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生成式AI走到十字路口 下一波浪潮在哪?

人工智能
由于生成式AI流行,GPU需求增加,訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型需要強(qiáng)大的GPU。據(jù)《華爾街日報(bào)》報(bào)道,訓(xùn)練AI模型可能需要幾十億美元,因?yàn)橐幚聿⒎治龊A繑?shù)據(jù)。

生成式AI越來越流行,尤其是在商業(yè)領(lǐng)域。不久前,沃爾瑪宣布推出生成式AI應(yīng)用程序,供5萬名非店鋪員工使用。App將沃爾瑪數(shù)據(jù)與第三方大語言模型(LLM)結(jié)合,可以幫助員工執(zhí)行多種任務(wù),比如成為創(chuàng)意伙伴,在大文檔中提取摘要。

由于生成式AI流行,GPU需求增加,訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型需要強(qiáng)大的GPU。據(jù)《華爾街日報(bào)》報(bào)道,訓(xùn)練AI模型可能需要幾十億美元,因?yàn)橐幚聿⒎治龊A繑?shù)據(jù)。

新趨勢為英偉達(dá)帶來可觀的商機(jī),英偉達(dá)GPU成為炙手可熱的賺錢機(jī)器。為了獲得英偉達(dá)芯片,創(chuàng)業(yè)公司、投資者采取非常措施。《紐約時(shí)報(bào)》專欄文章稱:“相比金錢、工程人才、炒作熱度甚至利潤,今年企業(yè)似乎更需要GPU。”

在這次可能的科技變革中,英偉達(dá)站在山頂。就在此時(shí),谷歌與英偉達(dá)達(dá)成合作,為谷歌云客戶提供基于英偉達(dá)GPU的技術(shù)支持。眼下需求大增是不是意味著生成式AI觸及巔峰,還是說它是下一波浪潮的開始?這是一個(gè)大家都在思考的問題。

在最近的財(cái)報(bào)會(huì)議上,英偉達(dá)CEO黃仁勛指出,需求增加標(biāo)志著加速計(jì)算的開始,它只是黎明。黃仁勛建議企業(yè)重新配置投資,不要只盯著通用計(jì)算,應(yīng)該要多關(guān)注生成式AI和加速計(jì)算。

通用目的計(jì)算指的是基于CPU的計(jì)算,英偉達(dá)卻認(rèn)為CPU已經(jīng)成為落后基礎(chǔ)設(shè)施,開發(fā)者應(yīng)該針對GPU做優(yōu)化,因?yàn)橄啾葌鹘y(tǒng)CPU,GPU的效率更高。GPU可以同時(shí)并行處理多種計(jì)算,特別適合深度學(xué)習(xí)。在處理一些特定數(shù)學(xué)問題時(shí)GPU也有獨(dú)特優(yōu)勢,比如線性代數(shù)和矩陣操作任務(wù)。

可惜的是,許多軟件都只是針對CPU做了優(yōu)化,無法從GPU并行計(jì)算中獲益。未來許多CPU任務(wù)將由GPU來執(zhí)行,這對英偉達(dá)來說是一個(gè)機(jī)會(huì),因?yàn)樯墒紸I會(huì)生成海量內(nèi)容,它需要云計(jì)算支撐。

人類和企業(yè)都是懶惰的,既然軟件已經(jīng)針對CPU做了優(yōu)化,就不愿意再為GPU投入資源和時(shí)間。

當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)剛剛出現(xiàn)時(shí),數(shù)據(jù)科學(xué)家野心太大,想將它應(yīng)用于一切,哪怕有些領(lǐng)域已經(jīng)有了更簡單的工具,他們也要引入機(jī)器學(xué)習(xí)。老實(shí)說,在眾多商業(yè)問題中,機(jī)器學(xué)習(xí)能出色解決的只有極少一部分。總之,加速計(jì)算和GPU并非適合所有軟件。

迎接下一波浪潮,生成式AI需要突破

審視當(dāng)下,英偉達(dá)的業(yè)績數(shù)據(jù)的確搶眼,但Gartner卻警告稱,生成式AI處在預(yù)期膨脹的頂峰。有人斷言,生成式AI炒作已經(jīng)演變成毫無根據(jù)的興奮和夸大的期望。

生成式AI熱潮可能很快就會(huì)觸及瓶頸。SK Ventures風(fēng)投家認(rèn)為:“我們現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入第一波大語言模型AI的長尾階段。浪潮是從2007年開始的,當(dāng)時(shí)谷歌發(fā)布了一篇名為《Attention is All You Need》的論文,在未來1-2年內(nèi),大家就會(huì)撞到瓶頸。”有哪些瓶頸呢?比如產(chǎn)生幻覺的傾向,狹窄領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足,多年前的訓(xùn)練語料庫老化,還有其它無數(shù)因素。總之,我們現(xiàn)在極可能已經(jīng)進(jìn)入第一輪AI浪潮的尾部。

是不是說生成式AI即將死亡?非也,只是說生成式AI需要重大技術(shù)突破,這樣才能大幅提高生產(chǎn)力,才能孕育更好的自動(dòng)化。在下一波生成式AI浪潮中,新模型、更開放、無處不在的廉價(jià)GPU可能是關(guān)鍵。

從長遠(yuǎn)看,生成式AI應(yīng)該是光明的,因?yàn)閯趧?dòng)力短缺,人類需要更出色的自動(dòng)化技術(shù)。回看歷史,AI與自動(dòng)化似乎是兩個(gè)獨(dú)立的技術(shù)門類,但生成式AI改變了這種看法。Workflow聯(lián)合創(chuàng)始人Mike Knoop說:“AI與自動(dòng)化正在坍縮成同一樣?xùn)|西。”麥肯錫在報(bào)告中說:“生成式AI將會(huì)孕育下一次生產(chǎn)力大提升。”高盛則認(rèn)為生成式AI可以將全球GDP提升7%。(小刀)

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 極客網(wǎng)
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