Локальний генеративний ШІ: формування майбутнього інтелектуального розгортання

2024 рік стане свідком визначних змін у ландшафті генеративного ШІ. У той час як хмарні моделі, такі як GPT-4, продовжують розвиватися, запуск потужного генеративного ШІ безпосередньо на локальних пристроях стає все більш життєздатним і привабливим. Ця локальна реалізація генеративного штучного інтелекту може змінити переваги штучного інтелекту для малих підприємств, розробників і звичайних користувачів. Давайте розглянемо найважливіші аспекти цієї захоплюючої тенденції.

Звільнення від залежності від хмари

Традиційно генеративний штучний інтелект покладався на хмарні сервіси для своєї обчислювальної потужності. Незважаючи на те, що хмара стала причиною значних інновацій, вона стикається з кількома проблемами під час розгортання генеративних програм ШІ. Збільшення кількості витоків даних посилило занепокоєння щодо збереження конфіденційної інформації. Локальна обробка даних за допомогою штучного інтелекту на пристрої мінімізує вплив зовнішніх серверів.

Хмарному штучному інтелекту також потрібна допомога з проблемами затримки, що призводить до повільніших відповідей і менш плавної взаємодії з користувачем. Штучний інтелект на пристрої може значно зменшити затримку, забезпечуючи швидші відповіді та більш плавну роботу, що особливо важливо для додатків у реальному часі, таких як автономні транспортні засоби та інтерактивні віртуальні помічники.

Ще одним критичним викликом для хмарного ШІ є стійкість. Центри обробки даних, магістраль хмарних обчисленьвідомі високим споживанням енергії та значним викидом вуглецю. Оскільки світ бореться зі зміною клімату, зменшення впливу технологій на навколишнє середовище стає першорядним. Локальний генеративний ШІ пропонує переконливе рішення, яке зменшує залежність від енергоємних центрів обробки даних і мінімізує потребу в постійній передачі даних.

Вартість є ще одним важливим фактором. Хоча хмарні сервіси надійні, вони можуть бути дорогими, особливо для безперервних або великомасштабних операцій ШІ. Використовуючи потужність локального апаратного забезпечення, компанії можуть зменшити операційні витрати, що особливо вигідно для невеликих підприємств і стартапів, які можуть вважати витрати на хмарні обчислення непомірно високими.

Крім того, постійна залежність від підключення до Інтернету є істотним недоліком хмарного ШІ. Штучний інтелект на пристрої усуває цю залежність, забезпечуючи безперебійну роботу навіть у місцях із поганим або відсутнім підключенням до Інтернету. Цей аспект особливо вигідний для мобільних додатків і віддалених або сільських районів, де доступ до Інтернету може бути ненадійним.

Ми спостерігаємо чудову трансформацію в бік локального генеративного штучного інтелекту, оскільки ці фактори збігаються. Ця зміна обіцяє покращену продуктивність, покращену конфіденційність і більшу демократизацію технології штучного інтелекту, що робить потужні інструменти доступними для ширшої аудиторії без необхідності постійного підключення до Інтернету.

Сплеск мобільного генеративного ШІ з блоками нейронної обробки

Окрім викликів генеративного штучного інтелекту на основі хмари, інтеграція можливостей штучного інтелекту безпосередньо в мобільні пристрої стає основною тенденцією останніх років. Виробники мобільних телефонів все більше інвестують у спеціальні мікросхеми штучного інтелекту, щоб покращити продуктивність, ефективність і досвід користувача. Такі компанії, як Apple, з її Мікросхеми А-серії, Huawei з процесором Ascend AI, Samsung із лінійкою Exynos, і Qualcomm зі своїм Блоки нейронної обробки Hexagon керують цим звинуваченням.

Блоки нейронної обробки (NPU) з’являються як спеціалізовані процесори штучного інтелекту, призначені для реалізації генеративного штучного інтелекту на мобільних пристроях. Ці процесори, натхненні розумом, ефективно справляються зі складними завданнями ШІ, забезпечуючи швидшу та точнішу обробку даних безпосередньо на мобільних пристроях. Інтегровані з іншими процесорами, включаючи CPU та GPU, у їхні SoC (Система на чіпі), NPU ефективно задовольняють різноманітні обчислювальні потреби генеративних завдань ШІ. Ця інтеграція дозволяє генеративним моделям штучного інтелекту працювати більш плавно на пристрої, покращуючи загальну взаємодію з користувачем.

