Может ли генеративный ИИ решить вопросы масштабируемости и стоимости?

Экономический

Краткое содержание:

По данным Goldman Sachs Research, в то время как крупнейшие мировые компании стремятся создать самый совершенный искусственный интеллект, все больше внимания уделяется вопросам о том, насколько широко и быстро можно масштабировать эту технологию.

Появление генеративного ИИ вызвало волну волнения по поводу будущего этой технологии. В отличие от других типов ИИ, генеративный ИИ может создавать собственные выходные данные на естественном языке. Поскольку он «мультимодален», он также может генерировать ответы в других форматах, включая текст, числа, видео и звук.

Крупные технологические компании приводят примеры первоначального использования, а некоторые корпоративные игроки видят возможности для значительного повышения производительности в определенных областях, таких как написание кода, что может сделать наиболее ценных сотрудников еще более продуктивными.

Однако точный размер будущих экономических выгод является предметом споров . Стоимость создания поколения ИИ в масштабе чрезвычайно высока, при этом крупные технологические компании инвестируют сотни миллиардов долларов — хотя стоимость запроса значительно снизилась с момента первого запуска технологии.

На первом симпозиуме Goldman Sachs European Virtual AI and Semis 20 спикеров — от генеральных директоров и технологов до макроэкономистов — собрались вместе, чтобы оценить перспективы ИИ. В частности, они обсудили ключевые темы, включая варианты использования, общий адресный рынок, проблемы для дальнейшего развития и внедрения технологии, а также последствия для европейского оборудования и полупроводников.

Мы поговорили с Александром Дювалем, руководителем отдела европейских технических аппаратных полупроводников в Goldman Sachs Research, об основных результатах симпозиума.

Какую роль играют крупные технологические компании, известные как «гиперскейлеры», в развитии ИИ?

До сих пор американские технологические гиганты были в авангарде использования генеративного ИИ. Они разрабатывали большие языковые модели, которые они могли бы использовать как для своего существующего бизнеса, так и потенциально для создания новых бизнес-инструментов.

На симпозиуме было рассказано, как эта технология генерирует четверть кода одного гиперскейлера и экономит значительное инженерное время для другого. Более широкие варианты использования в реальной экономике включают ее использование для прогнозирования структуры белков и даже для «омоложения» внешности актера в фильме.

Это яркие примеры. Но стоит иметь в виду, что гиперскейлеры тратят на это сотни миллиардов. В общей сложности они потратили около 200 миллиардов долларов на ИИ в этом году, и эта сумма, вероятно, увеличится до 250 миллиардов долларов в следующем году. Разработка больших языковых моделей может стоить десятки или сотни миллионов долларов. И именно поэтому на этом симпозиуме мы действительно хотели рассмотреть, осуществимо или желательно, чтобы технология могла масштабироваться для решения гораздо большего количества вариантов использования. У этих гиперскейлеров большой свободный денежный поток, и мы начинаем видеть примеры вариантов использования, но ряд отраслевых наблюдателей считают, что в какой-то момент нам нужно увидеть возврат инвестиций для более широкого спектра вариантов использования и вертикалей.

Появились ли какие-либо ключевые варианты использования искусственного интеллекта в экономике в целом?

Поскольку генеративный ИИ является мультимодальным, теоретически он может применяться в нескольких областях: поддержка клиентов, кодирование, медицинский анализ, маркетинг и многие другие. Учитывая, что в ИИ вложены очень значительные инвестиции, необходимо будет продемонстрировать совокупную выгоду от таких вариантов использования, чтобы оправдать солидную окупаемость инвестиций. При этом некоторые участники симпозиума заявили, что масштабирование ИИ в одной конкретной области может быть необязательным — другими словами, один ключевой вариант использования может быть необязательным — при условии, что экономические выгоды от всех различных вариантов использования будут достаточными в совокупности. Вы можете увидеть рост эффективности по всем направлениям.

