Локальный генеративный ИИ: формирование будущего интеллектуального развертывания

В 2024 году произойдет значительный сдвиг в сфере генеративного искусственного интеллекта. В то время как облачные модели, такие как GPT-4, продолжают развиваться, запуск мощного генеративного искусственного интеллекта непосредственно на локальных устройствах становится все более жизнеспособным и привлекательным. Такое локальное внедрение генеративного ИИ может изменить то, как малый бизнес, разработчики и обычные пользователи получают выгоду от ИИ. Давайте рассмотрим критические аспекты этой захватывающей тенденции.

Освобождение от облачной зависимости

Традиционно генеративный ИИ опирался на облачные сервисы в плане вычислительной мощности. Хотя облако привело к значительным инновациям, оно сталкивается с рядом проблем при развертывании генеративных приложений искусственного интеллекта. Рост утечек данных усилил обеспокоенность по поводу обеспечения безопасности конфиденциальной информации. Локальная обработка данных с помощью искусственного интеллекта на устройстве сводит к минимуму воздействие на внешние серверы.

Облачный ИИ также нуждается в помощи по устранению проблем с задержкой, что приводит к более медленному реагированию и менее плавному взаимодействию с пользователем. Искусственный интеллект на устройстве может значительно сократить задержку, обеспечивая более быструю реакцию и более плавную работу, что особенно важно для приложений реального времени, таких как автономные транспортные средства и интерактивные виртуальные помощники.

Еще одной важной проблемой для облачного ИИ является устойчивость. Центры обработки данных — основа облачных вычислений, печально известны высоким потреблением энергии и значительным выбросом углекислого газа. Поскольку мир борется с изменением климата, снижение воздействия технологий на окружающую среду стало первостепенным. Локальный генеративный искусственный интеллект предлагает убедительное решение, позволяющее снизить зависимость от энергоемких центров обработки данных и свести к минимуму необходимость постоянной передачи данных.

Стоимость – еще один важный фактор. Хотя облачные сервисы надежны, они могут быть дорогими, особенно для непрерывных или крупномасштабных операций ИИ. Используя возможности местного оборудования, компании могут сократить эксплуатационные расходы, что особенно выгодно для небольших предприятий и стартапов, для которых затраты на облачные вычисления могут оказаться непомерно высокими.

Кроме того, постоянная зависимость от подключения к Интернету является существенным недостатком облачного ИИ. Искусственный интеллект на устройстве устраняет эту зависимость, обеспечивая бесперебойную работу даже в регионах с плохим подключением к Интернету или вообще без него. Этот аспект особенно выгоден для мобильных приложений и отдаленных или сельских районов, где доступ в Интернет может быть ненадежным.

Мы являемся свидетелями замечательной трансформации в сторону локального генеративного ИИ по мере сближения этих факторов. Этот сдвиг обещает повышение производительности, улучшение конфиденциальности и большую демократизацию технологии искусственного интеллекта, что сделает мощные инструменты доступными для более широкой аудитории без необходимости постоянного подключения к Интернету.

Всплеск мобильного генеративного искусственного интеллекта с помощью нейронных процессоров

Помимо проблем, связанных с генеративным искусственным интеллектом на базе облачных технологий, ключевой тенденцией последних лет становится интеграция возможностей искусственного интеллекта непосредственно в мобильные устройства. Производители мобильных телефонов все чаще инвестируют в специализированные чипы искусственного интеллекта для повышения производительности, эффективности и удобства использования. Такие компании, как Apple с ее Чипы А-серии, Huawei со своим процессором Ascend AI, Samsung со своей линейкой Exynosи Qualcomm со своим Шестиугольные нейронные процессоры возглавляют это обвинение.

Нейронные процессоры (NPU) появляются как специализированные процессоры искусственного интеллекта, предназначенные для реализации генеративного искусственного интеллекта на мобильных устройствах. Эти процессоры, основанные на принципах мозга, эффективно справляются со сложными задачами искусственного интеллекта, обеспечивая более быструю и точную обработку данных непосредственно на мобильных устройствах. Интегрирован с другими процессорами, включая ЦП и ГП, в свои SoC (Система-на-чипе), NPU эффективно удовлетворяют разнообразные вычислительные потребности задач генеративного ИИ. Эта интеграция позволяет генеративным моделям искусственного интеллекта более плавно работать на устройстве, улучшая общий пользовательский опыт.

