Dirbtinio intelekto tiekimo grandinės iššūkiai: lustų trūkumas, energijos sąnaudos ir suvereniteto klausimai

Anksčiau šią savaitę penki žmonės, paliečiantys kiekvieną DI tiekimo grandinės sluoksnį, susėdo Milken pasaulinėje konferencijoje Beverli Hilse, kur su šiuo redaktoriumi kalbėjosi apie viską nuo mikroschemų trūkumo iki orbitinių duomenų centrų iki galimybės, kad visa technologija, kuri remiasi, yra klaidinga.

Scenoje su „TechCrunch“: Christophe’as Fouquet, ASML, Nyderlandų kompanijos, turinčios ekstremalių ultravioletinių litografijos aparatų monopolį, generalinis direktorius, be kurio nebūtų šiuolaikinių lustų; Francis deSouza, „Google Cloud“ COO, prižiūrintis vieną didžiausių infrastruktūros statymų įmonės istorijoje; Qasar Younis, „Applied Intuition“, 15 milijardų dolerių vertės fizinės dirbtinio intelekto įmonės, kuri pradėjo modeliuoti ir nuo to laiko perėjo į gynybą, vienas iš įkūrėjų ir generalinis direktorius; Dimitrijus Ševelenko, „Perplexity“, AI vietinės paieškos į agentus bendrovės, vyriausiasis verslo pareigūnas; ir Eve Bodnia, kvantinė fizikė, kuri paliko akademinę bendruomenę, norėdama mesti iššūkį pagrindinei architektūrai, kurią dauguma AI pramonės laiko savaime suprantamu dalyku savo startuolyje „Logical Intelligence“. (Buvęs „Meta“ vyriausiasis dirbtinio intelekto mokslininkas Yan LeCun anksčiau šiais metais pasirašė savo techninių tyrimų tarybos pirmininko pareigas.)

Štai ką penketukas turėjo pasakyti:

Kliūtys yra tikros

Dirbtinio intelekto bumas susiduria su sunkiomis fizinėmis ribomis, o suvaržymai prasideda toliau, nei daugelis gali suvokti. Pirmasis tai pasakė Fouquet, apibūdindamas „didžiulį lustų gamybos pagreitį“ ir išreikšdamas savo „tvirtą tikėjimą“, kad nepaisant visų tų pastangų, „kitus dvejus, trejus, galbūt penkerius metus rinka bus ribota“, o tai reiškia, kad hiperskaluotojai – Google, Microsoft, Amazon, Meta – negaus visų lustų, už kuriuos moka.

DeSouza pabrėžė, kokia didelė – ir kaip greitai auga – ši problema, primindama auditorijai, kad praėjusį ketvirtį „Google Cloud“ pajamos viršijo 20 mlrd. „Paklausa yra reali“, – įspūdingai ramiai pasakė jis.

Younisui suvaržymas pirmiausia kyla iš kitur. „Applied Intuition“ kuria autonomines sistemas automobiliams, sunkvežimiams, dronams, kasybos įrangai ir gynybos transporto priemonėms, o jo kliūtis nėra silicis – tai duomenys, kuriuos galima surinkti tik siunčiant mašinas į realų pasaulį ir stebint, kas vyksta. „Jūs turite jį rasti iš realaus pasaulio“, – sakė jis, ir joks sintetinis modeliavimas nepanaikina šios spragos. „Praeis daug laiko, kol galėsite visiškai treniruoti modelius, kurie sintetiškai veikia fiziniame pasaulyje.

Energijos problema taip pat yra reali

Jei traškučiai yra pirmoji kliūtis, už jos slypi energija. DeSouza patvirtino, kad „Google“ tiria duomenų centrus kosmose, kaip rimtą atsaką į energijos suvaržymus. „Jūs gaunate prieigą prie gausesnės energijos“, – pažymėjo jis. Žinoma, net orbitoje tai nėra paprasta. DeSouza stebima erdvė yra vakuumas, todėl pašalinama konvekcija, todėl radiacija yra vienintelis būdas išmesti šilumą į supančią aplinką (daug lėtesnis ir sudėtingesnis procesas nei oro ir skysčių aušinimo sistemos, kuriomis šiandien remiasi duomenų centrai). Tačiau bendrovė vis dar traktuoja tai kaip teisėtą kelią.

