A mesterséges intelligenciával foglalkozó cégek „önmegsemmisítő” módszereket alkalmaznak a növekedésük felgyorsítása érdekében.

Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója. Fotó: Reuters .

Sok kisebb mesterséges intelligencia-cég, akik tisztában vannak azzal a félelemmel, hogy az Nvidia „elnyomja” őket, proaktívan lebontják a régebbi technológiákat, mielőtt a nagyobb versenytárs megtenné a lépést. Tuhin Srivastava, a Baseten mesterséges intelligencia-következtető platform társalapítója is így készül reagálni, amikor az Nvidia elindítja új platformját.

„A mesterséges intelligenciában el kell égetni a hajókat. Mi még nem égettük el őket, de megvettük a kerozint” – mondta Srivastava a Business Insidernek .

A történet az év elején kezdődött, amikor Srivastava csapata a DeepSeek R1 érvelési modellen dolgozott. A megvalósítás nehézségekbe ütközött a mesterséges intelligencia érvelési folyamatának szűk keresztmetszetei miatt, ami lassú és nem hatékony ügyfélválaszadást eredményezett.

Bár a Baseten hozzáfért az Nvidia H200 chiphez – az akkori legfejlettebb chiphez –, a hozzá tartozó Triton Inference Server szoftver nem kezelte jól az összetett következtetési kérelmeket. A Baseten kénytelen volt saját szoftvert fejleszteni a folyamat optimalizálása érdekében.

Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója tavaly márciusban bemutatta a Dynamót, egy nyílt forráskódú következtetési platformot, amely optimalizálja az Nvidia chipek következtetési folyamatát. Huang a Dynamót „az MI-gyár operációs rendszerének” nevezte.

Jensen Huang felszólal az Nvidia GPU Technology Conference (GTC) konferencián az SAP Centerben, San Joséban, Kaliforniában, USA. Fotó: Reuters

A Dynamo indulásával Srivastava tudta, hogy Baseten saját platformját hamarosan túlszárnyalják. Azt jósolta, hogy cégének több hónapba fog telni az új rendszerre való átállás.

„Mentálisan felkészültem erre” – mondta.

Nem csak az Nvidia a hibás; a gépi tanulási iparág is szédületes tempóban fejlődik. A mesterséges intelligencia modelljei egyre összetettebbek, egyre nagyobb számítási teljesítményt igényelnek, de gyorsan elavulttá is válnak, ahogy a mérnökök egyre optimalizáltabb algoritmusokat találnak.

„Nem lehet örökké egyetlen keretrendszerhez vagy módszerhez sem ragaszkodni” – nyilatkozta Karl Mozurkewich, a Valdi felhőalapú számítástechnikai cég főépítésze.

Brown, egy YouTuber és mesterséges intelligencia fejlesztő szerint a mesterséges intelligencia a technológiai iparág által egykor „legyőzhetetlennek” tartott dolgokat „könnyen eldobhatóvá” alakította át.

Brown elmeséli, hogy amikor mérnökként dolgozott a Twitchnél, heves ellenállásba ütközött, amikor a projekt újraírását javasolta a régi alapokra építkezés helyett. „Meg kellett tanulnom gyorsan cselekedni, mielőtt bárki megállíthatott volna” – mondta.

Ez az oka annak is, hogy a mesterséges intelligenciával foglalkozó startupok gyakran agilisabbak, mint a nagyvállalatok, amelyeket elavult folyamatok és beruházási költségek korlátoznak.

Quinn Slack, a Sourcegraph mesterséges intelligencia alapú kódoló platform vezérigazgatója szerint a Fortune 500-as vállalatok körülbelül 80%-a már egy órás megbeszélés után felismeri, hogy az első mesterséges intelligencia platformjukat meg kell változtatni.

Azonban nem mindenki dönt úgy, hogy „elégeti a hajókat”.

Ben Miller, a Fundrise ingatlanbefektetési platform vezérigazgatója egy új mesterséges intelligencia terméken dolgozik az iparága számára. Úgy véli, hogy ha a jelenlegi modell elég jó, a vállalat nem fog sietni valami újra váltani.

„Amíg csak lehet, ahhoz ragaszkodom, ami működik” – mondta Miller, hozzátéve, hogy ennek részben az az oka, hogy egy nagy szervezetet vezet.

Miller gondolkodásmódja egy gyakori egyensúlyozási folyamatot illusztrál az iparágban: a folyamatos innováció és a stabilitás fenntartása között.

Mozurkewich hangsúlyozza, hogy amint egy termék nagyon közel kerül a fogyasztóhoz, a „gyors és gyors bontás” előnyei jelentősen csökkennek.

„Nincs garancia arra, hogy több ügyfelet vagy bevételt fogsz szerezni pusztán a legmodernebb funkció bevezetésével” – mondta.

A mesterséges intelligencia világában , ahol a technológia havonta változik, az innováció és a fenntarthatóság közötti választás továbbra is nagy kérdés, amelyre nincs egyértelmű válasz.

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