Rok 2024 je svedkom pozoruhodného posunu v oblasti generatívnej AI. Zatiaľ čo cloudové modely, ako je GPT-4, sa naďalej vyvíjajú, prevádzkovanie výkonnej generatívnej AI priamo na miestnych zariadeniach je čoraz životaschopnejšie a atraktívnejšie. Toto lokálne vykonávanie generatívnej AI môže zmeniť to, ako malé podniky, vývojári a každodenní používatelia profitujú z AI. Poďme preskúmať kritické aspekty tohto vzrušujúceho trendu.
Vymaniť sa zo závislosti na cloude
Tradične sa generatívna AI spoliehala na cloudové služby pre svoj výpočtový výkon. Hoci cloud priniesol významné inovácie, pri nasadzovaní generatívnych aplikácií AI čelí niekoľkým výzvam. Narastajúce prípady porušenia ochrany údajov zvýšili obavy o zabezpečenie citlivých informácií. Lokálne spracovanie údajov pomocou AI na zariadení minimalizuje vystavenie externým serverom.
Umelá inteligencia založená na cloude tiež potrebuje pomoc s problémami s latenciou, čo vedie k pomalším reakciám a menej plynulej používateľskej skúsenosti. Umelá inteligencia na zariadení môže výrazne znížiť latenciu, poskytnúť rýchlejšie reakcie a plynulejší zážitok, čo je mimoriadne dôležité pre aplikácie v reálnom čase, ako sú autonómne vozidlá a interaktívni virtuálni asistenti.
Ďalšou kritickou výzvou pre umelú inteligenciu založenú na cloude je udržateľnosť. Dátové centrá, chrbtica cloud computing, sú známe vysokou spotrebou energie a značnou uhlíkovou stopou. Keďže svet zápasí so zmenou klímy, znižovanie vplyvu technológie na životné prostredie sa stalo prvoradým. Lokálna generatívna AI ponúka presvedčivé riešenie, ktoré znižuje závislosť od energeticky náročných dátových centier a minimalizuje potrebu neustáleho prenosu dát.
Náklady sú ďalším významným faktorom. Aj keď sú cloudové služby robustné, môžu byť drahé, najmä pre nepretržité alebo rozsiahle operácie AI. Využitím sily miestneho hardvéru môžu spoločnosti znížiť prevádzkové náklady, čo je výhodné najmä pre menšie podniky a začínajúce podniky, ktoré môžu považovať náklady na cloud computing za príliš vysoké.
Nepretržitá závislosť od internetového pripojenia je navyše významnou nevýhodou cloudovej AI. Umelá inteligencia na zariadení túto závislosť eliminuje a umožňuje nepretržitú funkčnosť aj v oblastiach so slabým alebo žiadnym internetovým pripojením. Tento aspekt je obzvlášť výhodný pre mobilné aplikácie a vzdialené alebo vidiecke oblasti, kde môže byť prístup na internet nespoľahlivý.
Sme svedkami pozoruhodnej transformácie smerom k lokálnej generatívnej AI, keď sa tieto faktory zbližujú. Tento posun sľubuje vyšší výkon, lepšie súkromie a väčšiu demokratizáciu technológie AI, vďaka čomu sú výkonné nástroje dostupné širšiemu publiku bez potreby neustáleho pripojenia k internetu.
Náraz v mobilnej generatívnej AI s neurónovými procesorovými jednotkami
Okrem výziev generatívnej AI poháňanej cloudom sa v posledných rokoch stáva kľúčovým trendom integrácia schopností AI priamo do mobilných zariadení. Výrobcovia mobilných telefónov čoraz viac investujú do vyhradených čipov AI, aby zvýšili výkon, efektivitu a používateľskú skúsenosť. Spoločnosti ako Apple so svojimi Čipy série A, Huawei s procesorom Ascend AI, Samsung so svojou zostavou Exynosa Qualcomm so svojimi Šesťuholníkové neurónové procesorové jednotky vedú tento náboj.
Neurónové procesorové jednotky (NPU) sa objavujú ako špecializované procesory AI určené na implementáciu generatívnej AI na mobilných zariadeniach. Tieto mozgom inšpirované procesory efektívne zvládajú zložité úlohy AI a umožňujú rýchlejšie a presnejšie spracovanie údajov priamo na mobilných zariadeniach. Integrované s inými procesormi, vrátane CPU a GPU, do ich SoC (System-on-a-Chip), NPU efektívne uspokojujú rôzne výpočtové potreby generatívnych úloh AI. Táto integrácia umožňuje generatívnym modelom AI plynulejšie fungovanie na zariadení, čím sa zlepšuje celková používateľská skúsenosť.
