Наприкінці жовтня з’явились повідомлення — люб’язно надані Reuters — про те, що . Джерела розкрили, що компанія забезпечила виробничі потужності з і зібрала , вилучивши колишніх ветеранів з процесорного підрозділу Google Tensor. Виробничі графіки залишаються гнучкими, і чіпи потенційно вийдуть на ринок аж до , але вже закладається основа для сейсмічної зміни в тому, як OpenAI обробляє свою інфраструктуру. OpenAI співпрацює з Broadcom над розробкою спеціального кремнію, спеціально розробленого для виконання колосальних робочих навантажень ШІ TSMC команду з 20 інженерів 2026 року Незважаючи на те, що цей крок справді узгоджується з поточною стратегією OpenAI щодо диверсифікації свого ланцюга постачання та контролю за зростаючими витратами на інфраструктуру, цей чуток може бути повідомленням про те, що дні загальнодоступного ШІ можуть бути полічені. Майбутнє штучного інтелекту — це не більший, яскравіший світ, відкритий для будь-кого з блискучим розумом — це , де членський внесок становить мільярд доларів. VIP-зал із власними фішками для стін Нестандартне обладнання, без сумніву, , але також ; барикади, які залишають широку громадськість — і більшість інших гравців — ззовні дивитися. принесе прориви створить бар'єри І це може бути саме те, чого весь час прагнули технології. Давайте подивимося, чому гонка озброєнь апаратного забезпечення неминуча, як чіпи впливають на більш масштабну стратегію домінування технологій і чого очікувати далі. Спеціальні фішки: химерний спосіб сказати, що ми застрягли Штучний інтелект змусив нас мріяти про все: від персоналізованих терапевтичних ботів до автономних безпілотних літальних апаратів і діагностики за допомогою ШІ на кожному телефоні. Але останні кроки OpenAI щодо розробки нестандартних чіпів сигналізують про те . Custom silicon не для того, щоб зробити штучний інтелект швидшим, кращим і вільнішим, а для того, щоб утримати все на плаву в умовах постійно зростаючих вимог — мовчазне визнання того, що ми досягли інноваційної стелі, яку може подолати лише апаратне забезпечення. , що наші дикі амбіції щодо штучного інтелекту тепер потребують таких потужних моделей, що навіть найпотужніші процесори загального призначення махають білим прапором Ось що зумовлює потребу в спеціальному кремнії. Справжня особистість ChatGPT: високий рівень обслуговування Мудрість таких LLM, як GPT-4 і Gemini, заснована на , які відстежують мільярди параметрів. : основа , які вимагають масивних множень матриць, які поглинають пропускну здатність пам’яті. Архітектура трансформаторів також вимагає , що означає, що розширення моделі підвищує вимоги. Коли магістратури намагаються підвищити рівень своєї гри за допомогою багаторівневого , щоб адаптуватися до зворотного зв’язку в режимі реального часу, або намагаються відобразити зв’язки за допомогою , все перетворюється на серйозну партію даних, посилаючи вимоги до потужності через дах. . моделях на основі трансформаторів Але цей інтелект має свою ціну механізмів самоконтролю квадратичного масштабування складності експоненціально навчання з підкріпленням (RL) графових нейронних мереж (GNN) Якщо ви помітили, що останнім часом у ChatGPT періодично трапляються напади епілепсії, ось чому Спеціальні чіпи, як-от TPU від Google, можуть вирішити ці проблеми шляхом інтеграції у чіп, керування переміщенням даних та покращення ієрархій пам’яті для зменшення затримки, а також використання для розпаралелювання матричних операцій. пам’яті з високою пропускною здатністю (HBM) систолічних масивів Генеративний штучний інтелект: від виходу до збоїв Генеративний штучний інтелект переходить від надання таких як текст або зображення, до шляхом змішування різних форм медіа (текст, аудіо, відео). Це технічне чаклунство породжує обчислювальний хаос — кожна модальність має певні потреби в обробці, і запит штучного інтелекту перетравлювати все