Шефът на Nvidia не вярва, че индустрията се нуждае от трилиони долари инвестиции в производството на AI чипове (снимка: Nvidia)
Въпреки че Nvidia е основният бенефициент от нарастващия интерес към изкуствение интелект, шефът на компанията Дженсън Хуанг не смята, че трябва да се инвестират допълнителни трилиони долари в AI индустрията.
Той коментира инициативата на лидера на OpenAI – Сам Алтман, който търси инвестиции от $5-7 трилиона за изграждане на голям брой нови фабрики за чипове изключително за AI ускорители.
„Ако просто приемете, че компютрите никога няма да станат по-бързи, може да стигнете до заключението, че имаме нужда от 14 различни планети, три различни галактики и още четири слънца, за да захранваме всичко това”, казва Хуанг, цитиран от Tom’s Hardware.
Според него, ще бъде достатъчно просто индустрията да продължи да развива нови архитектури и технологии със същото темпо като досега и увеличените мощности ще покрият нарастващите нужди, без да е необходимо експоненциално да се увеличава количеството.
Хаунг логично допуска, че в бъдеще огромният брой нови фабрики може да доведе до свръхпредлагане на чипове и това да предизвика голяма икономическа криза, която ще засегне целия свят.
„Не забравяйте, че производителността на архитектурата ще се подобри, така че не можете просто да разчитате на закупуване на повече компютри. Трябва също да приемете, че компютрите ще станат по-бързи и следователно общата сума, от която ще се нуждаете, няма да е толкова голяма”, казва той.
Като пример Хуанг посочва ускорителите на Nvidia. През 2018 г. графичният процесор V100 имаше производителност от само 125 TFLOPS, докато модерният H200 осигурява почти 2000 TFLOPS (FP16). Все още е много трудно да се предвиди какво наистина ще бъде търсенето на AI чипове през следващите пет до десет години.
„Един от най-големите ни приноси е подобряването на изчислителната техника и изкуствения интелект милиони пъти през последните десет години, така че каквото и да е търсенето, което ще движи света, трябва да имате предвид, че компютрите ще се справят с това милион пъти по-бързо през следващите десет години”, заключава Хуанг.