Некоторые докладчики отметили, что есть ряд примеров очень крупных успешных технологических компаний, где можно утверждать, что изначально не было ключевого варианта использования. Возьмем, к примеру, приложения для заказа такси. Уже было вполне хорошее решение: дойти до конца улицы и поймать такси физически. Но, используя программное обеспечение и сетевые эффекты, вы можете создать очень большие экономические выгоды, а также выгоды для потребителей.

Есть ли еще возможность для конкуренции у небольших технологических компаний?

Некоторые докладчики на симпозиуме высказали интересные идеи о малых языковых моделях. Сначала игроки в области технологий сосредоточились на создании больших языковых моделей — и они по-прежнему важны. Но также наблюдается тенденция к разработке более мелких и эффективных моделей.

Небольшие языковые модели легче настраивать, они могут потреблять меньше энергии и могут быть настроены в соответствии с конкретными требованиями предприятия в определенной области (например, юриспруденция, медицина или финансы). Они также, как правило, менее дороги, поскольку они меньше и потребляют меньше энергии.

Большие языковые модели останутся важными, и у технологических гигантов есть ресурсы, свободный денежный поток и балансы, чтобы стимулировать их разработку. Но докладчики отметили, что в экосистеме будут и другие, возможно, более мелкие игроки, которые смогут внедрять инновации и разрабатывать небольшие языковые модели, которые будут располагаться поверх этих более крупных моделей. Некоторые докладчики посчитали, что это дает возможность небольшим компаниям продвигать инновации на вершине стека и подчеркнули большое количество компаний, которые создаются ежедневно для этого.

Может ли высокая стоимость генеративного ИИ сдерживать развитие?

Обучение LLM требует очень высоких уровней капиталовложений. Вам нужно построить центр обработки данных, вам нужны все полупроводники — включая как графические процессоры, так и чипы памяти — и вам нужно оборудование, электропитание и коммунальные услуги. Спикеры отметили, что стоимость запроса в некоторых доменах в несколько раз выше, чем для обычного алгоритма поиска.

Тем не менее, наблюдается устойчивый прогресс в снижении затрат. Стоимость генеративного запроса ИИ в некоторых крупных технологических компаниях значительно снизилась с момента запуска технологии, а компания нового поколения ИИ заявила, что доход, полученный от последнего поколения LLM, превысил стоимость обучения предыдущих моделей. Хотя некоторые докладчики заявляли, что существует риск того, что расходы на ИИ могут сократиться, если не будет получена значительная отдача, консенсус состоял в том, что гиперскейлеры продолжат инвестировать в ближайшие несколько лет. В общей сложности Goldman Sachs Research прогнозирует около 1 триллиона долларов инвестиций в ИИ в ближайшие несколько лет.

Какие еще препятствия существуют для дальнейшего масштабирования ИИ?

Масштабирование ИИ сопряжено с рядом проблем. Чтобы создать технологию, вам нужен доступ к полупроводникам, питанию и большому количеству данных.

Данные становятся ключевым вопросом. Мы приближаемся к моменту, когда разработчики обучили эти большие языковые модели практически на всех данных, которые есть в Интернете. Эксперты по ИИ пытаются выяснить, как преодолеть эту проблему.

Одним из возможных ответов является мультимодальное обучение — когда модели ИИ обучаются, поглощая не только текст, но также видео и изображения. Это даст им гораздо больше информации. Существуют также хранилища данных, которые могут находиться в закрытых хранилищах — например, в научно-исследовательских институтах или корпорациях — и теоретически могут быть добавлены в корпус данных, на котором обучаются эти модели. Мы также слышали о возможности того, что квантовые вычисления будут генерировать некоторые высокоточные данные, которые можно будет использовать для обучения моделей.

Огромная потребность в энергии — еще одно узкое место. Производство электроэнергии должно будет увеличиться как минимум в три-четыре раза к 2030 году. И одна из панелей подчеркнула, что возросшие потребности в энергии всего лишь от четырех или пяти крупнейших гиперскейлеров за это время будут эквивалентны текущему потреблению энергии во Франции. К счастью, более продвинутые полупроводники также могут обеспечить лучшую инфраструктуру передачи и более эффективное преобразование энергии. Также ведутся работы по повышению энергоэффективности полупроводников.

