В 2023 году искусственный интеллект (ИИ) привлёк внимание и вызвал много спекуляций, как ни одна другая технология. Мы находимся в центре беспрецедентного хайпа вокруг ИИ, напоминающего современную золотую лихорадку, где новаторы, инвесторы и предприниматели стремятся извлечь выгоду из огромного потенциала этой технологии.
Как и в золотую лихорадку в Калифорнии в 19 веке, сегодняшний ажиотаж породил два типа предпринимателей: одни стремятся использовать ИИ для создания следующего «большого дела» в технологиях, а другие предоставляют необходимые инструменты и ресурсы — их можно сравнить с кирками и лопатами для разработки ИИ.
Растущий спрос на GPUs
Резкий интерес к ИИ вызвал неутолимый спрос на графические процессоры (GPU). Nvidia ведет в этом направлении, превысив прогнозы Уолл-стрит и достигнув рыночной капитализации более 1 триллиона долларов. Однако этот спрос сдерживается ограниченным предложением GPU, что грозит затормозить влияние ИИ в то время, когда его реальные приложения набирают обороты.
Ранее популярные среди геймеров и техноэнтузиастов, GPU стали особенно востребованными во время пандемии из-за роста криптовалют, таких как Bitcoin, требующих значительной вычислительной мощности для майнинга. Это привело к хаотичному спросу и ограниченному предложению, так как opportunistic scalpers использовали автоматизированные боты, чтобы скупать GPU. По данным Goldman Sachs, глобальная нехватка GPU затронула 169 отраслей.
Достаточно ли GPU на рынке?
Увеличение спроса на GPU, вызванное крупномасштабными проектами глубокого обучения и различными приложениями ИИ, усугубляет дефицит. Многие компании сталкиваются с нехваткой оборудования, ограничивающей их инновационные способности. Хотя производители увеличивают объемы производства, организации уже испытывают значительные задержки с доступом к необходимым GPU.
В частной беседе генеральный директор OpenAI Сэм Альтман признал, что ограничения в поставках GPU мешают деятельности компании. На слушаниях в Конгрессе он утверждал, что меньшее количество пользователей приведет к лучшим продуктам, так как нехватка технологий препятствует эффективности.
Wall Street Journal подчеркивает, что предприниматели в сфере ИИ активно ищут возможности увеличить вычислительную мощность у крупных поставщиков, таких как Amazon и Microsoft, что приводит к волне приобретений облачных вычислений для обеспечения будущих возможностей.
Стратегии для адаптации бизнеса
Компании должны предпринимать активные меры для управления беспрецедентным спросом на GPU. Вот несколько способов адаптироваться:
1. Рассмотрите альтернативные решения
Не каждая задача требует мощности GPU. Компаниям можно использовать машины на базе CPU для предобработки данных, включая такие задачи, как очистка и обработка признаков, не требующие значительных вычислительных ресурсов. В некоторых случаях, таких как предсказательное обслуживание, достаточно простых статистических моделей, что позволяет избежать сложности продвинутых моделей ИИ.
2. Разработайте более эффективные алгоритмы ИИ
Повышение эффективности алгоритмов ИИ может снизить зависимость от GPU. Например, transfer learning позволяет организациям дорабатывать предварительно обученные модели на CPU, оптимизируя использование ресурсов. Кроме того, задачи классификации часто можно решить с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как Support Vector Machines (SVM) и классификаторы Наивного Байеса, которые эффективно обучаются на CPU.
3. Исследуйте альтернативные аппаратные решения
Организациям следует изучить альтернативные аппаратные решения для своих приложений ИИ. В зависимости от требований к нагрузке, CPU, программируемые вентильные матрицы (FPGA) и интегральные схемы специального назначения (ASIC) могут стать жизнеспособной заменой GPU. FPGA предлагают возможность настройки, в то время как ASIC обеспечивают специфические преимущества в производительности при отсутствии гибкости. Компании должны тщательно оценить свои потребности перед выбором конкретного аппаратного обеспечения.
Аутсорсинг обработки GPU на облачные платформы также может стать эффективным путем для масштабирования операций ИИ, позволяя организациям преодолевать нехватку аппаратного обеспечения без ущерба для производительности.
Заключение: Адаптация к золотой лихорадке ИИ
Быстрый рост ИИ и связанных технологий привел к серьезной нехватке GPU, что усложняет инновации в критический момент. Поскольку компании справляются с этой современной золотой лихорадкой, адаптация операционных стратегий для решения проблем нехватки GPU станет крайне важной. Компании, которые примут инновационные решения, будут в выигрышной позиции, в то время как те, кто сопротивляется изменениям, могут столкнуться с трудностями в этой динамичной среде.
Рейтинг
