Google делает ставку на собственные чипы для обучения Gemini: ключевое изменение в развитии ИИ

В течение многих лет развитие искусственного интеллекта основывалось на алгоритмах и моделях, в то время как аппаратное обеспечение работало в фоновом режиме. Однако решение Google обучать Gemini, свою систему искусственного интеллекта нового поколения, с помощью собственных чипов — тензорных процессоров (TPU) — меняет сложившуюся ситуацию. Этот шаг не только представляет собой новый технический подход, но и меняет правила игры в отрасли.

От графических процессоров к тензорным процессорам: переход с глубокими последствиями

В течение последнего десятилетия компания Nvidia была ведущим поставщиком оборудования для обучения моделей искусственного интеллекта. Её графические процессоры (GPU), изначально разработанные для видеоигр и графики, оказались идеальным решением для повторяющихся и параллельных операций, необходимых современным языковым и графическим моделям. Однако по мере роста размера и сложности этих моделей растут и их вычислительные потребности.

Выбирая собственные TPU, Google признаёт, что стандартных чипов уже не всегда достаточно. В то время как графические процессоры обеспечивают гибкость для различных применений, TPU специально разработаны для математических вычислений, лежащих в основе глубокого обучения. Это как заменить швейцарский армейский нож специализированным инструментом: вы теряете универсальность, но выигрываете в точности и эффективности.

Технические и эксплуатационные преимущества кастомизированных чипов

Разработка TPU v5p, последней версии этих чипов, обеспечивает превосходную производительность в задачах, оптимизированных для экосистемы Google. Благодаря согласованию аппаратного, программного обеспечения и архитектуры моделей достигается синергия, обеспечивающая более быстрое и эффективное обучение.

Это напрямую влияет на инновации. Чем короче цикл проб и ошибок, тем легче экспериментировать и совершенствовать модели, что приводит к более быстрому совершенствованию. В такой конкурентной среде, как искусственный интеллект, эта способность к быстрой итерации может стать решающим фактором между лидерством и следованием.

Снижение затрат и внешняя зависимость

Обучение продвинутых моделей, таких как Gemini, не только технически сложно, но и очень дорого. Опираясь исключительно на сторонние графические процессоры, компании сталкиваются с высокими ценами, перебоями в поставках и ограниченной стратегической гибкостью. Благодаря своим TPU Google не только оптимизирует производительность, но и снижает эксплуатационные расходы, а также получает долгосрочный контроль над своей инфраструктурой.

Показательный факт: даже компания Meta, известная как один из крупнейших потребителей графических процессоров, рассматривала многомиллионные сделки по использованию мощностей TPU. Эта потенциальная миграция свидетельствует о том, что рынок начинает осознавать, что опора на одного поставщика, такого как Nvidia, может быть не лучшим вариантом в будущем.

Изменение парадигмы для поставщиков облачных услуг

Действия Google также сигнализируют об изменении ландшафта облачных сервисов. Если TPU будут широко доступны через Google Cloud, гораздо больше компаний смогут получить доступ к этой специализированной технологии без необходимости разрабатывать её самостоятельно. Это может изменить текущий баланс рынка, способствуя большему разнообразию в доступе к оборудованию для ИИ.

Появление жизнеспособных альтернатив графическим процессорам также вынуждает Nvidia ускорить разработку и пересмотреть свою ценовую стратегию, поскольку эксклюзивность её предложения всё чаще подвергается сомнению. Хотя экосистема компании, основанная на платформе CUDA, остаётся весьма устойчивой, возможность перехода на собственные чипы всё чаще учитывается в технических решениях компаний.

Будущее ИИ будет все более разнообразным в плане инфраструктуры

Несмотря на переход к специализированным чипам, графические процессоры останутся фундаментальной частью инфраструктуры искусственного интеллекта, прежде всего благодаря своей универсальности и зрелости экосистемы. Не у всех компаний есть ресурсы для адаптации своих моделей к новым аппаратным средам.

Однако изменения, инициированные Google, подчёркивают необратимую тенденцию: потребность в специализированных решениях для устойчивого масштабирования ИИ. Поскольку модели требуют всё большей мощности и эффективности, полагаться на единую архитектуру больше небезопасно.

Использование Google TPU для обучения Gemini — это не просто техническое решение. Это заявление о намерениях. Оно подразумевает, что для создания нового поколения искусственного интеллекта необходимо переосмыслить весь технологический стек, от кода до кремния.