S nástupem umělé inteligence vyvolané ChatGPT se stalo obecnou shodou v oboru, že "větší AI modely jsou lepší", což vedlo k závodu velkých technologických společností, jako jsou Microsoft (MSFT.O), Google (GOOGL.O), Amazon (AMZN.O) a Meta Platforms (META.O) v oblasti nákupu čipů, přičemž Nvidia (NVDA.O) se stala největším příjemcem díky svým vynikajícím GPU pro trénink AI. Tento závod se však může brzy změnit, protože průmysl čelí mnoha překážkám při snaze o větší AI modely.
Vedoucí postavení Nvidie a výzvy v oblasti zúžení
GPU Nvidie dominuje tréninku AI modelů díky své schopnosti efektivně provádět paralelní výpočty. Hlavním měřítkem současných AI schopností je počet parametrů modelu, přičemž více parametrů znamená potřebu více GPU. V oboru však vznikly pochybnosti o přínosech rozšiřování velikosti modelu. Spoluzakladatel společnosti Writer Waseem Alshikh uvedl: "Po překročení jedné bilionu parametrů se přínosy stávají minimálními." Generální ředitel Microsoftu Satya Nadella také nedávno na konferenci Ignite poznamenal, že pochybnosti ohledně rozšiřování AI modelů mohou podnítit více inovací.
I když se vedoucí osobnosti v oblasti AI, jako je generální ředitel OpenAI Sam Altman a generální ředitel společnosti Anthropic Dario Amodei, silně staví proti těmto pochybnostem, domnívají se, že potenciál AI pro expanze ještě nedosáhl svých limitů.
Datová úzká místa a budoucí cesta AI
Hlavní vědec společnosti Hugging Face Thomas Wolf upozornil, že nedostatek kvalitních tréninkových dat může být největší výzvou, které AI čelí. "Před několika měsíci jsme vyčerpali internet jako zdroj tréninkových dat." Toto omezení může v budoucnu vést k přechodu na zmenšené modely založené na firemních nebo osobních datech, namísto velkých modelů, které v současnosti dominují v oblastech cloudových velkých společností.
Hlavní AI ředitel Meta Yann LeCun zdůraznil, že klíčem k dosažení skutečné obecné umělé inteligence (AGI) je vývoj modelů s pamětí, plánováním a schopností uvažovat, nikoliv pouze spoléhání se na větší čipy.
Vzestup inferencí a příležitosti pro nové konkurenty
Zaměření AI se postupně posunuje od tréninku k inferencím (proces generování odpovědí nebo výsledků), což přináší nové dynamiky na trh s čipy. Výpočty inferencí nemusí být tolik závislé na GPU Nvidie jako trénink; AMD (AMD.O), Intel (INTC.O), Amazon vlastní čipy a startupy by mohly mít v této oblasti také svůj podíl. Eric Boyd z Microsoftu se domnívá, že kromě velikosti modelu je také zásadní technický pokrok v procesu inferencí.
Nvidia si všimla potenciálu inferencí a ve své nedávné zprávě o výsledcích uvedla, že podnikání v oblasti inferencí tvoří 40 % příjmů z datových center a rychle roste. Jejich nově uvedený serverový systém NVL72 zvýšil výkon inferencí 30krát, což ukazuje na silnou konkurenceschopnost v této oblasti.
Nová etapa mnoha vítězů
Závod AI se přesunul od tréninku k inferencím, což znamená, že příležitosti v oboru budou více rozptýlené. I když je Nvidia stále vítězem na krátkodobém horizontu, s rostoucím významem inferencí mohou AMD, Intel a další konkurenti postupně narušovat podíl Nvidie na trhu. Pro investory se v současné fázi klíčovým zaměřením již nestává pouze podpora trénování větších modelů, ale připravenost na příchod nových vítězů, kteří se mohou objevit při používání modelů.
Článek přeposlán z: Jin Shi Data