Totul se rezumă la cipuri în războiul AI

În timp ce în industria tehnologică izbucnește o luptă totală pentru dominația inteligenței artificiale, Wall Street a făcut un pariu timpuriu pe cine vor fi cei mai mari câștigători: companiile care produc armele care vor fi folosite de toți combatanții.

Asta înseamnă, în mod specific, cipurile avansate necesare pentru sistemele de „inteligență artificială generativă”, cum ar fi chatbotul ChatGPT și sistemele generatoare de imagini precum Dall-E.

Iar investitorii nu pariază pe orice producător. Acțiunile Nvidia, ale cărei unități de procesare grafică – sau GPU – domină piața pentru antrenarea modelelor mari de inteligență artificială, au crescut cu 55% în acest an. De asemenea, acestea s-au dublat din octombrie, când Nvidia a fost sub un nor din cauza unei combinații de criptomonede (cipurile sale au fost utilizate pe scară largă de către minerii de criptomonede), o prăbușire a vânzărilor de PC-uri și o tranziție de produs prost gestionată în ceea ce privește cipurile pentru centrele de date.

O strategie de investiții „cu târnăcoape și lopeți” are sens atunci când este încă greu de spus cum va funcționa o nouă tehnologie. Marile companii de tehnologie se pregătesc să mânuiască noi sisteme de inteligență artificială costisitoare una împotriva celeilalte, fără a avea încă niciun semn clar despre cum să obțină un avantaj de durată.

Singurul lucru sigur este că se va desfășura o cantitate imensă de siliciu avansat și se va consuma energie. Dar ce tip de siliciu va fi acesta și cine va fi cel mai bine plasat pentru a-l furniza?

Se pare că se poate spune cu siguranță că GPU-urile vor fi la mare căutare, de care vor beneficia Nvidia și, într-o măsură mai mică, AMD (ale cărei acțiuni au crescut cu 30% în acest an). Pe lângă sarcina de a antrena modele mari de inteligență artificială, este probabil ca GPU-urile să fie utilizate mai mult în inferență – sarcina de a compara datele din lumea reală cu un model antrenat pentru a oferi un răspuns util.

Până în prezent, inferențierea AI a fost o piață sănătoasă pentru companii precum Intel, care produc CPU-uri (procesoare care pot gestiona o gamă mai largă de sarcini, dar care sunt mai puțin eficiente la funcționare). Dar modelele AI utilizate în sistemele generative sunt probabil prea mari pentru CPU-uri, necesitând GPU-uri mai puternice pentru a face față acestei sarcini, potrivit lui Karl Freund de la Cambrian AI Research.

În urmă cu cinci ani, era departe de a fi sigur că Nvidia se va afla în această poziție. Odată cu creșterea exponențială a cerințelor de calcul din partea învățării automate, a apărut un val de start-up-uri pentru a face „acceleratoare” specializate în AI. Aceste așa-numite ASIC-uri – circuite integrate specifice unei aplicații, concepute pentru a îndeplini o singură sarcină, dar în cel mai eficient mod – sugerau o modalitate mai bună de a gestiona o operațiune intensivă de prelucrare a datelor.

Cu toate acestea, previziunile conform cărora GPU-urile nu vor reuși să egaleze acest hardware construit special s-au dovedit a fi greșite, iar Nvidia rămâne pe primul loc. Acest lucru se datorează în mare parte software-ului său Cuda, care este utilizat pentru rularea aplicațiilor pe GPU-urile companiei, legând dezvoltatorii de cipurile Nvidia și reducând motivația de a cumpăra de la AMD.

Nvidia are, de asemenea, un nou produs care ajunge pe piață la momentul potrivit, sub forma noului său cip H100. Acesta a fost conceput special pentru a gestiona transformatoarele, tehnica de inteligență artificială care stă la baza marilor progrese recente în modelele de limbaj și viziune. Pentru proiectanții de ASIC-uri, astfel de schimbări în arhitectura de bază sunt greu de gestionat. Reproiectarea fiecărei noi generații de cipuri este costisitoare și poate fi greu de vândut suficient pentru a amortiza costurile de dezvoltare.

Dar concurența este pe cale să devină și mai acerbă. Succesul Microsoft de a valorifica cercetările OpenAI pentru a prelua un avans timpuriu în domeniul inteligenței artificiale generative se datorează în mare măsură hardware-ului specializat pe care l-a construit pentru a rula modelele OpenAI. Acestea se bazează pe GPU, dar în industria cipurilor au existat numeroase speculații conform cărora gigantul software își proiectează acum propriile acceleratoare de inteligență artificială.

Dacă o face, cu siguranță nu va fi singur. Google a decis în urmă cu opt ani să își proiecteze propriile cipuri, cunoscute sub numele de unități de procesare tensorială sau TPU, pentru a se ocupa de cele mai intensive activități de inteligență artificială. Amazon și Meta au urmat. Ideea transformatoarelor a luat naștere la Google, ceea ce sugerează că cel puțin gigantul de căutare își va fi optimizat cele mai recente cipuri pentru a funcționa cu noile modele de inteligență artificială.

O altă amenințare iminentă ar putea veni chiar de la OpenAI. Compania de cercetare din spatele ChatGPT și-a dezvoltat propriul software, numit Triton, pentru a ajuta dezvoltatorii să-și ruleze rețelele neuronale pe GPU. Acest lucru ar putea reduce nevoia de Cuda de la Nvidia – un pas spre transformarea cipurilor sale într-o marfă și oferind dezvoltatorilor precum OpenAI șansa de a-și implementa modelele pe orice hardware.

Dacă piața de inteligență artificială ajunge în mâinile unui număr mic de companii tehnologice gigantice, fiecare dintre ele având un stimulent economic amplu pentru a-și proiecta propriile cipuri specializate, perspectivele pe termen lung ale Nvidia vor fi limitate. Dar Nvidia a mai sfidat îndoielile înainte și, cel puțin pentru moment, este bine plasată pentru ultimul acces de manie a IA din lumea tehnologiei.

Sursa – www.ft.com

Parteneri

Articole recomandate din rețeaua noastră

BravonetHarry și Meghan sunt așteptați împreună la Nottingham pentru prima apariție după revenirea în Marea BritanieLylaUn zahăr din carne a fost legat de creșterea cu 63% a riscului relativ pentru diabetul de tip 2Revista IoanaCum recunoști semnele unui AVC și de ce ai nevoie de ajutor medical chiar dacă simptomele disparNews24Asigurările RCA s-au scumpit de aproape 2,9 ori în România comparativ cu 2017Dolce SportSepsi caută investitori după reducerea banilor de la Budapesta. Dioszegi ia în calcul un creditGetPonyTransportatorii cer tichete TollRo la benzinării după blocaje la plată și erori de traseu