為什麼AI硬件(不僅更大的型號)會定義AI的未來
據貝恩公司(Bain&Company)稱,在2024年,不到10%的人工智能投資用於基礎設施。獅子的份額用於基礎模型和合成內容工具 - 易於構建的技術,更快地進行演示和更友好的媒體友好。
但是專家說,偏斜的賭注開始顯示出其極限。
其中一位專家是Xinghan Laser的創始人兼董事長周·肖恩(Zhou Shaofeng)。 Shaofeng認為,AI的下一階段不會由誰擁有最大的模型來決定,而誰可以將情報帶入物理系統中,以精確,耐用性和真實的反饋。但是他為什麼相信這一點,這是什麼意思?一方面,這是因為“我們對模型太著迷了,”他指出。
模型的痴迷使我們蒙蔽了
在過去的三年中,AI的對話主要圍繞型號旋轉,他們訓練了最大的演示,他們發布了最華麗的演示,他們擊中了1億用戶最快的擊中。但是,無論AI模型多麼複雜,如果沒有硬化傳感器,嵌入式計算和高保真感知系統,它都不會運行外科機器人或自動駕駛汽車。
“真正的情報不僅僅是預測,” Shaofeng在接受采訪時告訴我。 “這是關於感知,互動和動作的。這一切都始於硬件級別。”
這種智能(嵌入必須在不可預測的高風險環境中運行的機器中)所需要的遠不是聰明的代碼。它需要可以實時處理數據,響應反饋並承受惡劣條件的硬件。然而,據Shaofeng說,這正是在當今的AI話語中被忽略的一層。
基礎設施資金差距
但是,資金講述了另一個故事。正如貝恩公司(Bain&Company)的早期報告所透露的那樣,對AI基礎設施(包括硬件,邊緣系統和嵌入式AI)的投資佔2024年AI總資本分配的10%。同時,基礎模型和合成內容工具繼續吸收了獅子的份額。
根據Shaofeng的說法,Deep Tech經常失敗的風險投資測試,很容易理解為什麼:軟件更快地構建,更易於演示,並且更簡單地旋轉。另一方面,Deep Tech需要耐心:長時間的研發週期,高技術不確定性和很少的短期勝利 - 大多數人沒有帶寬的旅程。
這使政府和少數科技巨頭抓住了懈怠。像特斯拉和NVIDIA這樣的公司正在垂直整合AI堆棧,不是因為它便宜,而是因為它是必要的。
真正的經濟限制
不僅僅是投資者。在物理環境中部署AI(包括工廠,車輛,醫院等)的實際成本。 Shaofeng指出,這些不是理論上的障礙,而是許多人在今天努力解決的真正問題。
他指出:“真正的瓶頸不是技術性的。” “它們是經濟的。像傳感器或激光模塊這樣的硬件並不便宜。集成,測試,合規性 - 需要時間。問題不再只是'可以'起作用嗎?'但是“它的運作能夠足夠快,可靠地且有ROI證明投資是合理的嗎? ”
他的論點是,雖然將情報嵌入工廠地板的成本通常遠高於運送新的SaaS產品,但正確的收益卻更大,更具辯護性。
投注硬件
Shaofeng的公司Xinghan Laser是直接進入高性能光學系統的少數建築物之一。從半導體激光芯片到精確的激光雷達平台,團隊正在設計不僅自動化流程,而且適應它們的系統。他說:“這不僅僅是自動化。” “這是關於可以從過程本身學習並實時調整的建築系統。
Shaofeng並不孤單,他想在硬件上進行大事。路透社最近報導說,在美國參議院的一次聽證會上,OpenAI首席執行官Sam Altman強調,迫切需要投資於AI基礎設施,尤其是數據中心和能源系統,以使美國處於全球AI領導力的最前沿。普林斯頓大學教授Naveen Verma領導了一個項目,該項目開發了新的AI芯片,旨在使用現代工作負載,並旨在使用能源少得多的AI系統運行強大的AI系統,但還指出,當前的AI芯片面臨與尺寸,效率和可擴展性相關的障礙。
毫無疑問,最大的賭注現在是在AI基礎架構和硬件上。作為麥肯錫(McKinsey)的AI報告狀態,看到AI中最大的財務投資回報率不是創意內容或聊天機器人,它們是製造,物流和供應鏈。換句話說:現實世界系統。需要硬件的系統。
更聰明的未來
這是Deep Tech適合的地方,而不是以模型為中心的AI的對手,而是其推動者。 Shaofeng說:“大型模型和硬件創新不是對立的力量。” “它們是相互加強的。一個人推動了智力的界限;另一個將這種智慧帶給了生活。”忽略一個和整個系統的破裂。
在模擬中完美工作但在現場失敗的機器人不僅無效 - 這很危險。無論是誤判深度的外科手術工具還是無法駕駛風剪的無人機,後果不是理論上的。它們是真實而昂貴的。
更少的炒作,更多的硬件
Shaofeng說,為了創造這種未來,我們需要重新平衡等式。他指出,AI的未來不僅會用Python代碼寫成 - 相反,它將用電路焊接,用光學調整併在物理空間中進行測試。
他說:“擴展AI不僅僅是計算和數據。” “這是關於基礎架構,集成和現實世界的相關性。“我們看到了一個未來,AI不僅會分析世界;它實際上與之互動。 ”
在那個未來,Deep Tech不是AI故事的腳註。這是基礎。
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