одночасно навантажує графічні процесори загального призначення, які не створювалися як майстерні жонглери. Крім того, для покращених функцій взаємодії, таких як динамічно адаптивні сюжетні лінії для ігор або SFX-фільтри для прямих трансляцій, вимагають наднизької затримки та високої швидкості висновку, вимоги, які графічні процесори не можуть виконати без затримок і неба. - високий рахунок за електроенергію. окремих результатів, крос-модальних шедеврів моделі синтезу в реальному часі Спеціальні процесори, такі як A100 від NVIDIA та TPU від Google, вирішують ці проблеми за допомогою і , що забезпечує енергоефективне міжмодальне обчислення в режимі реального часу шляхом розподілу завдань на паралельні ізольовані процеси на одному чіпі. Також можна запровадити щоб дозволити обробку в таких форматах, як FP16 або INT8 замість FP32, зберігаючи точність без розплавлення обладнання. графічних процесорів із кількома екземплярами (MIG) тензорних ядер арифметику зі зниженою точністю, Штучний інтелект на життя чи смерть: точність, яка виснажує мережу Навігація в з високими ставками — подумайте про автономне водіння, робототехніку, дрони — вимагає, щоб **==штучний інтелект, керований подіями ==**реагував із надлюдською швидкістю, завдання, яке підходить для , які б порушили чіп полиці. Спеціальні чіпи, такі як побудовані з архітектурою, яка імітує біологічні нейронні мережі, покладаючись на і , щоб аналізувати дані лише за відповідних подій, одночасно динамічно розподіляючи ресурси на основі шаблонів вхідних даних. Хоча ця конструкція забезпечує масштабні операції з низьким енергоспоживанням і малою затримкою, вона несумісна з апаратним забезпеченням, яке доступне на відкритому ринку. хаосі реального світу нейроморфних і імовірнісних моделей Loihi від Intel, імпульсні нейронні мережі (SNN) обробку на основі подій Social AI: Cracking Humanity Takes Heavy Lifting Ах, застосування штучного інтелекту, яке, як сподіваються титани, зробить нас зачарованими їхніми платформами та одурманеними їхніми запрограмованими вихованцями. Розшифровка невловимості людської природи потребує систем, які інтерпретують, передбачають і адаптують поведінку як на індивідуальному, так і на суспільному рівнях , для аналізу колективних взаємодій, для розвитку емоційного інтелекту, для забезпечення контекстуальної релевантності, і цей список можна продовжувати. Крім того, соціальний штучний інтелект може працювати в чутливих контекстах (наприклад, усередині робо-гризуна, який лікує депресію), . Зайве говорити, що всі ці обчислення призводять до паралічу основних чіпів і їх пакетної обробки. привабливе, але етично туманне — крос-модальні механізми уваги GNN афективне обчислення графіки знань що потребує встановлення штучного інтелекту на пристрої для захисту даних користувачів Ці процеси . Це вимоги, які дизайнерський кремній може задовольнити завдяки впровадженню таких функцій, як , , (використовується в IPU Graphcore) і . вимагають ефективності розріджених даних і високої точності при низькій затримці уніфікована архітектура пам’яті прискорювачі для конкретних завдань оптимізація розріджених даних оптимізація мультимодального злиття Науковий ШІ: остання межа занадто велика для звичайного обладнання Незважаючи на те, що . Але лише за умови, що апаратне забезпечення витримає. Щоб генеративний науковий штучний інтелект створював нові можливості (наприклад, нові молекули, матеріали та системи), передові обчислювальні структури, такі як , , та , повинні поєднуватися з предметно-специфічними знаннями. Негенеративний штучний інтелект, який використовується для прогнозного моделювання та симуляції, має справу з та системами великої розмірності, використовуючи такі механізми, як , , та . Хоча дві гілки наукового ШІ служать різним цілям, обидві вимагають точності, масштабованості та інтенсивності обчислень — критеріїв, яким