrastruktūros investicijų.

Ir skirtingai nuo tradicinės įmonės programinės įrangos, AI nėra tik brangi – tai yra brangu. Infrastruktūra, reikalinga norint išlaikyti AI modelius mastu, auga eksponentiškai. Kiekvienas naujas diegimas padidina jau įtemptos sistemos spaudimą.

Labiausiai įvertinta AI technologija

Duomenų centrai yra tikrasis AI pramonės pagrindas. Kiekviena užklausa, kiekvienas treniruočių ciklas, kiekviena išvada priklauso nuo to, ar duomenų centrai turi galią, aušinimą ir skaičiuojant, kad ją tvarkytų.

Duomenų centrai visada buvo labai svarbūs šiuolaikinėms technologijoms, tačiau AI tai sustiprina eksponentiškai. Vienas didelio masto AI dislokavimas gali sunaudoti tiek elektros energijos, kiek vidutinio dydžio miestas. AI specifinių duomenų centrų energijos suvartojimo ir aušinimo reikalavimai žymiai viršija tai, ką buvo sukurta tradicinė debesų infrastruktūra.

Bendrovės jau susiduria su apribojimais:

  • Duomenų centro vietas dabar diktuoja energijos prieinamumas.
  • „Hyperscalers“ nebėra tik statyba šalia interneto stuburo – jie eina ten, kur gali užsitikrinti stabilią energijos tiekimą.
  • Aušinimo naujovės tampa kritiškos. Skystas aušinimas,
  • Panardinimo aušinimas ir AI varomos energijos vartojimo efektyvumo sistemos nėra tik malonios-ir jos yra vieninteliai būdas, kuriuo duomenų centrai gali neatsilikti nuo paklausos.
  • PG infrastruktūros kaina tampa diferenciatoriumi.
  • Kitas AI priėmimo etape dominuos įmonės, kurios išsiaiškina, kaip AI ekonomiškai efektyviai padidinti, nesvarbu, ar išpūtė savo energijos biudžetus.

Yra priežastis, dėl kurios hiperscaleriai, tokie kaip AWS, „Microsoft“ ir „Google“, investuoja dešimtis milijardų į AI paruoštą infrastruktūrą, nes be jos AI nėra mastelio.

AI ateities supervalstybės

PG jau yra nacionalinio saugumo problema, o vyriausybės nesėdi nuošalyje. Didžiausios AI investicijos šiandien ne tik gauna iš vartotojų AI produktų-jie yra iš gynybos biudžetų, žvalgybos agentūrų ir nacionalinio masto infrastruktūros projektų.

Vien karinėms programoms reikės dešimčių tūkstančių privačių, uždarų AI modelių, kurių kiekvienam reikės saugios, izoliuotos apskaičiuotos aplinkos. PG yra statoma viskam, pradedant nuo raketų gynybos iki tiekimo grandinės logistikos iki grėsmės aptikimo. Ir šie modeliai nebus atviro kodo, laisvai prieinamos sistemos; Jie bus užrakinti, labai specializuoti ir priklausys nuo didžiulės skaičiavimo galios.

Vyriausybės užsitikrina ilgalaikius AI energijos šaltinius taip, kaip istoriškai užtikrino naftą ir retųjų žemės mineralus. Priežastis paprasta: AI mastelio reikalaujama energijos ir infrastruktūros mastu.

Tuo pat metu hiperscaleriai save apibūdina kaip AI dvarininkus. Tokios kompanijos kaip AWS, „Google Cloud“ ir „Microsoft Azure“ nebėra tik debesų tiekėjai – jos yra infrastruktūros, kuri nustato, kas gali išplėsti AI, ir kas negali.

Štai kodėl įmonės, mokančios AI modelius, taip pat investuoja į savo infrastruktūrą ir energijos generavimą. Šiandien „Openai“, „Anthropic“ ir „Meta“ priklauso nuo debesų hiperscalers, tačiau jie taip pat juda kuriant savarankiškus AI grupes, kad užtikrintų, jog jie nėra kliūtys trečiųjų šalių infrastruktūrai. Ilgalaikiai AI nugalėtojai nebus tik geriausi modelių kūrėjai, jie bus tie, kurie gali sau leisti kurti, valdyti ir palaikyti didžiulę infrastruktūrą AI, kad iš tikrųjų pakeistų žaidimą.



Source link

Draugai: - Marketingo paslaugos - Teisinės konsultacijos - Skaidrių skenavimas - Fotofilmų kūrimas - Karščiausios naujienos - Ultragarsinis tyrimas - Saulius Narbutas - Įvaizdžio kūrimas - Veidoskaita - Nuotekų valymo įrenginiai -  Padelio treniruotės - Pranešimai spaudai -