Поворотные тренды в сфере искусственного интеллекта

США опережают Азию в сфере искусственного интеллекта, а небольшие компании конкурируют с корпорациями-гигантами в разработке чипов.

В недавно опубликованном рейтинге Стэнфордского университета Соединенные Штаты Америки заняли лидирующие позиции в сфере разработки технологий искусственного интеллекта, опередив Китай по многим ключевым показателям. Об этом пишет Associated Press.

Справедливости ради скажем, что сегодня не существует единого метода, который позволил бы точно определить, какая страна является мировым лидером в области искусственного интеллекта. Однако исследователи из Стэнфорда попытались оценить динамику этой индустрии, используя различные критерии, включая объем исследований, инвестиций и ответственное использование технологий для предотвращения потенциального вреда.

– Разрыв между США и Китаем продолжает расти, – отмечает Рэй Перро, директор комитета, отвечающего за составление рейтинга Стэнфорда по искусственному интеллекту. – США вкладывают гораздо больше средств, по крайней мере, на уровне создания и финансирования компаний.

21 ноября был опубликован отчет Института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, который тесно связан с технологической индустрией Кремниевой долины. В рамках этого отчета правительственные чиновники из США и дружественных Штатам стран встретились в Сан-Франциско, чтобы обсудить меры безопасности в области искусственного интеллекта. Вот список стран, занимающих на этом рынке лидирующие позиции.

Соединенные Штаты Америки

США занимают первое место в рейтинге Стэнфорда с 2018 года, когда они опередили Китай. Согласно отчету, США значительно превосходят Китай по частным инвестициям в искусственный интеллект. В прошлом году объем таких инвестиций в США достиг 67,2 млрд долларов, в то время как в Китае этот показатель составил всего 7,8 млрд долларов. США также лидируют в области исследований, связанных с ответственным использованием искусственного интеллекта.

Неудивительно, что в Штатах, где находятся такие гиганты в области коммерческого искусственного интеллекта, как Google, а также относительно новые разработки, такие как OpenAI и Anthropic, было создано множество заметных моделей ИИ, которые повлияли на развитие и применение технологии. США также получают дополнительные баллы за принятие ряда законов, связанных с искусственным интеллектом, хотя Конгрессу еще предстоит принять общие правила в этой области.

К слову, США и их союзники встретились, чтобы обсудить вопросы безопасности в области искусственного интеллекта на фоне обещаний Дональда Трампа серьезно вложиться в ИИ и отменить ограничивающую его развитие политику. Microsoft на этом же фоне сообщила о росте квартальных продаж на 16% до 65,6 млрд долларов.

Еще одно интересное наблюдение – партнерство Google с искусственным интеллектом Anthropic стало предметом расследования в Великобритании из-за подозрений в нарушении конкуренции. Однако в сентябре британский антимонопольный орган заявил, что выручка Anthropic и его совокупная доля с Гуглом на рынке Великобритании недостаточно значительны, чтобы требовать углубленного расследования в соответствии с правилами страны о слияниях.

И все же Великобритания беспокоится не зря. 22 ноября Amazon объявил о дополнительных инвестициях в размере 4 млрд долларов в стартап по созданию искусственного интеллекта Anthropic, что подчеркивает стремление крупных технологических компаний финансировать развитие генеративного ИИ. Эти инвестиции доведут общий объем инвестиций Amazon в Anthropic, который начался в прошлом году, до 8 млрд долларов. Стартап объявил, что технологический гигант из Сиэтла сохранит свои позиции миноритарного инвестора в компании, основанной бывшими руководителями OpenAI, связанного с Microsoft.

В рамках сделки Amazon сообщил, что Anthropic, базирующаяся в Сан-Франциско, теперь будет называть подразделение облачных вычислений Amazon Web Services своим основным партнером по обучению. Стартап также будет использовать два чипа AWS для обучения и развертывания будущих базовых моделей, которые лежат в основе универсальных сервисов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и чат-бот Google Bard.

Китай

Ранее в этом году Агентство интеллектуальной собственности ООН сообщило, что Китай запросил гораздо больше патентов на генеративный искусственный интеллект, чем любая другая страна. Исследователи из Стэнфорда считают данный шаг одним из показателей значительного роста инноваций в области искусственного интеллекта в Китае, но все же этого недостаточно, чтобы возглавить рейтинг лидеров. Тем не менее, в отчете говорится, что «сосредоточенность Китая на разработке передовых технологий искусственного интеллекта и увеличение инвестиций в исследования и разработки позволяют ему позиционировать себя как крупнейшего производителя искусственного интеллекта».

Университеты Китая выпустили большое количество научных публикаций, связанных с искусственным интеллектом, а также в КНР работают коммерческие лидеры, такие как Baidu и ее чат-бот Ernie, которые разрабатывают известные модели ИИ.

Великобритания

Третье место по разработкам и использованию технологий ИИ занимает Великобритания, которая, кроме всего прочего, выделяется своими достижениями в нишевой образовательной инфраструктуре. Здесь расположены ведущие университеты, специализирующиеся на компьютерных науках и выпускающие квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта.

В Великобритании также находится дочерняя компания Google DeepMind, соучредитель которой недавно получил Нобелевскую премию. В прошлом году в стране прошел первый в мире международный саммит по безопасности в области искусственного интеллекта.

И другие

За Великобританией следует Индия, которая отличается «сильным исследовательским сообществом в области искусственного интеллекта», растущим количеством экономических инвестиций, связанных с этой сферой, а также активным обсуждением темы ИИ в социальных сетях. Целенаправленное внимание ОАЭ к искусственному интеллекту также приносит свои плоды, поскольку Ближний Восток становится все более привлекательным для инвестиций в эту область.