можуть відповідати лише найелітніші механізми як генеративного, так і прогнозного ШІ. Незрозуміло, що готове обладнання не підійде. науковий штучний інтелект є менш улюбленим засобом масової інформації, ніж інші сфери, він готовий стати найглибшою революційною межею штучного інтелекту дифузійні моделі VAE трансформатори навчання з підкріпленням петабайтними даними розв’язувачі PDE GNN байєсовські моделі аналіз кінцевих елементів (FAE) Відкритий ШІ смерті та чарівність ексклюзивності Шлях до спеціального кремнію має ціну, яка майже гарантує стратифікацію доступу до ШІ. Економіка 101: щоб покрити астрономічні витрати, OpenAI (і всі, хто наслідує його приклад) неминуче перекладуть тягар на клієнтів, . об’єднавши доступ у пропозиції, які зроблять наші поточні підписки схожими на копійки за долар Але не плутайте завищені ціни та ієрархічну систему, де фінансова сила є необхідною умовою, як реактивну тактику виживання; це стратегічна можливість, тому що ексклюзивність не є помилкою; це функція, на яку чекали технології. Vendor Lock-In 2.0: об’єднання компаній через чіпи Власне апаратне забезпечення створює : коли підприємства вбудовуються в екосистему, яка поєднує програмне забезпечення та нестандартний кремній, вони фактично зв’язуються нею. Вплетення стека програмного забезпечення в кремній створює механізм, за якого системи можуть функціонувати на піку лише постачальника — , коли . Після того, як компанії будують свої програми та робочі процеси на основі цього спеціального середовища, відхід — це не просто передавання даних чи ліцензій на програмне забезпечення, а переробка з самого початку . гравітаційне поле в межах доменів незворотна установка апаратне забезпечення диктує програмне забезпечення — як спроба перенести прогрес із PS на Xbox І в міру того, як апаратне забезпечення повторюється, інтеграція стає більш бездоганною, . З підвищенням продуктивності приходить міцна лояльність — як і в більшості вертикально інтегрованих екосистем, перехід означає почати все спочатку. що призводить до зростання витрат на вихід з кожним оновленням Спеціальні фішки, власні правила: вбивство конкуренції задумом Спеціальний кремній фрагментує екосистему штучного інтелекту на огороджені сади, де взаємодію, яка визначила ранній бум штучного інтелекту, вмирає. Завдяки високій ефективності та контролю, які пропонують спеціальні мікросхеми, , маргіналізуючи ініціативи з відкритим кодом і менших гравців, які не можуть конкурувати з апаратно-залежними досягненнями. Якщо у вас є ідея, вам, можливо, доведеться подати її в OpenAI і шукати апаратну підтримку, як технарі зараз шикуються біля обертових дверей NVIDIA. OpenAI може встановлювати стандарти (наприклад, показники продуктивності, функції та вимоги до сумісності), які обертаються навколо його власних систем та інтелектуальних патентів Спеціальний кремній створює а також прогалину в доступі. Розробляючи апаратне забезпечення, оптимізоване для приватних архітектур штучного інтелекту, OpenAI не тільки прискорює власні моделі, але й створює , які конкуренти не можуть перепроектувати або ефективно відтворити. Ця фактично блокує конкурентів від навчання або впровадження інновацій у рамках однієї парадигми, використовуючи ексклюзивність як зброю для уповільнення розвитку всієї галузі. прогалину в знаннях, незрозумілі екосистеми асиметрія навчання Ексклюзивне апаратне забезпечення стає , що дозволяє постачальникам та — . блокадою інновацій контролювати темп прогресу гарантує, що вони залишаються в центрі наступної глави штучного інтелекту тієї, де талант і креативність поступаються м’язам сирого капіталу За закритими фішками: непрозорість забезпечує домінування На відміну від програмного забезпечення, яке можна розгалужувати або розгалужувати, апаратні процеси , і їх важко деконструювати, не витрачаючи пачки грошей. фізично непрозорі Цей непроникний шар