Масштабирование искусственного интеллекта (ИИ), как мы его знаем сегодня, не гарантировано из-за ограничений в энергии, чипах и данных. По мере роста моделей ИИ требуется все больше последовательных операций, что замедляет процесс. Прогнозы указывают на то, что к 2030 году мы можем увидеть обучение с вычислениями 2e29 FLOP, что будет в 1000 раз больше, чем GPT-4.
Несмотря на экспоненциальный рост, есть четыре основных фактора, которые могут ограничить будущее расширение ИИ. Первый из них - доступность энергии, так как для поддержания масштабирования ИИ потребуются огромные объемы. Компании и правительства должны будут инвестировать в энергетическую инфраструктуру, чтобы поддерживать этот уровень роста. Кроме того, возможности производства чипов и нехватка данных также могут стать важными ограничениями.
Быстрый рост вычислений в ИИ был впечатляющим, увеличиваясь в четыре раза в год и превышая исторические технологические рубежи. Этот прогресс преобразовал такие отрасли, как медицина и финансы, обусловленный увеличением вычислительных мощностей и масштабированием обучения ИИ. К 2030 году ожидается, что можно будет обучить модели, которые превзойдут по масштабу GPT-4, что представляет собой значительный шаг вперед в области ИИ.
Способности производства чипов являются критическим фактором, поскольку производство необходимых чипов для моделей ИИ ограничено возможностями упаковки и передового производства. Несмотря на усилия по увеличению производства, ограничения в производстве могут продолжать оставаться важным препятствием. Нехватка данных также является фактором, который необходимо учитывать, так как обучение ИИ зависит от больших объемов данных.
Для преодоления этих проблем рассматриваются инновационные решения, такие как строительство крупных дата-центров и генерация синтетических данных. Несмотря на достижения в области ИИ, все еще существуют технические и логистические проблемы, которые могут ограничить его будущее расширение. "Стена задержки", которая относится к техническому пределу, накладываемому временем обработки в вычислениях обучения, также является фактором, который необходимо решить для обеспечения будущего роста ИИ.
