生成式AI走到十字路口 下一波浪潮在哪?

·极客观察9月7日 生成式AI越来越流行,尤其是在商业领域。不久前,沃尔玛宣布推出生成式AI应用程序,供5万名非店铺员工使用。App将沃尔玛数据与第三方大语言模型(LLM)结合,可以帮助员工执行多种任务,比如成为创意伙伴,在大文档中提取摘要。

由于生成式AI流行,GPU需求增加,训练 学习模型需要强大的GPU。据《华尔街日报》报道,训练AI模型可能需要几十亿美元,因为要处理并分析海量数据。

新趋势为英伟达带来可观的商机,英伟达GPU成为炙手可热的赚钱机器。为了获得英伟达芯片,创业公司、投资者采取非常措施。《纽约时报》专栏文章称:“相比金钱、工程人才、炒作热度甚至利润,今年企业似乎更需要GPU。”

在这次可能的科技变革中,英伟达站在山顶。就在此时,谷歌与英伟达达成合作,为谷歌云客户提供基于英伟达GPU的技术支持。眼下需求大增是不是意味着生成式AI触及巅峰,还是说它是下一波浪潮的开始?这是一个大家都在思考的问题。

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在最近的财报会议上,英伟达CEO黄仁勋指出,需求增加标志着加速计算的开始,它只是黎明。黄仁勋建议企业重新配置投资,不要只盯着通用计算,应该要多关注生成式AI和加速计算。

通用目的计算指的是基于CPU的计算,英伟达却认为CPU已经成为落后基础设施,开发者应该针对GPU做优化,因为相比传统CPU,GPU的效率更高。GPU可以同时并行处理多种计算,特别适合 学习。在处理一些特定数学问题时GPU也有独特优势,比如线性代数和矩阵操作任务。

可惜的是,许多软件都只是针对CPU做了优化,无法从GPU并行计算中获益。未来许多CPU任务将由GPU来执行,这对英伟达来说是一个机会,因为生成式AI会生成海量内容,它需要云计算支撑。

人类和企业都是懒惰的,既然软件已经针对CPU做了优化,就不愿意再为GPU投入资源和时间。

当机器学习刚刚出现时,数据科学家野心太大,想将它应用于一切,哪怕有些领域已经有了更简单的工具,他们也要引入机器学习。老实说,在众多商业问题中,机器学习能出色解决的只有极少一部分。总之,加速计算和GPU并非适合所有软件。

迎接下一波浪潮,生成式AI需要突破

审视当下,英伟达的业绩数据的确抢眼,但Gartner却警告称,生成式AI处在预期膨胀的顶峰。有人断言,生成式AI炒作已经演变成毫无根据的兴奋和夸大的期望。

生成式AI热潮可能很快就会触及瓶颈。SK Ventures风投家认为:“我们现在已经进入第一波大语言模型AI的长尾阶段。浪潮是从2007年开始的,当时谷歌发布了一篇名为《Attention is All You Need》的论文,在未来1-2年内,大家就会撞到瓶颈。”有哪些瓶颈呢?比如产生幻觉的倾向,狭窄领域的训练数据不足,多年前的训练语料库老化,还有其它无数因素。总之,我们现在极可能已经进入第一轮AI浪潮的尾部。

是不是说生成式AI即将死亡?非也,只是说生成式AI需要重大技术突破,这样才能大幅提高生产力,才能孕育更好的自动化。在下一波生成式AI浪潮中,新模型、更开放、无处不在的廉价GPU可能是关键。

从长远看,生成式AI应该是光明的,因为劳动力短缺,人类需要更出色的自动化技术。回看历史,AI与自动化似乎是两个独立的技术门类,但生成式AI改变了这种看法。Workflow联合创始人Mike Knoop说:“AI与自动化正在坍缩成同一样东西。”麦肯锡在报告中说:“生成式AI将会孕育下一次生产力大提升。”高盛则认为生成式AI可以将全球GDP提升7%。(小刀)


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2023-09-07
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生成式AI越来越流行,尤其是在商业领域。不久前,沃尔玛宣布推出生成式AI应用程序,供5万名非店铺员工使用。

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