Каковы риски масштабного внедрения ИИ и как их можно ограничить?

Распространение ИИ породило опасения по поводу этики его использования. При этом наши панели подчеркнули, что предприятия и органы по этике отслеживают разрабатываемые варианты использования и предлагают защитные барьеры, чтобы гарантировать, что ИИ не будет использоваться не по назначению. Например, некоторые докладчики обсуждали, как наличие человека, знакомого с контекстом конкретной задачи, проверяющего результаты ИИ, снижает риск пагубного воздействия галлюцинаций.

К другим рискам, требующим дальнейшего внимания, относятся общение ИИ между собой (возможно, на языке, который люди не понимают), проблемы с авторскими правами, предвзятость и безопасность.

В связи с этим докладчики согласились с тем, что использование ИИ может все больше ограничиваться наименее рискованными сферами и зависеть от мер безопасности и человеческого контроля.

Какую выгоду могут получить европейские компании по производству оборудования и полупроводников от развития технологий ИИ?

Ряд европейских компаний, занимающихся оборудованием и полуфабрикатами, могли бы извлечь выгоду. В частности, на симпозиуме узнали о технологии атомно-слоевого осаждения — типе оборудования для производства полупроводников, которое позволяет очень точно наносить материалы на кремниевую пластину для создания чипа. Одна конкретная компания в Нидерландах предлагает эту технологию. Поскольку эти чипы становятся все более мощными, им необходимо быть более эффективными с точки зрения пространства и мощности, поэтому новые конструкции чипов все чаще используют технологию атомно-слоевого осаждения.

Многочисленные участники также подчеркнули возможности Европы в области усовершенствованной упаковки полупроводников, необходимой для обеспечения эффективного использования пространства на устройствах. Литография — механизм печати транзисторов на микрочипах — также продолжит развиваться, предлагая все более мощные возможности обработки. Европа также является доминирующим производителем такого рода технологий.

Наконец, для работы серверов ИИ потребуется значительное преобразование электроэнергии, и в этой области у Европы также имеются многообещающие возможности.

Чтобы быть в курсе всех экономических событий за сегодняшний день, заходите на наш эконом. календарь

Предупреждение о риске и отказ от ответственности

Вы понимаете и признаете, что торговля по стратегиям сопряжена с высокой степенью риска. Следование любым стратегиям или инвестиционным методологиям может привести к потерям. Содержимое сайта предоставляется нашими участниками и аналитиками исключительно в информационных целях. Вы единолично несете ответственность за определение того, подходят ли вам какие-либо торговые активы, ценные бумаги, стратегия или любой другой продукт, исходя из ваших инвестиционных целей и финансового положения.

Раскрытие Рисков

Риск потерь при торговле такими финансовыми инструментами, как акции, валюта, сырьевые товары, фьючерсы, облигации, ETF и криптовалюты, может быть значительным. Вы можете полностью потерять средства, размещенные у брокера. Поэтому вам следует тщательно взвесить, подходит ли вам такая торговля с учетом ваших обстоятельств и финансовых ресурсов.

Ни одно решение об инвестировании не должно приниматься без проведения тщательной проверки самостоятельно или без консультации с вашими финансовыми консультантами. Наш веб-контент может не подойти вам, поскольку мы не знаем ваших финансовых условий и инвестиционных потребностей. Наша финансовая информация может иметь задержку или содержать неточности, поэтому вы должны нести полную ответственность за любые ваши торговые и инвестиционные решения. Компания не несет ответственности за потерю вашего капитала.

Без разрешения сайта запрещается копировать графику, тексты или торговые марки сайта. Права интеллектуальной собственности на содержание или данные, включенные в этот сайт, принадлежат его поставщикам и торговцам.

Последние поиски

Популярные запросы

Котировки

Анализ

Пользователь

24/7

Экономический Календарь

Обучение

Данные