Официальная статистика Apple за первый квартал по выручке от реализации смартфонов в КНР вступила в некоторое противоречие с данными сторонних источников, но руководство компании настаивало, что на местном рынке она выросла. Аналитики Wedbush считают, что готовящийся осенний дебют iPhone 16 переломит ситуацию в сторону однозначного роста спроса на смартфоны Apple в Китае.

Источник изображения: Apple

По мнению экспертов Wedbush, второй квартал станет для Apple последним периодом, по результатам которого объёмы поставок iPhone в Китае будут снижаться. В третьем квартале, на конец которого может быть запланирован дебют семейства iPhone 16, спрос на смартфоны Apple должен быть вернуться к росту, причём не только в Китае. Прогноз по курсовой стоимости акций компании представители Wedbush подняли до $275 при текущей котировке около $227.

Оптимизму инвесторов способствовало содержание презентаций Apple на прошедшей в прошлом месяце конференции для разработчиков WWDC 2024. Компания продемонстрировала свои намерения в сфере интеграции технологий искусственного интеллекта в свою программную экосистему. Если при анонсе смартфонов семейства iPhone 16 упор будет делаться именно на функции искусственного интеллекта, то это позволит сформировать серьёзный спрос на эти устройства по всему миру, как считают в Wedbush.

Количество устройств под управлением iOS, эксплуатируемых по всему миру, достигает 2,2 млрд штук, из них на долю iPhone приходится около 1,5 млрд штук. Разработчики приложений, по мнению представителей Wedbush, в ближайшие шесть или двенадцать месяцев представят сотни программных решений для этой экосистемы, которые будут использовать функции искусственного интеллекта и подогревать интерес к новым смартфонам марки.

Google DeepMind разработала новый метод обучения искусственного интеллекта, который обещает значительно повысить эффективность ИИ-систем и снизить энергопотребление в сфере ИИ. Технология может стать ответом на растущую озабоченность по поводу экологического воздействия центров обработки данных для ИИ.

Источник изображения: Google DeepMind

Исследовательская лаборатория Google DeepMind представила инновационный метод обучения моделей искусственного интеллекта под названием JEST (Joint Example Selection), который может привести к кардинальным изменениям в области ИИ. Согласно опубликованному исследованию, новая технология обеспечивает 13-кратное снижение числа итераций при обучении и 10-кратное снижение энергопотребления по сравнению с существующими методами, сообщает Tom's Hardware. Иными словами, ИИ можно обучать на порядок быстрее и эффективнее.

JEST отличается от традиционных подходов тем, что обучается на основе целых пакетов данных, а не на отдельных частях. JEST сначала создаёт меньшую модель ИИ, которая оценивает качество данных из источников и ранжирует пакеты по качеству. Затем он сравнивает свою оценку с набором более низкого качества. Далее JEST определяет пакеты, наиболее подходящие для обучения, а затем большая модель обучается на основе наиболее качественных данных, отобранных меньшей моделью.

Ключевым фактором успеха JEST является использование высококачественных, тщательно отобранных наборов данных. Это делает метод особенно требовательным к исходной информации и может ограничить его применение любителями и непрофессиональными разработчиками.

Интересно, что появление JEST совпало с растущей озабоченностью по поводу энергопотребления систем ИИ. По данным исследователей, в 2023 году рабочие нагрузки ИИ потребляли около 4,3 ГВт электроэнергии, что сопоставимо с годовым потреблением Кипра. Более того, один запрос ChatGPT потребляет в 10 раз больше энергии, чем поисковый запрос Google.

Эксперты отмечают, что новая технология может быть использована двояко: для снижения энергопотребления при сохранении текущей производительности или для достижения максимальной производительности при том же уровне энергозатрат. Выбор направления будет зависеть от приоритетов компаний и рыночных тенденций.

Внедрение JEST может оказать значительное влияние на индустрию ИИ, учитывая высокую стоимость обучения современных моделей. Например, затраты на обучение GPT-4 оцениваются в 100 миллионов долларов, а будущие модели могут потребовать еще больших инвестиций. Таким образом, представленный Google DeepMind метод JEST открывает принципиально новые возможности для повышения эффективности и снижения затрат в ИИ-технологии. Практическое применение метода ещё предстоит оценить.

