Привет, на связи Sherpa Robotics. Мы перевели статью о буме в сфере ИИ: Джови Моралес, техно-энтузиаст с богатым опытом работы в индустрии, рассуждает о росте затрат на развитие искусственного интеллекта и ставит вопрос о последствиях «гонки вооружений» в мире AI для нашей планеты. Действительно ли затраты в 100 миллиардов на ИИ уже стали нормой? Стоит ли сфера таких вложений? Помимо ответа самого Моралеса мы, как специалисты в сфере AI, даём в конце статьи свой комментарий. И расскажем, как рост расценок повлияет на будни рядовых айтишников. Так что если интересно узнать, каким видится будущее AI и как оно относится к вам, приходите под кат.
Представьте себе: вы тренируете своего ребенка, но вместо игрушек и уроков – суперкомпьютеры и алгоритмы. Именно так выглядит обучение AI-моделей, и с каждым годом этот процесс становится все дороже.
Дарио Амодей, глава компании Anthropic, рассказал в интервью, что стоимость обучения некоторых AI-моделей уже достигает 1-го миллиарда долларов! Для сравнения, текущий ChatGPT-4o обошелся "всего лишь" в 100 миллионов. Но Амодей прогнозирует, что уже через 3 года обучение может обойтись в 10 или даже 100 миллиардов долларов.
Он считает, что такая цена – плата за "супермозг", способный превзойти человека в большинстве задач. По мнению Амодея, AI-модели будут постепенно "расти" в своих способностях, как дети, пока не достигнут уровня "искусственного общего интеллекта" (AGI).
Факторы, влияющие на стоимость обучения AI
-
AI-моделям нужны огромные вычислительные мощности, то есть тысячи графических процессоров (GPU). ChatGPT-4, например, "съел" в 2023 году 30 000 GPU, а для новых моделей потребуется еще больше.
-
Не только железо дорогое, но и "еда" для AI – данные для обучения. Чем сложнее задача, тем больше нужно разнообразных данных.
Так что, будущее AI – это не только новые технологии, но и гонка вооружений в мире вычислительных мощностей и объемов данных. Кто знает, какие удивительные возможности откроются, когда "дети" AI-модели вырастут и "научатся" мыслить, как взрослые.
Взрывной рост спроса на оборудование
Однако, чем быстрее "растут" AI-модели, тем дороже становится их содержание. В прошлом году компания Nvidia поставила в дата-центры по всему миру более 3,8 миллионов графических процессоров (GPU). Учитывая, что последний чип Nvidia B200 для AI стоит от $30 000 до $40 000, оценка Дарио в 1 миллиард долларов вполне реалистична для 2024 года. Если темпы развития моделей и технологий квантования не снизятся, потребности в оборудовании будут расти в геометрической прогрессии, если только более эффективные решения, такие как чип Sohu AI, не придут им на смену.
Например, Илон Маск планирует купить 300 000 чипов B200, а OpenAI и Microsoft строят дата-центр за 100 миллиардов долларов. При таком спросе поставки GPU в дата-центры могут взлететь до 38 миллионов уже в следующем году, если Nvidia и другие производители успеют за рынком.
Но проблема не только в самих чипах. AI-компаниям нужно решать проблемы с энергоснабжением и инфраструктурой. Только в прошлом году все GPU дата-центры потребляли столько энергии, сколько нужно для питания 1,3 миллионов домов. Если потребление будет расти теми же темпами, то у нас может возникнуть дефицит доступной электроэнергии.
Более того, дата-центры требуют не только электростанций, но и модернизированных энергосетей, способных передавать колоссальные объёмы энергии для "прожорливых" чипов AI. В связи с этим, многие технологические гиганты, включая Microsoft, рассматривают возможность использования модульных ядерных реакторов для обеспечения энергией своих дата-центров.
Будущее искусственного интеллекта
Искусственный интеллект стремительно развивается, и разработка железа пока успевает за ним. Прогноз Anthropic о 100 миллиардах долларов на обучение AI-моделей выглядит реалистичным, особенно если производители, такие как Nvidia, AMD и Intel, смогут обеспечить достаточное количество оборудования.
Однако возникает важный вопрос: как развитие AI повлияет на будущее человечества? Пока мы занимаемся гонкой вооружений в мире AI, нужно не забывать о последствиях этой гонки для нашего мира.
Комментарий Константина Артемьева, основателя и генерального директора Sherpa Robotics, вендора платформ Sherpa RPA и Sherpa AI Server
Инвестиции в искусственный интеллект следует обсуждать в первую очередь контексте той пользы, которую приносит его применение в экономике.
