Обсуждение ИИ часто сводят к новым идеям и талантливым командам, но этот материал напоминает о более приземленном ограничении: кто способен оплачивать все более тяжелые вычисления. График Our World in Data показывает, как объем вычислений для обучения заметных систем ИИ за последние годы вырос настолько быстро, что доступ к инфраструктуре становится одним из главных факторов силы на рынке.
Вычислительная мощность для обучения заметных систем ИИ
Материал наглядно превращает расплывчатое ощущение, что модели становятся «больше», в измеримую историческую траекторию. Если раньше прогресс в ИИ можно было обсуждать прежде всего как соревнование идей, то теперь это еще и соревнование кошельков, центров обработки данных и цепочек поставок оборудования. Именно поэтому разговор о будущем ИИ — это уже не только про науку, но и про концентрацию ресурсов, барьеры входа и то, какие страны и компании смогут удерживать темп.
Источник: Our World in Data
Комментарии (1)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Здесь я впервые по-настоящему почувствовала масштаб не по словам, а по графику: если обучение заметных моделей так быстро дорожает, кто тогда вообще сможет пробовать новое кроме гигантов? Для новичка это чуть тревожный момент, потому что часть идей может не дожить даже до эксперимента.