A IA gigante em breve se tornará uma potência nacional… Os Estados Unidos e a China estão travando uma batalha sangrenta

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China promove “independência de semicondutores” em inteligência artificial
Google cria um “ecossistema adicional”
Pesquisa lógica para usar menos dados e energia

Países ao redor do mundo estão lutando com unhas e dentes para se tornarem os vencedores finais na guerra da IA. A razão pela qual a China procura a “independência dos semicondutores” é evitar depender dos Estados Unidos e do Japão (design) ou da Coreia e Taiwan (fabrico) para os mais recentes semicondutores que serão utilizados nos centros de dados que alimentarão a inteligência artificial. As grandes empresas de tecnologia são os principais atores na guerra de IA entre os países. O objetivo final que as grandes empresas de tecnologia nos EUA e na China estão tentando conquistar é criar uma plataforma massiva de IA.

“No futuro, o critério para classificar os países será se eles possuem inteligência artificial supergrande”, observou Ha Jeong-woo, diretor do Naver Cloud Center. O Google e outros estão fazendo todos os esforços para implementar IA multimodal e, ao mesmo tempo, construir um ecossistema adicional. Por exemplo, para que a IA produza o vídeo que o usuário deseja, o usuário pode optar por conectar um plug-in de composição de vídeo e chamar um aplicativo de vídeo para processá-lo. Ele pode ser comparado ao assistente de IA Jarvis em Os Vingadores, que recorre a diversos aplicativos para atender às necessidades do protagonista.

Outro tema importante no desenvolvimento da tecnologia de IA de próxima geração após o ChatGPT é a eficiência. Isto ocorre porque a criação da infra-estrutura do supercomputador e os custos de energia necessários para executar um modelo de linguagem em larga escala (LLM) são astronômicos. A indústria estimou que o OpenAI custaria mais de US$ 700.000 (cerca de 900 milhões de won) por dia para executar o ChatGPT, levando em consideração o desempenho da computação. No futuro, só conseguiremos obter uma vantagem competitiva desenvolvendo IA de alto desempenho utilizando menos dados e eletricidade.

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O método atual de treinamento LLM é “preencher as lacunas”. Crie espaços em branco nas frases e repita o processo de preenchê-los com palavras apropriadas para melhorar a precisão. Para aumentar a intensidade do treinamento, são necessários enormes conjuntos de dados e infraestrutura de supercomputação em grande escala que possam aprender rapidamente. Até o consumo de energia necessário para operá-lo está diretamente relacionado ao dinheiro.

Por esta razão, outros tipos de estruturas de hardware estão sendo ativamente pesquisados. A chave é aumentar a eficiência da transferência de dados entre o processador e o chip de memória, conhecido como “gargalo de von Neumann”. Um exemplo representativo disso é a estrutura de “processamento na memória”. É uma arquitetura que permite que operações aritméticas simples sejam realizadas dentro de um chip de memória, implementando pequena lógica aritmética dentro do chip de memória.

Samsung Electronics e SK Hynix já lançaram protótipos de chips de memória de processamento baseados em DRAM. “Se esta tecnologia for comercializada no futuro, a eficiência será muito melhorada”, disse Lee Jae-wook, professor de engenharia da computação na Universidade Nacional de Seul.

Os neurosemicondutores, que são fabricados imitando a estrutura e as propriedades do cérebro e dos neurônios humanos, também estão atraindo a atenção como uma tecnologia de IA de próxima geração. Neuromórfico refere-se a semicondutores de inteligência artificial que trocam informações por meio de picos entre neurônios. Intel, IBM e outros estão desenvolvendo neurosemicondutores. O atual nível de desenvolvimento está nos estágios iniciais e a precisão é baixa, por isso só é aplicável a tarefas relativamente simples. No entanto, quando um neurosemicondutor que oferece alta confiabilidade for lançado, espera-se que ele reduza significativamente o consumo de energia. Se o alto desempenho puder ser alcançado usando baixo consumo de energia, a tecnologia de IA poderá dar um salto quântico novamente.

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Vale do Silício = Repórter Choi Jin-seok iskra@hankyung.com

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