Gilesnis de Souza argumentas, kiek nenuostabu, buvo susijęs su efektyvumu per integraciją. Jis pasiūlė, kad „Google“ strategija bendrai kurti visą AI paketą – nuo ​​tinkintų TPU lustų iki modelių ir agentų – moka dividendus šnipštais už vatą (daugiau skaičiuojama vienam energijos vienetui), ko tiesiog negali atkartoti įmonė, perkanti jau paruoštus komponentus. Jis sakė, kad „Gemini“ veikimas naudojant TPU yra daug efektyvesnis nei bet kuri kita konfigūracija“, nes lustų dizaineriai žino, kas bus modelyje prieš jį išsiunčiant.

Fouquet panašų teiginį išsakė vėliau diskusijoje. „Niekas negali būti neįkainojamas“, – sakė jis. Pramonė šiuo metu išgyvena keistą akimirką, investuodama nepaprastai daug kapitalo, skatinama strateginės būtinybės. Tačiau daugiau skaičiavimų reiškia daugiau energijos, o daugiau energijos turi savo kainą.

Kitoks intelektas

Kol likusi pramonės dalis diskutuoja apie mastą, architektūrą ir išvadų efektyvumą didelės kalbos modelio paradigmoje, Bodnia kuria kažką visiškai kitokio.

Jos įmonė „Logical Intelligence“ yra sukurta remiantis vadinamaisiais energija pagrįsti modeliai (EBM), AI klasė, kuri nenumato kito žetono sekoje, o bando suprasti taisykles, kuriomis grindžiami duomenys, taip, kaip ji teigia, yra artimesnė žmogaus smegenų funkcionavimui. „Kalba yra vartotojo sąsaja tarp mano ir jūsų smegenų“, – sakė ji. „Pats samprotavimas nesusijęs su jokia kalba.

Jos didžiausias modelis veikia iki 200 milijonų parametrų, palyginti su šimtais milijardų pirmaujančių LLM, ir ji teigia, kad jis veikia tūkstančius kartų greičiau. Dar svarbiau, kad jis skirtas atnaujinti žinias keičiantis duomenims, o ne reikalauti persikvalifikuoti nuo nulio.

Ji teigia, kad lustų projektavimo, robotikos ir kitose srityse, kuriose sistema turi suvokti fizines taisykles, o ne kalbinius modelius, EBM yra natūraliau tinkami. „Kai vairuojate automobilį, neieškote modelių jokia kalba. Jūs apsižvalgote, suprantate supančio pasaulio taisykles ir priimate sprendimą.” Tai įdomus argumentas, kuris ateinančiais mėnesiais greičiausiai pritrauks daugiau dėmesio, nes dirbtinio intelekto srityje pradeda kilti klausimų, ar pakanka vien masto.

Agentai, apsauginiai turėklai ir pasitikėjimas

Ševelenko didžiąją pokalbio dalį skyrė aiškindamas, kaip „Perplexity“ iš paieškos produkto tapo tuo, ką dabar vadina „skaitmeniniu darbuotoju“. Perplexity Computer, naujausias pasiūlymas, sukurtas ne kaip įrankis, kurį naudoja žinių darbuotojas, o kaip personalas, kuriam vadovauja žinių darbuotojas. „Kiekvieną dieną pabundi ir tavo komandoje yra šimtas darbuotojų“, – apie galimybę kalbėjo jis. „Ką ketinate daryti, kad išnaudotumėte visas galimybes?”

Tai įtikinamas žingsnis; tai taip pat kelia akivaizdžių klausimų apie kontrolę, todėl aš jų uždaviau. Jo atsakymas buvo: detalumas. Įmonės administratoriai gali ne tik nurodyti, kurias jungtis ir įrankius gali pasiekti agentas, bet ir tai, ar tie leidimai yra tik skaitymo, ar skaitymo ir rašymo – tai skirtumas, kuris labai svarbus, kai agentai veikia įmonės sistemose. Kai „Comet“, „Perplexity“ kompiuterių naudojimo agentas, imasi veiksmų vartotojo vardu, ji pateikia planą ir pirmiausia prašo patvirtinimo. Kai kurie vartotojai mano, kad trintis erzina, sakė Shevelenko, tačiau jis sakė, kad tai labai svarbu, ypač po to, kai prisijungė prie „Lazard“ valdybos, kurioje jis teigė netikėtai užjaučiantis konservatyvius CISO instinktus, saugančius 180 metų senumo prekės ženklą, pagrįstą vien klientų pasitikėjimu. „Granuliarumas yra geros saugos higienos pagrindas“, – sakė jis.

