Планы по расширению мощностей для ИИ
Чтобы справиться с огромным спросом на искусственный интеллект, Google намерен удваивать объем своих серверов каждые полгода. Такой темп роста позволит увеличить мощности в 1000 раз уже через четыре-пять лет.
Об этом рассказал Амин Вахдат, руководитель подразделения инфраструктуры ИИ в Google, на общем собрании сотрудников 6 ноября, как сообщает CNBC. Родительская компания Alphabet демонстрирует сильные финансовые результаты, что делает такие планы вполне реалистичными. В конце октября она опубликовала положительную отчетность за третий квартал и повысила прогноз капитальных затрат до 93 миллиардов долларов с прежних 91 миллиарда.
Риски недостаточных вложений
Вахдат ответил на вопрос сотрудника о перспективах компании на фоне обсуждений возможного "пузыря" в ИИ, подчеркнув опасности слишком осторожных инвестиций. В облачных сервисах такие вложения уже принесли плоды. "Риск от недостаточного финансирования довольно велик... показатели облачных сервисов могли бы быть гораздо лучше, если бы у нас было больше вычислительных ресурсов", — отметил он.
Бизнес Google в области облачных вычислений растет примерно на 33% ежегодно, что создает стабильный доход и помогает компании лучше переносить неудачи по сравнению с конкурентами.
Улучшения в оборудовании и моделях
Благодаря более эффективному оборудованию, такому как седьмое поколение тензорных процессоров, и оптимизированным большим языковым моделям, Google уверен, что сможет приносить пользу корпоративным клиентам, которые все активнее внедряют технологии ИИ.
Проблемы инфраструктуры в компаниях
Как пишет Маркус Ниспель из Extreme Networks в сентябре на TechRadar, именно IT-инфраструктура часто мешает бизнесу реализовать планы по ИИ. Он считает, что неудачи проектов связаны с высокими требованиями ИИ-задач к устаревшим системам, отсутствием реального времени и периферийных вычислений в многих организациях, а также с разрозненными данными. "Даже если проекты запускаются, их тормозят задержки из-за плохой доступности данных или фрагментированных систем. Если чистые данные в реальном времени не циркулируют свободно по компании, модели ИИ не работают эффективно, а выводы приходят слишком поздно или без должного эффекта", — объясняет он.
"Поскольку 80% проектов по ИИ во всем мире не оправдывают ожиданий из-за ограничений инфраструктуры, а не самой технологии, сейчас важно понять, как на это реагировать".
Инвестиции гигантов технологий
С мнением Ниспеля согласны руководители крупных поставщиков технологий: в этом году капитальные затраты Google, Microsoft, Amazon и Meta превысят 380 миллиардов долларов, и большая часть пойдет на инфраструктуру для ИИ.
Гиперскейлеры ясно дают понять: если построить, клиенты придут.
Ключ к успеху ИИ-проектов
Решение инфраструктурных проблем, с которыми сталкиваются организации, — это основа для удачного запуска проектов на базе ИИ. Гибкая инфраструктура, расположенная как можно ближе к местам вычислений, и объединенные наборы данных считаются важными элементами, чтобы полностью извлечь пользу из проектов следующего поколения по ИИ.
Хотя в ближайшие полгода в секторе ИИ ожидается некоторая корректировка рынка, компании вроде Google смогут укрепить позиции и продолжать предлагать революционные технологии на основе развивающегося ИИ.