абстракції діє як остаточна фортеця, зміцнюючи претензії OpenAI на Залізний трон ШІ. Обхідна перевірка: відповідальність без відповідей Спеціальний кремній пропонує зручний щит для дослідних очей регуляторів і жорстких запитань ЗМІ та правозахисних груп завдяки додаванню рівнів складності, які ускладнюють пояснення внутрішньої роботи систем і ще важче перевіряють. Компанії можуть стверджувати, що певні результати не є навмисними недоліками конструкції, а є побічними продуктами взаємодії апаратного та програмного забезпечення, що відволікає увагу, вказуючи на притаманну системі непрозорість. також можна запікати, щоб зменшити мінливість системи для розгортання в конкретних критичних середовищах. Ця непрозорість гарантує, що компаніям не потрібно виявляти компроміси чи вразливі місця у своїх моделях, особливо в таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси чи оборона, де надійність має першорядне значення. Передбачувані параметри продуктивності Внутрішнє страхування: захист коштовностей корони Оскільки більшість компаній зі штучним інтелектом покладаються на розподілену робочу силу, підрядників або постачальників хмарної інфраструктури, ризик витоку інтелектуальної власності зростає. Завдяки універсальності мов програмування та фреймворків, програмне забезпечення за своєю суттю є переносним і відтворюваним. На відміну від цього, розробка апаратного забезпечення є дуже , залежить від і доступу до конкретних виробничих конвеєрів, процесів і об’єктів — це розділення означає, що жоден інженер не має достатньо знань чи ресурсів, щоб створити магію для конкурента. Зварюючи інновації в мікросхемах, , мінімізуючи ризик втрати конкурентної переваги, коли інженери подають у відставку. контекстною спеціалізованих і відокремлених знань OpenAI пов’язує свою інтелектуальну власність з інфраструктурою, а не з окремими особами Мережевий ефект: перетворення сприйняття в реальність Роблячи внутрішню роботу систем штучного інтелекту недоступною, . Подібно до того, як графічні процесори NVIDIA стали синонімом продуктивності штучного інтелекту завдяки тестам, оптимізованим для їхньої архітектури, OpenAI міг створювати власні показники, пов’язані з їхнім кремнієм, . Відсутність прозорості також означає, що , пожинаючи переваги того, що вас сприймають як піонера, приховуючи компроміси чи обмеження. OpenAI гарантує, що лише вони можуть визначати та контролювати розповідь про свої можливості розглядаючи поступові вдосконалення як зміни в грі вибіркові етапи продуктивності (наприклад, «у 5 разів швидший висновок»), досягнуті за допомогою незначної оптимізації апаратного забезпечення, можуть рекламуватися як справжні прориви Не маючи можливості порівняти чи підтвердити твердження, клієнти, інвестори та засоби масової інформації залишаються довіряти PR-розмовам компанії. Брехня може облетіти півсвіту, поки правда все ще взувається: незабаром ми всі приймемо цю фальсифіковану версію «інновації», передамо гроші та заголовки, а вигадане домінування стане відчутною реальністю. Ця ілюзія є як стратегією , так і технічною, перетворюючи непрозорість на інструмент для стійкого лідерства на ринку. брендингу Прогноз на 2025 рік: будуть інновації, але не для вас Апаратне забезпечення є вузьким місцем, але технологія ніколи не знижувала швидкість. Тільки не обманюйте себе: справжні досягнення послужать консолідації корпоративного впливу та контролю над конкуренцією, тоді як новинки, запропоновані простим людям і компаніям, будуть захопленням даних, замаскованим шарами PR. Споживчі іграшки: дані, відволікання та ваша охорона знята Ні, , тому що ми будемо продовжувати передавати свої поведінкові дані лише в обмін на « ». Але тепер, коли наші бабусі й дідусі знаходять розваги в чат-ботах, (Не хвилюйтеся, технології періодично оновлюватимуть ці дивакуваті помічники, щоб вони залишалися свіжими. Повідомляється, що