>Блог

Ви колись замислювалися, чому сучасні AI-моделі іноді «гальмують» із відповіддю, хоча всередині сервера стоять топові GPU? Проблема не у швидкості обчислень, а в пам'яті. Точніше, у вічній дилемі: обрати надшвидку, але малу HBM, або величезну, але повільну флешпам’ять (SSD).

Війна, яка розпочалася у 2022 році, надзвичайно стрімкими темпами трансформувалася - від стрілецьких боїв, які відрізнялись від Першої світової, виключно наявністю автоматичної зброї, до протистояння сучасних технологій, зокрема грамотного їх використання та поєднання.

Ілон Маск провів загальні збори співробітників xAI, на яких оголосив про реструктуризацію в чотирьох напрямках: чат-бот Grok, кодинг, відеогенерація і Macrohard – підрозділ AI-агентів, ну, ви розумієте, на кого він натякає

Аналізуючи що відбувається в ЄС чітко прослідковується напрямок більш жорсткого регулювання, особливо ланцюжків постачальників. Байдуже, це Китай, чи США, поки не дасть добро регулятор ЄС, вашим рішенням немає місця в ЄС.

Мабуть, головна зміна, яка відбулася у мене у зв'язку з широким використанням LLM, – зникли неможливі завдання. Будь-яка складність або завдання, пов'язані з великою кількістю інформації або автоматизацією чогось рутинного, тепер сприймаються як своєрідний виклик – а ну, як з цим впоратися?

Пам’ятаєте прогнози про те, що SSD ось-ось остаточно «поховають» старі добрі жорсткі диски (HDD)? Схоже, ці похорони доведеться відкласти на невизначений термін. 

Оскільки до заяв Деміса Гассабіса (Demis Hassabis) із Google DeepMind та Даріо Амодеї (Dario Amodei) з Anthropic ми, скоріше всього, будемо повертатимемося ще кілька місяців, то ось приблизний зміст їхньої дискусії в Давосі з Занні Мінтон Беддос (Zanny Minton Beddoes) із The Economist.

Світ великих мовних моделей стрімко трансформується: від простих текстових генераторів ми переходимо до багатокомпонентних автономних агентів, здатних оперувати контекстом у мільйони токенів.

Аналітики традиційно не надто переймаються оригінальністю прогнозів. 

Вважається, що у 2026 році серверні обчислення будуть AI-орієнтованими, енергоефективними, гнучкими та розподіленими між хмарою і «землею». 

Можливості сучасних GPU при обробці завдані AI, хоч і вражають, але поступово впираються у фізичні обмеження кремнієвої електроніки. Колосальні потреби в енергії, перегрів та затримки при передачі сигналів стають «вузьким місцем» для подальшого масштабування великих моделей.