Vznik počítačov s umelou inteligenciou na vylepšenie každodenných úloh pomocou generatívnej AI
Rastúca integrácia generatívnej AI do každodenných aplikácií, ako sú Microsoft Office alebo Excel, viedla k vzniku počítačov s umelou inteligenciou. Významné pokroky v GPU optimalizovaných pre AI podporujú tento objav. Pôvodne navrhnutý pre 3D grafiku, grafické jednotky spracovania (GPU) sa ukázali ako pozoruhodne účinné pri prevádzke neurónových sietí pre generatívnu AI. Ako spotrebitelia GPU postupujú pri generatívnom zaťažení AI, stávajú sa čoraz schopnejšími lokálne zvládnuť pokročilé neurónové siete. Napríklad, Notebook Nvidia RTX 4080 GPU, vydaný v roku 2023, využíva až 14 teraflopov výkonu na odvodenie AI. Keďže sa GPU viac špecializujú na ML, lokálne generatívne vykonávanie AI sa v najbližších dňoch výrazne rozšíri.
Operačné systémy optimalizované pre AI podporujú tento vývoj dramatickým zrýchlením spracovania generatívnych algoritmov AI a zároveň bezproblémovou integráciou týchto procesov do každodenného používania počítača. Softvérové ekosystémy sa vyvíjajú, aby využívali generatívne schopnosti AI, pričom funkcie riadené AI, ako je prediktívny text, rozpoznávanie hlasu a automatizované rozhodovanie, sa stali základnými aspektmi používateľskej skúsenosti.
Dôsledky tohto technologického skoku sú hlboké tak pre individuálnych spotrebiteľov, ako aj pre podniky. Pre spotrebiteľov je príťažlivosť počítačov s umelou inteligenciou podstatná z dôvodu ich pohodlia a vylepšených funkcií. Pre podniky je potenciál počítačov s umelou inteligenciou ešte významnejší. Licencovanie služieb AI pre zamestnancov môže byť nákladné a existujú oprávnené obavy zo zdieľania údajov s cloudovými platformami AI. Počítače s umelou inteligenciou ponúkajú nákladovo efektívne a bezpečné riešenie týchto výziev a umožňujú podnikom integrovať funkcie umelej inteligencie priamo do svojich operácií bez toho, aby sa spoliehali na externé služby. Táto integrácia znižuje náklady a zvyšuje bezpečnosť údajov, vďaka čomu je AI prístupnejšia a praktickejšia pre aplikácie na pracovisku.
Transformácia odvetví pomocou generatívnej AI a Edge Computing
Generatívna AI rýchlo transformuje priemyselné odvetvia na celom svete. Edge computing prináša spracovanie údajov bližšie k zariadeniam, znižuje latenciu a zlepšuje rozhodovanie v reálnom čase. Synergia medzi generatívnou AI a edge computingom umožňuje autonómnym vozidlám okamžite interpretovať zložité scenáre a inteligentným továrňam optimalizovať výrobné linky v reálnom čase. Táto technológia podporuje aplikácie novej generácie, ako sú inteligentné zrkadlá poskytujúce prispôsobené módne rady a drony analyzujúce zdravie plodín v reálnom čase.
Podľa a správaviac ako 10 000 spoločností stavajúcich na Platforma NVIDIA Jetson teraz môže využiť generatívnu AI na urýchlenie priemyselnej digitalizácie. Aplikácie zahŕňajú detekciu defektov, sledovanie aktív v reálnom čase, autonómne plánovanie, interakcie medzi človekom a robotom a ďalšie. Výskum ABI predpovedá že generatívna AI prinesie do roku 2033 celosvetové príjmy vo výške 10,5 miliardy USD. Tieto správy podčiarkujú kľúčovú úlohu, ktorú bude miestna generatívna umelá inteligencia čoskoro zohrávať čoraz viac pri riadení ekonomického rastu a podpore inovácií v rôznych sektoroch.
Spodný riadok
Konvergencia lokálnej generatívnej AI, mobilnej AI, AI PC a edge computingu predstavuje kľúčový posun vo využívaní potenciálu AI. Odchodom od závislosti od cloudu tieto vylepšenia sľubujú vyšší výkon, lepšie súkromie a znížené náklady pre podniky aj spotrebiteľov. Vďaka aplikáciám od mobilných zariadení po počítače s podporou AI a odvetvia s podporou okrajov táto transformácia demokratizuje AI a urýchľuje inovácie v rôznych sektoroch. Ako sa tieto technológie vyvíjajú, nanovo definujú používateľské skúsenosti, zefektívnia operácie a podnietia významný globálny ekonomický rast.
