С взрывным развитием инновационных технологий, искусственного интеллекта, нейросетей, больших языковых моделей, растёт обеспокоенностью по поводу потребления энергии, а также связанных с этим расходов. Поэтому уже сейчас самые дальновидные люди, естественно, стали задаваться вопросом, как достижения ИИ могут оставаться финансово доступными, не нанося одновременно вреда окружающей природе. Эта проблема особенно актуальна для фирм малого и среднего бизнеса, представители которых задаются вопросом, останутся ли большие языковые модели (LLM) и прикладные приложения на основе нейросетей доступными для них или станут эксклюзивными для крупных корпораций.
Всего два года назад отрасль столкнулась со значительными проблемами, связанными с нехваткой мест в крупных ЦОД (центрах обработки данных) для обеспечения вычислительной мощности, и доступностью чипов. Известная компания NVIDIA, в первую очередь известная своими графическими процессорами для игровой индустрии, оказалась в центре внимания, поскольку их продвинутые графические процессоры стали подходящими (а значит востребованными) для масштабирования больших языковых моделей. Эксперты предсказывали, что ограничения по закону Мура, а в дополнение к этому, проблемы доступности замедлят прогресс, предполагая, что нет способа удовлетворить спрос или создать достаточно доступных чипов для будущего развития искусственного интеллекта.
Всего 24 месяца спустя рыночная стоимость NVIDIA резко выросла с примерно 300 миллиардов до 3,652 триллиона долларов по состоянию на ноябрь 2024 года, что почти вдвое превышает совокупную оценку всех 40 компаний по которым считается важнейший фондовый индекс Германии DAX на фондовой бирже. Этот беспрецедентный рост подпитывается значительными инвестициями в ИИ, разработкой чипов следующего поколения, а также сотрудничеством с компаниями квантовых технологий для инкубации новых бизнес-моделей. То, что казалось невозможным всего два года назад, теперь стало реальностью, подчёркивая быстрые, экспоненциальные темпы технологического прогресса.
Эта трансформация обращает внимание профильных специалистов на один ключевой момент: технологические и научные прорывы часто превосходят наши ожидания, приводя к решениям, которые делают передовые технологии более доступными и недорогими. Так же, как NVIDIA преодолела предыдущие ограничения, индустрия готова разрабатывать модели нейросетей, приложения, программное обеспечение и системы, которые будут экономически жизнеспособными для предприятий любого размера.
Открытый вопрос
Однако в краткосрочной перспективе, поскольку растут цены на передовые модели «машинного разума», растёт тенденция к альтернативам софта Open Source. Разнообразное ПО с открытым исходным кодом могут предложить экономически эффективные решения, позволяя компаниям внедрять и настраивать ИИ без значительных расходов. Нарушая структуру доходов крупных компаний, подход совместной разработки над программным кодом может способствовать созданию более надёжной и универсальной экосистемы. Улучшения, инициированные сообществом, могут привести к моделям, которые будут экономически эффективными, действенными и адаптируемыми в различных отраслях. Однако риски таких разработок очевидны: как только мощные инструменты ИИ станут доступны бесплатно, их можно будет использовать непреднамеренными способами (и даже для преступных действий). Тем не менее, разработанные системы нейросетей с открытым исходным кодом уже влияют на мировые корпорации, даже в таких чувствительных областях, как военные технологии. Эти соображения ставят под сомнение политических сил само понятие о том, может ли ИИ быть бесплатным, являясь достаточно мощным средством/оружием по нынешним временам кибернетического насыщения объектов критической инфраструктуры.
Эффективность и инновации
Ещё один многообещающий путь для движения вперёд — это прогресс. Черпая вдохновение из эффективности человеческого мозга, исследователи разрабатывают модели нейросетей различных архитектур которые позволяют быстро и с низким энергопотреблением реагировать в одних областях, а другие области предназначены для решения сложных задач – такой симбиоз во многом похож на то, как работает человеческий мозг.
Именно мозг так удивительно устроен, что способен выполнять сложные вычисления с минимальным потреблением энергии. Технологическая его копия, напротив, требует обширных ресурсов. Тем не менее, достижения в науке и растущее понимание биологии, ведут разработчиков моделей искусственного интеллекта к более высокой производительности, не требуя при этом столько же вычислительной мощности. За последние 80 лет прогресс был экспоненциальным, но бывали и ценные разочаровывающие уроки. Тем не менее, история показывает, как технологические открытия могут привести к «квантовым скачкам» в развитии. Эти прорывы не только снижают затраты — они открывают новые возможности в физике и науке, поскольку мы воспроизводим биологическую эффективность в технологиях.
Ведущие компании, благодаря непрерывному прогрессу OpenAI, дают шанс на то, что в ближайшие годы «Индустриальный ИИ», будет готов к развёртыванию во множестве областей человеческой деятельности. Это специализированные программы со знаниями, специфичными для определённой сферы, — более оптимизированные, чем базовые модели, а поэтому способные превзойти их в узкой специализации. Это знаменует собой наиболее фундаментальное изменение в истории человеческого труда, поскольку автоматизация предлагает возможности работы/совершенствования в режиме 24/7, бросая вызов традиционным структурам рабочей силы. Малые предприятия, благодаря этим специализированным моделям, разработанным для снижения вычислительных нагрузок и связанных с ними затрат, вскоре получат доступ к решениям ИИ, адаптированным под их потребности, без высокой цены.
Роль энергетических инноваций в снижении затрат на ИИ
Потребление энергии является существенным фактором в эксплуатационных расходах новейших компьютерных технологий. Но достижения в энергетической области должны изменить эту динамику. Прорывы в термоядерной энергетике, наряду с крупномасштабным переходом на возобновляемые источники, означают, что будущие затраты на энергию могут не стать основным риском для развития прогрессивных технологий. Вместо этого фокус может сместиться на конкурентоспособность. У многих, кстати, вызывает беспокойство тот факт, что именно Китай в настоящее время лидирует в инновациях, связанных с батареями и переходом на возобновляемые источники энергии. Более того, достижения в области материаловедения открывают новые возможности для хранения и распределения этой энергии. Улучшенные решения для хранения и эффективные распределительные сети позволяют использовать её более эффективно, сокращая отходы и снижая эксплуатационные расходы. По мере того, как энергия становится все более доступной, ожидается, что стоимость эксплуатации высокопроизводительных моделей ИИ снизится, что сделает передовые решения на основе ИИ доступными для более широкого круга предприятий, независимо от их размера.
Новая эра доступности
В то время как растущие затраты на высокопроизводительные модели создают проблемы, новые тенденции в специализации, альтернативы с открытым исходным кодом и инновационные бизнес-модели предлагают жизнеспособные решения. Архитектуры нейросетей, вдохновляемые примером эффективной функциональности устройства человеческого мозга, делают современные разработки менее ресурсоёмкими. Это сближение инноваций ИИ и энергоэффективности указывает на будущее, в котором искусственный разум станет инструментом, доступным для всех. Это стимулирует рост инноваций во всех отраслях. Поэтому, возможно, сегодня большее беспокойство должно вызывать не то, могут ли малые и средние предприятия позволить себе ИИ, а то, останутся ли малые и средние предприятия, о которых стоит беспокоиться, на рынке, где доминируют технологические гиганты, действуя по принципу, что победитель получает всё.