Далее участники топ-10 расположились следующим образом: Франция заняла шестое место, за ней следуют Южная Корея, Германия, Япония и Сингапур. Франция, родина успешного стартапа в области искусственного интеллекта Mistral, занимает высокие позиции в сфере политики и управления в области ИИ. ЕС следует примеру США в разработке плана по расширению производства полупроводников.

Новые потребности рынка и новые лидеры

Также Associated Press сообщает, что, например, конкуренты Nvidia – американской технологической компании, которая до сих пор лидировала на рынке и стала настоящим олицетворением бума искусственного интеллекта – сосредоточены на создании чипов другого типа для поддержки продуктов искусственного интеллекта.

Да, при создании чат-ботов с ИИ сегодня используются специализированные компьютерные чипы, разработанные компанией Nvidia, однако те же качества, которые делают эти графические процессоры столь эффективными при создании мощных систем искусственного интеллекта с нуля, делают их менее эффективными при внедрении продуктов искусственного интеллекта в работу.

Это открыло индустрию ИИ-чипов для производителей, которые считают, что могут конкурировать с Nvidia в продаже так называемых чипов для вывода ИИ, которые в большей степени приспособлены к повседневной работе с инструментами ИИ и предназначены для снижения огромных вычислительных затрат на генеративный ИИ. Чем шире будут внедряться эти модели, тем больше вычислительных ресурсов потребуется для логического вывода и тем больше будет спрос на микросхемы логического вывода.

Что такое логические выводы ИИ? Для создания чат-бота с искусственным интеллектом требуется много вычислительной мощности. Все начинается с процесса, называемого обучением или предтренингом (буква «Р» в ChatGPT), который включает в себя обучение систем ИИ на основе шаблонов из огромных массивов данных. Графические процессоры хорошо справляются с этой работой, поскольку они могут выполнять множество вычислений одновременно в сети устройств, взаимодействующих друг с другом.

Однако после обучения инструменту искусственного интеллекта все равно нужны чипы для выполнения работы: например, когда вы просите чат-бота составить документ или сгенерировать изображение. Вот тут-то и возникает логический вывод. Обученная модель ИИ должна воспринимать новую информацию и делать выводы из того, что она уже знает, чтобы дать ответ.

Графические процессоры могут выполнять эту работу, однако это похоже на то, как если бы вы использовали кувалду, чтобы расколоть орех. «Тренируясь, вы выполняете намного больше работы. Что касается логических выводов, то это меньший вес», – говорит аналитик Forrester Research Элвин Нгуен.

Такой расклад ведет к тому, что такие стартапы, как Cerebras, Groq и D-Matrix, а также традиционные конкуренты Nvidia в производстве чипов AMD и Intel, начали выпускать чипы, более удобные для логического вывода, поскольку Nvidia сосредоточена на удовлетворении огромного спроса со стороны крупных технологических компаний на свое оборудование более высокого класса.

Генеральный директор D-Matrix Сид Шет видит большой спрос на логические выводы ИИ, сравнивая этот более поздний этап машинного обучения с тем, как люди применяют знания, полученные в школе: «Мы потратили первые 20 лет своей жизни на то, чтобы ходить в школу и обучать самих себя. А затем в течение следующих 40 лет своей жизни вы выходите на рынок и применяете эти знания – и тогда получаете вознаграждение за свою эффективность».

D-Matrix делает продукт под названием Corsair, который состоит из двух чипов по четыре микросхемы в каждом, изготовленных Taiwan Semiconductor Manufacturing Company – производителем большинства чипов Nvidia. Чипы разрабатываются в Санта-Кларе, собираются на Тайване, а затем тестируются в Калифорнии. И в то время как технологические гиганты, такие как Amazon, Google и Microsoft, наращивают поставки дорогостоящих графических процессоров, стремясь превзойти друг друга в разработке ИИ, производители чипов для вывода ИИ нацелены на более широкую клиентуру. К ним могут присоединиться компании из списка Fortune 500, которые хотят использовать новую технологию генеративного ИИ без необходимости создавать собственную инфраструктуру ИИ.

– Мечта многих корпоративных компаний об ИИ – это возможность использовать собственные корпоративные данные, – говорит Элвин Нгуен. – Покупка чипов для выводов ИИ должна быть дешевле, чем покупка графических процессоров Ultimate от Nvidia и других производителей.

Джейкоб Фельдгуаз, аналитик по исследованию данных в Джорджтаунском центре безопасности и новых технологий (CSET), который исследует конкуренцию между США и Китаем в области технологий, говорит, что, в отличие от чипов, ориентированных на обучение, при работе с выводами ИИ приоритет отдается тому, как быстро человек получит ответ чат-бота. Эксперт подчеркивает, что еще целый ряд компаний разрабатывает аппаратные средства ИИ для логических выводов, которые могут работать не только в крупных центрах обработки данных, но и локально на настольных компьютерах, ноутбуках и телефонах.

Почему это так важно? Более совершенные чипы могут снизить огромные затраты на внедрение ИИ для бизнеса. Это также может повлиять на экологические и энергетические затраты для всех остальных в мире.

Пока небольшая группа гигантов пытается добиться уровня AGI – то есть человекоподобного интеллекта, другая группа компаний – менее крупных и более приземленных реалистов – не хочет использовать очень большие модели искусственного интеллекта: это слишком дорого и требует слишком много энергии.