Появление ПК с искусственным интеллектом для решения повседневных задач с помощью генеративного искусственного интеллекта

Растущая интеграция генеративного искусственного интеллекта в повседневные приложения, такие как Microsoft Office или Excel, привела к появлению ПК с искусственным интеллектом. Значительные достижения в области графических процессоров, оптимизированных для искусственного интеллекта, подтверждают это явление. Первоначально разработанный для 3D-графики, графические процессоры (GPU) оказались чрезвычайно эффективными при использовании нейронных сетей для генеративного искусственного интеллекта. По мере того, как потребительские графические процессоры развиваются для генеративных рабочих нагрузок искусственного интеллекта, они также становятся все более способными локально обрабатывать продвинутые нейронные сети. Например, Ноутбук Нвидиа РТХ 4080 Графический процессор, выпущенный в 2023 году, использует до 14 терафлопс мощности для вывода ИИ. Поскольку графические процессоры становятся все более специализированными для машинного обучения, в ближайшие дни реализация локального генеративного искусственного интеллекта будет значительно масштабироваться.

Операционные системы, оптимизированные для искусственного интеллекта, поддерживают это развитие, значительно ускоряя обработку генеративных алгоритмов искусственного интеллекта и одновременно плавно интегрируя эти процессы в повседневную вычислительную деятельность пользователя. Экосистемы программного обеспечения развиваются, используя возможности генеративного искусственного интеллекта, при этом функции, основанные на искусственном интеллекте, такие как интеллектуальный текст, распознавание голоса и автоматическое принятие решений, становятся ключевыми аспектами пользовательского опыта.

Последствия этого технологического скачка глубоки как для отдельных потребителей, так и для предприятий. Для потребителей компьютеры с искусственным интеллектом привлекательны из-за их удобства и расширенной функциональности. Для предприятий потенциал ПК с искусственным интеллектом еще более значителен. Лицензирование услуг ИИ для сотрудников может быть дорогостоящим, и существуют обоснованные опасения по поводу обмена данными с облачными платформами ИИ. Компьютеры с искусственным интеллектом предлагают экономичное и безопасное решение этих проблем, позволяя предприятиям интегрировать возможности искусственного интеллекта непосредственно в свои операции, не полагаясь на внешние сервисы. Эта интеграция снижает затраты и повышает безопасность данных, делая искусственный интеллект более доступным и практичным для приложений на рабочем месте.

Преобразование отраслей с помощью генеративного искусственного интеллекта и периферийных вычислений

Генеративный искусственный интеллект быстро меняет отрасли по всему миру. Граничные вычисления приближает обработку данных к устройствам, уменьшая задержку и улучшая процесс принятия решений в реальном времени. Синергия между генеративным искусственным интеллектом и периферийными вычислениями позволяет автономным транспортным средствам мгновенно интерпретировать сложные сценарии, а интеллектуальным заводам — оптимизировать производственные линии в режиме реального времени. Эта технология расширяет возможности приложений следующего поколения, таких как интеллектуальные зеркала, предоставляющие персональные советы по моде, и дроны, анализирующие состояние урожая в режиме реального времени.

В соответствии с докладе, более 10,000 XNUMX компаний строят на Платформа NVIDIA Джетсон теперь могут использовать генеративный искусственный интеллект для ускорения цифровизации промышленности. Приложения включают обнаружение дефектов, отслеживание активов в реальном времени, автономное планирование, взаимодействие человека и робота и многое другое. Исследования ABI прогнозирует что к 10.5 году генеративный ИИ добавит 2033 миллиардов долларов дохода производственным операциям по всему миру. Эти отчеты подчеркивают решающую роль, которую местный генеративный ИИ в ближайшее время будет играть все большую роль в стимулировании экономического роста и стимулировании инноваций в различных секторах.

Выводы

Конвергенция локального генеративного ИИ, мобильного ИИ, ПК с ИИ и периферийных вычислений знаменует собой кардинальный сдвиг в использовании потенциала ИИ. Благодаря отказу от зависимости от облака эти достижения обещают повышение производительности, улучшение конфиденциальности и снижение затрат как для бизнеса, так и для потребителей. Благодаря приложениям, охватывающим как мобильные устройства, так и ПК на базе искусственного интеллекта, а также передовые отрасли, эта трансформация демократизирует искусственный интеллект и ускоряет инновации в различных секторах. По мере развития этих технологий они изменят представление о пользовательском опыте, оптимизируют операции и будут способствовать значительному экономическому росту во всем мире.