Чіпи для ШІ — нове "золоте дно" для інвесторів: чому за них просять від $30 тис.

Навчання нейромереж та розробка інструментів на основі штучного інтелекту не може обійтися без спеціальних чіпів, повідомляє Techexplore. На сьогодні це один із найактуальніших напрямків для інвестицій і раптово Nvidia виявилася тією компанією, чиї чіпи H100 найкраще підходять для ШІ.

Що таке "чіпи для ШІ"

"Насправді немає чіткого поняття подібних процесорів", — стверджує Ханна Домен, дослідник-аналітик Центру безпеки та нових технологій. У загальному сенсі термін охоплює обчислювальне обладнання, яке спеціалізується на обробці завдань ШІ, наприклад, навчаючи системи ШІ вирішувати складні проблеми, які можуть загальмувати звичайні комп'ютери.

Заглянувши в історію, можна виявити, що основу розробки нейромереж заклала саме компанія Nvidia, яка наприкінці 90-х випустила перший графічний процесор (GPU) для паралельної обробки графічних даних. Він був покликаний спростити і прискорити розробку ігор, а тепер за рахунок подібних чіпів йдуть дослідження в галузі штучного інтелекту, тому що саме вони найкраще підходять для подібних цілей.

Ще в 2012 році два аспіранти Університету Торонто використовували нейронну мережу на основі GPU для перемоги в престижному конкурсі ШІ під назвою ImageNet, розпізнаючи зображення на фотографіях із набагато меншими помилками, ніж конкуренти. Перемога стимулювала інтерес до паралельної обробки даних, пов'язаних з ШІ, відкриваючи нову можливість для бізнесу Nvidia.

У чому особливість "чіпів для ШІ"

Чіпи для ШІ мають ряд переваг перед звичайними процесорами. Вони здатні виконувати більше операцій за менший час та споживати менше енергії. Це робить їх ідеальними для навчання систем ІІ на великих обсягах даних та виконання складних завдань ШІ в режимі реального часу.

І найкращим на сьогодні для цих цілей є процесор H100 від Nvidia, який складається з 80 млрд. транзисторів. Не дивно, що ця технологія недешева – за такий чіп у середньому просять від 30 тисяч доларів.

Хто конкурує з чіпами Nvidia

Звичайно, виробники відразу відреагували на небувалий ажіотаж навколо чіпів для штучного інтелекту і поки Nvidia спочиває на лаврах, інші розробники активно намагаються запропонувати альтернативи.

Intel, Qualcomm, AMD та Google – всі вони намагаються відхопити свій шматок ринку, намагаючись створювати свої власні чіпи для ШІ під свої специфічні потреби. Наприклад, Amazon розробила свій чіп під назвою Inferentia для прискорення роботи своїх хмарних сервісів на основі ШІ. Аналогічно Facebook створив свій чіп під назвою Zion для навчання своїх ШІ систем на величезних обсягах даних.

Ринок чіпів для ШІ продовжує зростати в міру того, як системи ШІ стають все більш складними та поширеними. За оцінкою консалтингової компанії McKinsey & Company, обсяг цього ринку може досягти 65 млрд доларів до 2025 року.

Щоб задовольнити попит на чіпи для ШІ, виробники чіпів мають постійно покращувати свої продукти, кажуть експерти ринку. Розробники повинні долати різні технічні та логістичні проблеми, такі як брак виробничих потужностей або напівпровідникових матеріалів, якщо хочуть отримувати прибутки та просувати інновації.

Раніше Фокус розповідав про те, що Космічні сили США почали активно впроваджувати ІІ для захисту від Росії та Китаю.