Suverenitetas, ne tik saugumas

Younis pasiūlė geopolitiškiausią grupės pastebėjimą, kad fizinis AI ir nacionalinis suverenitetas yra susipynę taip, kaip niekada nebuvo grynai skaitmeninis AI.

Internetas iš pradžių paplito kaip amerikietiškos technologijos ir susidūrė tik su programų lygmeniu – „Ubers“ ir „DoorDashes“ – kai buvo matomos pasekmės neprisijungus. Fizinis AI yra kitoks. Autonominės transporto priemonės, gynybos dronai, kasybos įranga, žemės ūkio mašinos – tai realiame pasaulyje pasireiškia taip, kaip vyriausybės negali ignoruoti, todėl kyla klausimų apie saugumą, duomenų rinkimą ir tai, kas galiausiai kontroliuoja sistemas, veikiančias šalies sienose. „Beveik nuosekliai kiekviena šalis sako: mes nenorime, kad ši fizinė žvalgyba būtų mūsų pasienyje, kontroliuojama kitos šalies. Jis sakė miniai, kad šiuo metu mažiau šalių gali paleisti robotaksi, nei turi branduolinį ginklą.

Fouquet įrėmino jį kiek kitaip. Kinijos dirbtinio intelekto pažanga yra reali – šių metų pradžioje išleistas „DeepSeek“ pramonės sektorius sukėlė paniką, tačiau ši pažanga ribojama žemiau modelio sluoksnio. Neturėdami prieigos prie EUV litografijos, Kinijos lustų gamintojai negali gaminti pažangiausių puslaidininkių, o modeliai, sukurti naudojant senesnę aparatinę įrangą, veikia dar sudėtingiau, kad ir kokia būtų gera programinė įranga. „Šiandien Jungtinėse Amerikos Valstijose jūs turite duomenis, turite prieigą prie kompiuterių, turite lustus, turite talentą. Kinija atlieka labai gerą darbą krūvos viršuje, tačiau jai trūksta kai kurių elementų žemiau”, – sakė Fouquet.

Kartos klausimas

Pasibaigus mūsų panelei, kažkas iš auditorijos uždavė akivaizdų nepatogų klausimą: ar visa tai turės įtakos naujos kartos gebėjimui kritiškai mąstyti?

Atsakymai buvo optimistiški, kaip ir galima tikėtis iš žmonių, kurie savo karjerą skyrė šiai technologijai. DeSouza iš karto atkreipė dėmesį į problemų mastą, kurias galingesni įrankiai galiausiai gali leisti žmonijai išspręsti. Pagalvokite apie neurologines ligas, kurių biologinių mechanizmų dar nesuprantame, šiltnamio efektą sukeliančių dujų pašalinimą ir tinklo infrastruktūrą, kuri buvo atidėta dešimtmečiams. „Tai turėtų išlaisvinti mus į kitą kūrybiškumo lygį“, – sakė jis.

Ševelenko pabrėžė pragmatiškesnę mintį: pradinio lygio darbas gali išnykti, bet galimybė ką nors pradėti savarankiškai dar niekada nebuvo tokia prieinama. „(Kiekvienam, kuris turi „Perplexity Computer“… apribojimas yra jūsų pačių smalsumas ir iniciatyvumas).

Younisas ryškiausiai atskyrė darbą žiniomis ir fizinį darbą. Jis atkreipė dėmesį į faktą, kad vidutinis Amerikos ūkininkas yra 58 metų amžiaus ir kad darbo jėgos trūkumas kasybos, tolimųjų reisų sunkvežimių ir žemės ūkio srityse yra nuolatinis ir didėjantis – ne todėl, kad atlyginimai per maži, o todėl, kad žmonės nenori tų darbų. Šiose srityse fizinis AI neišstumia norinčių darbuotojų. Tai užpildo tuštumą, kuri jau egzistuoja ir tikisi, kad nuo čia tik gilės.