OpenAI представляє агент ШІ під назвою «Operator» у січні 2025 року. Джерела вказують, що Operator безпосередньо взаємодіятиме з вашим комп’ютером, перш за все функціонує як засіб для вдосконалення робочого процесу та як інструмент веб-браузера, автоматизуючи завдання та оптимізуючи роботу в Інтернеті.) Вважаєте, що робоче навантаження на розробку апаратного забезпечення призведе до зупинки споживчих операцій? здається, що все пришвидшиться прогрес технологія перейде від спроби захопити вас дворецькими до трюків, наче з «Назад у майбутнє». — Альтман щойно змінив колишнього керівника обладнання Orion Кейтлін Каліновскі, Цук працює над роботами, навіть Кук жує думку про розумні домашні пристрої. Уолл-стріт виведе на ринок абсурд, від дивовижних продуктів, таких як моторошне намисто друга, до сумнівних програм, таких як Daze. Великі пси переходитимуть від програмного забезпечення до елегантних гаджетів, щоб залучити досвідчених Невпинний ажіотаж і заголовки не просто підштовхнуть нас до покупки; вони зруйнують наш захист, змусивши нас із задоволенням прийняти будь-який апаратно-доповнений штучний інтелект у майбутньому. Корпоративні інструменти: масштабування в глибину, а не в ширину Справжні гроші лежать у гаманцях установ, а не фізичних осіб. Але підприємства прийматимуть лише ті рішення, які вражають їх там, де їм боляче, а це означає, що штучному інтелекту потрібно вийти за межі болючих точок поверхневого рівня. Наступний рік буде присвячений не інструментам загального призначення, щоб пом’якшити бізнес до ідеї штучного інтелекту, а моделям, орієнтованим на певну область, які відкривають алгоритми для всіх дрібних тонкощів кожного сектора, відділу, команди та співробітника. : у співпраці з , і щойно запустила набір моделей штучного інтелекту для вирішення конкретних проблем у виробництві, сільському господарстві та фінансових послугах. Стартапи зі штучним інтелектом, які спеціалізуються на ніші, також отримують гроші — Breakr для музичного маркетингу, Dreamwell для автоматизації впливу, Beeble для VFX, і це тільки за останні пару місяців. Аналітики прогнозують, що ринкова капіталізація вертикального штучного інтелекту буде принаймні в 10 разів більшою, ніж застарілий вертикальний SaaS. Приклад Microsoft Siemens Bayer Rockwell Захищений геній: піонерство для престижу OpenAI представляє Трампу план інфраструктури штучного інтелекту в США, а щойно співпрацює з оборонним підрядником щоб «швидко опрацьовувати величезні обсяги складних даних, підвищувати ефективність аналізу даних, ефективніше визначати закономірності та тенденції, спрощувати перевірку та підготовку документів і допомагати Офіційні особи США повинні приймати більш обґрунтовані рішення в критичних ситуаціях». . Технології зберігають свої сили для трансформаційних досягнень, які пов’яжуть їхнє майбутнє з майбутнім еліти: корпоративних гігантів та урядів. Anthropic Palantir, Microsoft співпрацює з BlackRock, IBM співпрацює з AWS, а Google переїхав до Саудівської Аравії Що стоїть за партнерством? Тільки час покаже. Заключні думки: тематичне дослідження для PR-залу слави Розповідь про штучний інтелект для всіх — обіцянка спільних інновацій і універсального доступу — завжди здавалася надто гарною, щоб бути правдою. Але в ретроспективі, чи могли ті самі фантазери, які зламали код самого інтелекту, справді бути засліплені неминучістю спеціального кремнію та бай-інів на мільярди доларів? Цей автор не переконаний. І тепер, розглядаючи апаратне забезпечення як героїчну відповідь на зростаючі вимоги штучного інтелекту, подібні до OpenAI акуратно обходять реальність, яку вони з самого початку прагнули до ексклюзивності. «Відкрито» завжди було маркуванням, піар-сюжетом, який створювався десятиліттями, а демократія — лише гаслом. Можливо, найбільш революційним аспектом ШІ є не технологія, а наратив, який нам продали.
