ASML прогнозирует дефицит чипов для AI ближайшие 5 лет
Рост генеративного AI сталкивается с серьезными барьерами. Главный из них — дефицит специализированного оборудования и инфраструктуры. Глава ASML прогнозирует нехватку передовых чипов в ближайшие 2-5 лет. Из-за этого техгиганты вроде Google, Microsoft и Amazon столкнутся с трудностями при закупке необходимых комплектующих.
Сложности испытывают даже китайские производители: из-за отсутствия доступа к передовым технологиям, например EUV-литографии, им трудно конкурировать на мировом рынке.
Инфраструктура для ai растет
Облачные сервисы для AI бурно развиваются. Например, Google Cloud удвоил объем будущих заказов. Это доказывает взрывной спрос на облачные мощности.
Другим технологическим ограничением является энергопотребление. Google исследует нестандартные решения, включая размещение дата-центров на орбите. Это открывает доступ к неограниченной солнечной энергии и требует новых подходов к охлаждению, например, через излучение.
Google также использует собственные чипы TPU, что повышает эффективность работы моделей Gemini. Совместная оптимизация софта и «железа» обеспечивает лучший показатель «ватт на флопс».
Новые архитектуры ai
Появляются новые типы архитектур. Например, Logical Intelligence развивает Energy-Based Models (EBMs): они анализируют логику данных и работают значительно быстрее привычных больших языковых моделей (LLMs).
EBMs перспективны для робототехники и автономных систем, где важнее физические законы, чем лингвистические закономерности.
Ai-агенты меняют работу
AI-агенты превращают AI из инструмента в «цифрового работника». Perplexity предлагает своих агентов для автоматизации задач, но важно корректно настроить их права доступа. Comet от Perplexity работает по принципу Human-in-the-loop: сначала предлагает план, а затем ждет подтверждения от пользователя.
Такой подход позволяет держать AI под контролем, делая его помощником, а не полной заменой человека.
Физический ai и геополитика
Развитие физического AI также сопряжено с вызовами. Applied Intuition создает системы для автономных машин, сталкиваясь с проблемой сбора данных в реальном мире — симуляции пока не могут полностью заменить опыт.
Страны вводят ограничения на использование физического AI из соображений безопасности. Развертывание роботакси продвигается медленно из-за огромных рыночных барьеров.
Несмотря на прогресс в области AI, Китай ограничен в доступе к передовым чипам, что тормозит развитие его AI-моделей.
США лидируют по объему данных, доступности чипов и числу специалистов. Китай силен в прикладных аспектах AI, но отстает в фундаментальных разработках.
Социально-экономический эффект
Физический AI может помочь решить проблему нехватки рабочей силы в таких сферах, как сельское хозяйство, горнодобывающая промышленность и логистика.
AI расширяет границы возможного, помогая человеку решать глобальные задачи: от разработки новых лекарств до борьбы с изменением климата.
Платформы вроде Perplexity Computer упрощают запуск AI-проектов, автоматизируя рутинные задачи. Это позволяет сосредоточиться на поиске новых прорывных идей.
Ранее по теме
ИИ-инструменты помогут спланировать сад и вылечить растения
Больше новостей в нашем Телеграм. Подпишись!
Ссылка на источник тык.
