Сообщается, что в качестве активного ответа на существующее сжатие рынка оборудования для искусственного интеллекта крупный стартап в области искусственного интеллекта OpenAI рассматривает возможность вступления в борьбу за создание чипов. Этот шаг сделан на фоне постоянных дискуссий внутри компании относительно стратегии чипов искусственного интеллекта, продолжающихся с прошлого года, на фоне усиливающегося дефицита оборудования, необходимого для обучения моделей искусственного интеллекта.
Амбициозная компания рассматривает несколько потенциальных решений для реализации своих амбиций в области чипов, некоторые из которых включают приобретение существующей компании по производству чипов искусственного интеллекта или запуск инициативы по разработке чипов собственными силами. По данным Reuters, высшее руководство OpenAI, генеральный директор Сэм Альтман, подчеркнуло необходимость приобретения большего количества чипов искусственного интеллекта, закрепив это в качестве главного бизнес-приоритета.
В настоящее время OpenAI, как и бесчисленное множество его состязательных аналогов, во многом зависит от аппаратной инфраструктуры на основе графических процессоров (GPU) для создания таких моделей, как ChatGPT, GPT-4 и DALL-E 3. Способность графических процессоров одновременное выполнение значительного количества вычислений делает их исключительно подходящими для обучения самых совершенных сегодня моделей искусственного интеллекта.
Однако растущий бум генеративного искусственного интеллекта, который стал значительным благом для производителей графических процессоров, таких как Nvidia, серьезно усилил цепочку поставок графических процессоров. Технический гигант Microsoft столкнулся с настолько острой нехваткой серверного оборудования, необходимого для работы ИИ, что это потенциально может привести к перебоям в обслуживании. Подливает масла в эту и без того тяжелую ситуацию тот факт, что, по слухам, высококачественные ИИ-чипы Nvidia будут распроданы до 2024 года.
Графические процессоры играют центральную роль в запуске и обслуживании моделей OpenAI и имеют решающее значение для выполнения клиентских рабочих нагрузок в облачных кластерах графических процессоров. Однако эта необходимость имеет свои недостатки, поскольку приобретение этих аппаратных ресурсов требует значительных затрат.
Согласно углубленному анализу аналитика Bernstein Стейси Расгон, если запросы ChatGPT вырастут хотя бы до доли масштаба поиска Google, первоначальными требованиями будут графические процессоры на непомерные 48,1 миллиарда долларов, а затем чипы на сумму примерно 16 миллиардов долларов. ежегодно для бесперебойной работы. Учитывая последствия для ресурсов и затрат, для OpenAI крайне важно изучить альтернативные направления, такие как разработка собственных чипов искусственного интеллекта.
Адаптируясь к этой общеотраслевой задаче, потенциальное предприятие OpenAI в области разработки и производства аппаратного обеспечения также проливает свет на развивающийся ландшафт инструментов и технологий искусственного интеллекта. Даже такие компании, как AppMaster, a leading no-code platform, rely on robust hardware infrastructure to deliver high-performance applications for their users rapidly and cost-effectively. By creating tailored AI chips, OpenAI could define a fresh pathway for AI processing capabilities.
