De ce autocratia AI trebuie să fie provocată să facă mai bine

Dacă am învățat ceva din Epoca Inteligenței Artificiale, este că industria se confruntă cu provocări semnificative de putere. Aceste provocări sunt atât literale, adică găsirea de modalități de a satisface cererile de energie insațiabile pe care le necesită centrele de date AI, cât și figurative, adică concentrarea bogăției AI în câteva mâini bazate pe interese comerciale înguste, mai degrabă decât pe beneficii sociale mai largi.

Paradoxul puterii AI: costuri ridicate, control concentrat

Pentru ca inteligența artificială să fie de succes și să beneficieze omenirea, trebuie să devină ubicuă. Pentru a deveni ubicuă, trebuie să fie atât din punct de vedere economic, cât și din punct de vedere al mediului, sustenabilă. Acesta nu este drumul pe care mergem acum. Bătălia obsesivă pentru AI mai mare și mai rapid este condusă mai mult de câștiguri de performanță pe termen scurt și de dominanță pe piață decât de ceea ce este mai bine pentru AI sustenabil și accesibil.

Cursa pentru a construi sisteme AI și mai puternice se accelerează, dar vine la un cost ambiental ridicat. Cipurile de vârf ale inteligenței artificiale, cum ar fi Nvidia H100 (până la 700 de wați), consumă deja cantități semnificative de energie. Se preconizează că această tendință va continua, cu experții din industrie care prevăd că arhitectura viitoare Blackwell a Nvidia (NVDA ) ar putea duce la o consum de energie pe cip mult peste gama kilowatt, posibil până la 1.200 de wați. Având în vedere că liderii industriei prevăd milioane de astfel de cipuri care vor fi implementate în centrele de date din întreaga lume, cererile de energie ale inteligenței artificiale sunt pe cale să explodeze.

Costul ambiental al cursei înarmării AI

Să punem asta într-un context de zi cu zi. Electricitatea care alimentează întreaga dumneavoastră casă ar putea alimenta toate electrocasnicele la capacitate maximă simultan – nu că ar face cineva asta. Acum imaginați-vă doar un raft Nvidia de 120 kW care solicită aceeași cantitate de putere – mai ales când ar putea exista sute sau mii în centrele de date mari! Acum, 1.200 de wați reprezintă 1,2 kW. Deci, de fapt, vorbim despre un cartier de dimensiuni medii. Un singur raft Nvidia de 120 kW – esențialmente 100 de astfel de cipuri consumatoare de energie – are nevoie de suficientă electricitate pentru a alimenta aproximativ 100 de case.

Această traiectorie este îngrijorătoare, având în vedere constrângerile de energie cu care se confruntă multe comunități. Experții din centrele de date prevăd că Statele Unite vor avea nevoie de 18 până la 30 de gigawați de capacitate nouă în următorii cinci până la șapte ani, ceea ce face ca companiile să se grăbească să găsească modalități de a gestiona această creștere. Între timp, industria mea continuă să creeze tot mai multe aplicații de inteligență artificială generativă care consumă energie mult peste ceea ce este teoretic necesar pentru aplicație sau ceea ce este fezabil pentru majoritatea afacerilor, și cu atât mai puțin dorit pentru planeta noastră.

Echilibrarea securității și accesibilității: soluții hibride de centre de date

Acestă autocratia AI și “curse a înarmării”, obsedată de viteză și putere brută, ignoră nevoile practice ale centrelor de date din lumea reală – și anume, tipul de soluții accesibile care reduc barierele de piață pentru 75% din organizațiile din Statele Unite care nu au adoptat încă inteligența artificială. Și să recunoaștem, pe măsură ce se implementează mai multă reglementare cu privire la confidențialitate, securitate și protecția mediului, mai multe organizații vor cere o abordare hibridă a centrelor de date, care să protejeze datele lor cele mai prețioase, private și sensibile în zone protejate pe site, departe de atacurile cibernetice și inteligența artificială. Indiferent dacă este vorba de înregistrări medicale, date financiare, secrete de apărare națională sau integritate electorală, viitorul inteligenței artificiale pentru întreprinderi necesită un echilibru între securitatea pe site și agilitatea cloud.

Acesta este un provocări sistemice semnificative și care necesită o hiper-colaborare mai degrabă decât o hiper-concurență. Având o atenție copleșitoare asupra GPU-urilor și a altor cipuri de accelerare AI cu capabilități brute, viteza și metrici de performanță, ne lipsim de o considerație suficientă pentru infrastructura accesibilă și sustenabilă necesară pentru guverne și afaceri pentru a adopta capacitățile AI. Este ca și cum am construi o navă spațială fără loc de lansare sau am pune un Lamborghini pe o șosea de țară.

Democratizarea inteligenței artificiale: colaborarea industriei

În timp ce este îmbucurător că guvernele încep să ia în considerare reglementarea – asigurându-se că inteligența artificială beneficiază pe toată lumea, nu doar pe elite – industria noastră are nevoie de mai mult decât reguli guvernamentale.

De exemplu, Regatul Unit utilizează inteligența artificială pentru a îmbunătăți capacitățile de aplicare a legii prin îmbunătățirea schimbului de date între agențiile de aplicare a legii pentru a îmbunătăți predicția și prevenirea crimelor bazate pe AI. Ei se concentrează pe transparență, responsabilitate și echitate în utilizarea inteligenței artificiale pentru poliție, asigurând încrederea publică și respectarea drepturilor omului – cu instrumente precum recunoașterea facială și poliția predictivă pentru a ajuta la detectarea și gestionarea crimelor.

