В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью жизни, и его развитие невозможно представить без специализированных чипов. Nvidia, безусловно, занимает лидирующие позиции на этом рынке благодаря своим графическим процессорам (GPU), которые обеспечивают мощные вычислительные возможности для создания и обучения ИИ-моделей. Однако с ростом популярности ИИ возникает вопрос: как обеспечить эффективное использование этих технологий в повседневной жизни?
Аналитики отмечают, что графические процессоры, несмотря на свою мощь, не всегда эффективны для выполнения задач вывода. Это дает возможность проявиться новым игрокам, которые разрабатывают чипы, более подходящие для выполнения конкретных задач ИИ. Например, компании, такие как Cerebras, Groq и d-Matrix, стремятся создать чипы, которые будут оптимизированы для работы с уже обученными моделями ИИ.
Процесс обучения ИИ требует значительных вычислительных ресурсов. Он включает в себя анализ огромных объемов данных и обучение на их основе. Однако после завершения этого этапа чипы должны выполнять более легкие задачи — например, генерировать текст или изображения по запросу пользователя. Это похоже на использование кувалды для раскалывания орехов: хотя кувалда справляется с задачей, для этого существуют более подходящие инструменты.
Стартап D-Matrix, основанный в 2019 году, только недавно вышел на рынок с продуктом под названием Corsair. Этот чип состоит из нескольких чиплетов и был разработан для оптимизации вывода ИИ. Генеральный директор компании, Сид Шет, сравнивает этот процесс с обучением: сначала человек получает знания, а затем применяет их на практике. Он считает, что рынок чипов вывода огромен, так как многие компании хотят интегрировать ИИ в свои бизнес-процессы.
Чипы D-Matrix производятся на Тайване и проходят длительное тестирование в Калифорнии. Этот этап критически важен, так как даже небольшие ошибки могут привести к значительным последствиям. В лаборатории D-Matrix сотрудники усердно работают над финальной проверкой своих чипов, окруженные множеством компьютерных систем и оборудования.
На фоне растущего спроса на технологии ИИ, такие гиганты, как Amazon и Google, активно поглощают ресурсы Nvidia. Однако производители чипов вывода ориентируются на более широкий круг клиентов, включая компании из списка Fortune 500. Эти организации стремятся использовать возможности ИИ, не создавая собственную инфраструктуру. Например, Шет ожидает, что ИИ-технологии будут активно использоваться для генерации видео.
С точки зрения экологии, новые чипы могут снизить затраты на эксплуатацию ИИ и уменьшить энергопотребление. Шет поднимает важный вопрос: не приведет ли стремление к созданию более совершенного ИИ к экологическим катастрофам? Прогнозы по достижению уровня общего ИИ варьируются, но сейчас только несколько крупных компаний активно работают в этом направлении.