Но экономика - это не какая-то абстрактная система. Это в первую очередь люди, для которых искусственный интеллект становится удобным и незаменимым инструментом, делающим их работу проще, а возможности реализации различных идей - шире.
Например, риски, связанные с производством чипов и дефицитом электроэнергии, стоит оценивать с поправкой на то, что бизнес-процессы производителей микроэлектроники и электроники и поставщиков электроэнергии также изменятся под влиянием развития технологий искусственного интеллекта. Рост спроса на их продукцию привлечет миллиарды дополнительных средств на развитие этих индустрий.
По итогам 2023 г. мировой рынок микроэлектроники составил 527 млрд. долларов. К 2030 г. в оптимистичном сценарии отрасль может вырасти до 1 трлн. долларов.*
Это приведет к созданию новых рабочих мест, ускорению процессов, изменению структуры затрат, совершенствованию производственных технологий.
Например, Nvidia уже использует ML в разработке и оптимизации микросхем. В частности, ИИ, интегрированный с системой САПР оценивает схему электрической цепи в микросхеме GPU как в различных ситуациях упадёт напряжение (IR Drop Estimation). Человек затрачивает на такой расчет 3 часа, а ИИ - всего 18 минут 3 секунды.**
В экономических системах все взаимосвязано. И инвестиции в искусственный интеллект стимулируют развитие всех других сфер экономики, а также позволяют найти эффективные решения тех задач, которые раньше казались трудно выполнимыми. Это касается и вопросов обеспечения ресурсами процессов обучения AI-моделей.
А как рост финансовых вливаний в ИИ повлияет на будни рядовых IT-специалистов в России?
Во-первых, с использованием более развитых нейросетей в работе айтишников будет оставаться все меньше рутины, так как простые задачи вроде поиска ошибок в коде, обработки логов и дополнений отдельных блоков кода вполне можно с уверенностью доверить искусственному интеллекту.
Сразу ответим на волнующий всех вопрос, заменит ли ИИ программистов. Нет, не заменит. Но выведет процесс разработки ПО на качественно новый уровень.
Уже сейчас мы в Sherpa Robotics создаем инструменты, основанные на технологиях искусственного интеллекта, которые меняют подход к выполнению рутинных задач в крупных компаниях. В частности, платформа Sherpa AI Server объединяет RPA и ИИ для быстрой сквозной автоматизации бизнес-процессов.
Именно поэтому хочется относительно последствий применения AI-технологий отметить существующий на данный момент эффект. Более 3000 роботов, созданных за 5 лет для клиентов на наших платформах, уже сэкономили более 10 миллионов человеко-часов. Для понимания, в семидесяти годах человеческой жизни всего около 613 тысяч часов.
Исследование Harvard Business School, Boston Consulting Group показало, что применение нейросетей, подобных ChatGPT, экономит сотрудникам до 1,5 часов в день: на 25% быстрее решают задачи и на 43% повышается качество результата.
Во-вторых, на рынке труда увеличится спрос на IT-специалистов, которые владеют AI-технологиями. Это просто будет одной из компетенций, которые требуются при трудоустройстве.
Этот тренд подтверждается данными открытых исследований. С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. вакансий с упоминанием искусственного интеллекта (ИИ) или нейросетей. Прирост год к году - 2,8 раза. Об это сообщила пресс-служба рекрутингового сервиса HeadHunter со ссылкой на собственную аналитику.
В-третьих, мы пока слабо можем представить границы возможностей “взрослого” искусственного интеллекта. Но уже сейчас понятно, что такой инструмент обработки больших массивов данных совершенно необходим в современном мире в эпоху информационного взрыва, где объём контента возрастает ежегодно на 30 %. В среднем на человека в год в мире производится 2,5∙108 байт. За пять предыдущих лет человечеством было произведено информации больше, чем за всю предшествующую историю.***
Очевидно, что более совершенные AI-инструменты позволят IT-специалистам быстрее и эффективнее решать сложные задачи по развитию и созданию новых цифровых систем.
А в Вашей работе использование ИИ уже привело к сокращению рутины?
* Источники: WSTS, SIA, экспертные интервью, анализ Kept
** Рассказал ведущий исследователь научно-исследовательского подразделения компании Nvidia Билл Дэлли в своём выступлении на конференции GTC 2022.
*** Lyman P., Varian H.R. How much information (Архивная копия от 15 октября 2022 на Wayback Machine). Release of the University of California. Oct.27, 2003.
Автор: sherparpa