Поява ПК зі штучним інтелектом для вдосконалення повсякденних завдань за допомогою Generative AI

Зростаюча інтеграція генеративного штучного інтелекту в повсякденні програми, такі як Microsoft Office або Excel, породила ПК зі штучним інтелектом. Значні досягнення в графічних процесорах, оптимізованих для ШІ, підтримують цю появу. Спочатку розроблений для 3D-графіки, графічні блоки обробки (графічні процесори) виявилися надзвичайно ефективними в роботі нейронних мереж для генеративного ШІ. Оскільки споживчі графічні процесори розвиваються для генеративних робочих навантажень штучного інтелекту, вони також стають дедалі здатнішими локально обробляти передові нейронні мережі. Наприклад, Ноутбук Nvidia RTX 4080 Графічний процесор, випущений у 2023 році, використовує до 14 терафлопс потужності для висновків ШІ. У міру того як графічні процесори стають більш спеціалізованими для машинного навчання, найближчими днями локальне генеративне виконання ШІ значно розшириться.

Операційні системи, оптимізовані для штучного інтелекту, підтримують цю розробку, значно прискорюючи обробку генеративних алгоритмів штучного інтелекту, одночасно бездоганно інтегруючи ці процеси в повсякденну роботу користувача. Екосистеми програмного забезпечення розвиваються, щоб використовувати генеративні можливості штучного інтелекту, а такі функції, як інтелектуальний текст, розпізнавання голосу та автоматичне прийняття рішень, стають основними аспектами взаємодії з користувачем.

Наслідки цього технологічного стрибка є глибокими як для окремих споживачів, так і для підприємств. Для споживачів комп’ютери зі штучним інтелектом дуже привабливі завдяки їх зручності та розширеній функціональності. Для підприємств потенціал ПК зі штучним інтелектом ще більш значний. Ліцензування послуг штучного інтелекту для працівників може бути дорогим, і існують законні побоювання щодо обміну даними з хмарними платформами штучного інтелекту. Комп’ютери зі штучним інтелектом пропонують економічно ефективне та безпечне рішення для цих проблем, дозволяючи компаніям інтегрувати можливості ШІ безпосередньо у свою роботу, не покладаючись на зовнішні служби. Ця інтеграція зменшує витрати та підвищує безпеку даних, роблячи штучний інтелект більш доступним і практичним для додатків на робочому місці.

Трансформація галузей за допомогою Generative AI і Edge Computing

Генеративний штучний інтелект швидко трансформує галузі по всьому світу. Крайові обчислення наближає обробку даних до пристроїв, зменшуючи затримку та покращуючи прийняття рішень у реальному часі. Синергія між генеративним штучним інтелектом і периферійними обчисленнями дозволяє автономним транспортним засобам миттєво інтерпретувати складні сценарії, а інтелектуальним заводам оптимізувати виробничі лінії в режимі реального часу. Ця технологія розширює можливості додатків наступного покоління, таких як розумні дзеркала, що надають персоналізовані модні поради, і дрони, які аналізують стан рослин у режимі реального часу.

У відповідності з звітом, понад 10,000 XNUMX компаній будують на Платформа NVIDIA Jetson тепер може використовувати генеративний ШІ для прискорення цифровізації промисловості. Програми включають виявлення дефектів, відстеження активів у режимі реального часу, автономне планування, взаємодію між людиною та роботом тощо. ABI Research прогнозує що генеративний штучний інтелект до 10.5 року додасть 2033 мільярдів доларів доходу для виробничих операцій у всьому світі. Ці звіти підкреслюють вирішальну роль, яку незабаром локальний генеративний штучний інтелект відіграватиме все більшу роль у стимулюванні економічного зростання та сприянні інноваціям у різних секторах.

Bottom Line

Конвергенція локального генеративного штучного інтелекту, мобільного штучного інтелекту, комп’ютерів зі штучним інтелектом і периферійних обчислень знаменує собою ключову зміну у використанні потенціалу штучного інтелекту. Завдяки відходу від залежності від хмари ці досягнення обіцяють покращену продуктивність, покращену конфіденційність і зниження витрат як для компаній, так і для споживачів. Ця трансформація демократизує штучний інтелект і прискорює інновації в різноманітних секторах. Завдяки додаткам, які охоплюють мобільні пристрої, комп’ютери з підтримкою штучного інтелекту та сучасні галузі. У міру розвитку цих технологій вони переосмислять досвід користувачів, оптимізують операції та сприятимуть значному економічному зростанню в усьому світі.