În industrii puternic reglementate, cum ar fi biotehnologia și sănătatea, colaborări notabile includ Johnson & Johnson (JNJ ) MedTech și Nvidia, care lucrează împreună pentru a îmbunătăți inteligența artificială pentru proceduri chirurgicale. Colaborarea lor are ca scop dezvoltarea de analize și capacități de luare a deciziilor bazate pe inteligență artificială în timp real în sala de operație. Această parteneriat utilizează platformele de inteligență artificială ale Nvidia pentru a permite implementarea scalabilă, securizată și eficientă a aplicațiilor de inteligență artificială în mediile de sănătate.

Între timp, în Germania, Merck a format alianțe strategice cu Exscientia și BenevolentAI pentru a avansa descoperirea de medicamente bazate pe inteligență artificială. Ei utilizează inteligența artificială pentru a accelera dezvoltarea de noi candidați pentru medicamente, în special în oncologie, neurologie și imunologie. Scopul este de a îmbunătăți rata de succes și viteza de dezvoltare a medicamentelor prin capacitățile puternice de proiectare și descoperire ale inteligenței artificiale.

Primul pas este de a reduce costurile implementării inteligenței artificiale pentru afaceri dincolo de BigPharma și BigTech, în special în faza de inferență AI – atunci când afacerile instalează și rulează un model de inteligență artificială antrenat, cum ar fi Chat GPT, Llama 3 sau Claude, într-un centru de date real în fiecare zi. Estimările recente sugerează că costul dezvoltării acestor sisteme de generație următoare ar putea fi de aproximativ 1 miliard de dolari, cu costuri de inferență posibil de 8-10 ori mai mari.

Costul ridicat al implementării inteligenței artificiale în producția zilnică ține multe companii departe de adoptarea deplină a inteligenței artificiale – “cei care nu au”. Un sondaj recent a arătat că doar una din patru companii au lansat cu succes inițiative de inteligență artificială în ultimul an și că 42% din companii nu au văzut încă un beneficiu semnificativ din inițiativele de inteligență artificială generativă.

Pentru a democratiza cu adevărat inteligența artificială și a o face ubicuă – adică adoptarea pe scară largă a afacerilor – industria noastră de inteligență artificială trebuie să-și schimbe focalizarea. În loc de o cursă pentru modelele și cipurile de inteligență artificială mai mari și mai rapide, avem nevoie de mai multe eforturi de colaborare pentru a îmbunătăți accesibilitatea, a reduce consumul de energie și a deschide piața de inteligență artificială pentru a-și împărtăși pe deplin și pozitiv potențialul mai larg. O schimbare sistemică ar ridica toate bărcile, făcând inteligența artificială mai profitabilă pentru toată lumea, cu un beneficiu enorm pentru consumatori.

Există semne încurajatoare că reducerea costurilor inteligenței artificiale este fezabilă – reducerea barierei financiare pentru a sprijini inițiativele naționale și globale de inteligență artificială pe scară largă. Compania mea, NeuReality, colaborează cu Qualcomm (QCOM ) pentru a obține o reducere a costurilor de până la 90% și o eficiență energetică de 15 ori mai bună pentru diverse aplicații de inteligență artificială pentru text, limbaj, sunet și imagini – blocurile de construcție de bază ale inteligenței artificiale. Știți acele modele de inteligență artificială sub cuvintele cheie ale industriei, cum ar fi viziunea computerizată, inteligența artificială conversațională, recunoașterea vorbirii, procesarea limbajului natural, inteligența artificială generativă și modelele de limbaj mare. Prin colaborarea cu mai mulți furnizori de software și servicii, putem continua să personalizăm inteligența artificială în practică pentru a crește performanța și a reduce costurile.

De fapt, am reușit să reducem costul și consumul de energie pe întrebare de inteligență artificială în comparație cu infrastructura centrică CPU, pe care se bazează astăzi toate cipurile de accelerare AI, inclusiv cipurile GPU Nvidia. Dispozitivul nostru de inferență AI NR1-S a început să fie livrat pe parcursul verii cu acceleratoarele Qualcomm Cloud AI 100 Ultra, asociate cu NAPU-urile NR1. Rezultatul este o arhitectură alternativă NeuReality care înlocuiește CPU-ul tradițional în centrele de date AI – cel mai mare blocaj în prelucrarea datelor AI de astăzi. Această schimbare evolutivă este profundă și foarte necesară.

Dincolo de hype: construirea unui viitor sustenabil și economic pentru inteligența artificială

Să mergem dincolo de hype-ul inteligenței artificiale și să ne luăm în serios provocările sistemice. Munca grea stă înainte, la nivelul sistemului, necesitând întreaga noastră industrie de inteligență artificială să lucreze împreună – și nu împotriva – unul contra altuia. Prin concentrarea asupra accesibilității, sustenabilității și accesibilității, putem crea o industrie de inteligență artificială și o bază de clienți mai largă care să beneficieze societății în moduri mai mari. Acest lucru înseamnă oferirea de opțiuni de infrastructură sustenabile fără a concentra bogăția inteligenței artificiale în mâinile câtorva, cunoscuți sub numele de Big 7.

Viitorul inteligenței artificiale depinde de eforturile noastre colective de astăzi. Prin prioritizarea eficienței energetice și accesibilității, putem evita un viitor dominat de infrastructura de inteligență artificială consumatoare de energie și o oligarhie de inteligență artificială concentrată pe performanța brută, în detrimentul beneficiului general. În același timp, trebuie să abordăm consumul de energie nesustenabil care împiedică potențialul inteligenței artificiale de a revoluționa siguranța publică, sănătatea și serviciile pentru clienți.

Prin aceasta, creăm un ciclu puternic de investiții și profitabilitate a inteligenței artificiale, alimentat de inovația pe scară largă.

Cine este cu noi?