חברות בינה מלאכותית "הורסות את עצמן" כדי להאיץ את צמיחתן.

במרוץ המהיר אחר טכנולוגיית בינה מלאכותית, פירוק פלטפורמות ישנות כדי להסתגל במהירות לחדשות הפך לחשיבה הישרדותית עבור מפתחים.

מנכ"ל אנבידיה, ג'נסן הואנג. צילום: רויטרס

חברות בינה מלאכותית קטנות רבות, המכירות את הפחד מ"ריסוק" על ידי Nvidia, מפרקות באופן יזום טכנולוגיות ישנות יותר לפני שהמתחרה הגדולה יותר עושה את הצעד שלה. כך גם טוהין סריווסטבה, מייסד שותף של פלטפורמת ההסקה של בינה מלאכותית Baseten, מתכונן להגיב כאשר Nvidia תשיק את הפלטפורמה החדשה שלה.

"בבינה מלאכותית, צריך לשרוף את הסירות. עדיין לא שרפנו אותן, אבל קנינו את הקרוסין", אמר סריווסטבה ל- Business Insider .

הסיפור החל מוקדם יותר השנה, כאשר הצוות של סריווסטבה עבד על מודל החשיבה DeepSeek R1. היישום נתקל בקשיים עקב צווארי בקבוק בתהליך החשיבה של הבינה המלאכותית, מה שהוביל לתגובה איטית ולא יעילה ללקוחות.

למרות שלבאסטן הייתה גישה לשבב Nvidia H200 - השבב המתקדם ביותר באותה תקופה - תוכנת Triton Inference Server הנלווית לא טיפלה היטב בבקשות הסקה מורכבות. באסטן נאלצה לבנות תוכנה משלה כדי לייעל את התהליך.

במרץ האחרון, מנכ"ל Nvidia, ג'נסן הואנג, הציג את Dynamo, פלטפורמת הסקה בקוד פתוח הממטבת את תהליך ההסקה על שבבי Nvidia. הואנג תיאר את Dynamo כ"מערכת ההפעלה של מפעל הבינה המלאכותית".

ג'נסן הואנג נואם בכנס טכנולוגיית ה-GPC של Nvidia (GTC) במרכז SAP בסן חוזה, קליפורניה, ארה"ב. צילום: רויטרס

עם השקת דינמו, סריווסטבה ידע שהפלטפורמה של באסטן עצמה תעקוף בקרוב. הוא ניבא שייקח לחברה שלו מספר חודשים לעבור למערכת החדשה.

"הייתי מוכן לזה נפשית", הוא אמר.

זה לא רק Nvidia; כל תעשיית למידת המכונה מתפתחת בקצב מסחרר. מודלים של בינה מלאכותית הופכים מורכבים יותר ויותר, דורשים יותר כוח מחשוב, אך הם גם הופכים במהירות למיושנים ככל שמהנדסים מוצאים אלגוריתמים אופטימליים יותר.

"אי אפשר להיצמד למסגרת אחת או דרך אחת לעשות דברים לנצח", העיר קארל מזורקוויץ', הארכיטקט הראשי בחברת מחשוב הענן Valdi.

לדברי בראון, יוטיובר ומפתח בינה מלאכותית, בינה מלאכותית הפכה דברים שנחשבו בעבר "בלתי מנוצחים" על ידי תעשיית הטכנולוגיה לדברים ש"קל לזרוק אותם".

בראון מספר שבזמן שעבד כמהנדס בטוויץ', הוא נתקל בהתנגדות עזה כאשר הציע לשכתב את הפרויקט במקום לבנות על היסודות הישנים. "הייתי צריך ללמוד לפעול מהר לפני שמישהו יוכל לעצור אותי", אמר.

זו גם הסיבה שסטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית הם לעתים קרובות גמישים יותר מתאגידים גדולים, המוגבלים על ידי תהליכים מיושנים ועלויות השקעה.

קווין סלאק, מנכ"ל פלטפורמת קידוד הבינה המלאכותית Sourcegraph, טוען שכ-80% מחברות Fortune 500 מבינות שפלטפורמת הבינה המלאכותית הראשונה שלהן צריכה להשתנות לאחר פגישה בת שעה בלבד.

עם זאת, לא כולם בוחרים "לשרוף את הסירות".

בן מילר, מנכ"ל פלטפורמת השקעות הנדל"ן Fundrise, בונה מוצר בינה מלאכותית חדש עבור התעשייה שלו. הוא מאמין שאם המודל הנוכחי יהיה מספיק טוב, החברה לא תמהר לעבור למשהו חדש.

"אני נשאר עם מה שעובד כמה שיותר זמן", אמר מילר, והוסיף שחלק מהסיבה לכך היא שהוא מנהל ארגון גדול.

חשיבתו של מילר ממחישה פעולת איזון נפוצה בתעשייה: בין חדשנות מתמשכת לשמירה על יציבות.

מזורקוויץ' מדגיש שברגע שמוצר קרוב מאוד לצרכן, היתרונות של "ללכת מהר ולשבור דברים" פוחתים משמעותית.

"אין שום ערובה שתרוויחו יותר לקוחות או הכנסות רק על ידי השקת הפיצ'ר המתקדם ביותר", הוא אמר.

בעולם הבינה המלאכותית, שבו הטכנולוגיה משתנה מדי חודש, הבחירה בין חדשנות לקיימות נותרה שאלה גדולה ללא תשובה קבועה.

מקור: https://znews.vn/cac-hang-ai-dang-tu-huy-de-tang-toc-post1549478.html