Как уже не раз отмечалось с момента презентации Apple на WWDC 2024 в прошлом месяце, голосовой ассистент Siri после выхода операционной системы iOS 18 получит расширенные возможности за счёт технологий семейства Apple Intelligence, подразумевающих работу с искусственным интеллектом. Более глубокая интеграция двух этих решений, однако, запланирована лишь на следующий год.

Источник изображения: Apple

Об этом в своём традиционном воскресном дайджесте накануне сообщил известный автор специальной рубрики на страницах сайта Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman). По его словам, Siri получит расширенный контроль над приложениями в операционной системе iOS только после выхода версии 18.4 весной следующего года. В бета-версии она будет выпущена в январе, позволяя разработчикам опробовать результаты такой интеграции заранее.

Среди возможностей этой версии iOS 18 и Siri, например, упоминается функция редактирования фотографии по голосовому запросу пользователя и её отправки нужному контакту. Siri также сможет понимать, на какую часть дисплея устройства пользователь в данный момент смотрит, и уже исходя из этого контекста предлагать дальнейшие варианты действий. До гарнитуры дополненной реальности Vision Pro технология Apple Intelligence тоже доберётся только в следующем году, как отмечал ранее Гурман. Устройства класса «умный дом» компании Apple также обзаведутся соответствующими возможностями в более отдалённом будущем. Сперва они должны быть реализованы в компактном настольном роботе Apple, который изначально будет наделён возможностью работы с искусственным интеллектом.

Данные берутся из публикации ИИтоги июня 2024 г.: все жанры, кроме скучного

Технологические гиганты и стартапы переходят на более компактные и эффективные модели искусственного интеллекта, стремясь сократить расходы и повысить производительность. Эти модели, в отличие от своих «старших братьев», таких как GPT-4, могут обучаться на меньшем объёме данных и специализируются на решении конкретных задач.

Источник изображения: Copilot

Microsoft, Google, Apple и стартапы, такие как Mistral, Anthropic и Cohere, всё чаще обращаются к малым и средним языковым моделям искусственного интеллекта. В отличие от больших моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI, которые используют более одного триллиона параметров и их разработка оценивается далеко за 100 миллионов долларов, компактные модели обучаются на более узких наборах данных и могут стоить менее 10 миллионов долларов, при этом используя менее 10 миллиардов параметров.

Компания Microsoft, один из лидеров в области ИИ, представила семейство небольших моделей под названием Phi. По словам генерального директора компании Сатьи Наделлы (Satya Nadella), эти модели в 100 раз меньше бесплатной версии ChatGPT, но при этом справляются со многими задачами почти так же эффективно. Юсуф Мехди (Yusuf Mehdi), коммерческий директор Microsoft, отметил, что компания быстро осознала, что эксплуатация крупных моделей ИИ обходится дороже, чем предполагалось изначально, что побудило Microsoft искать более экономичные решения.

Другие технологические гиганты также не остались в стороне. Google, Apple, а также Mistral, Anthropic и Cohere выпустили свои версии малых и средних моделей. Apple, в частности, планирует использовать такие модели для запуска ИИ локально, непосредственно на смартфонах, что должно повысить скорость работы и безопасность. При этом потребление ресурсов на смартфонах будет минимальным.

Эксперты отмечают, что для многих задач, таких как обобщение документов или создание изображений, большие модели вообще могут оказаться избыточными. Илья Полосухин, один из авторов основополагающей статьи Google в 2017 году, касающейся искусственного интеллекта, образно сравнил использование больших моделей для простых задач с поездкой в магазин за продуктами на танке. «Для вычисления 2 + 2 не должны требоваться квадриллионы операций», — подчеркнул он.

Компании и потребители также ищут способы снизить затраты на эксплуатацию генеративных технологий ИИ. По словам Йоава Шохама (Yoav Shoham), соучредителя ИИ-компании AI21 Labs из Тель-Авива, небольшие модели могут отвечать на вопросы, если перевести всё в деньги, всего за одну шестую стоимости больших языковых моделей.

Интересно, что ключевым преимуществом малых моделей является возможность их тонкой настройки под конкретные задачи и наборы данных. Это позволяет им эффективно работать в специализированных областях при меньших затратах, например, только в юридической отрасли.

Однако эксперты отмечают, что компании не собираются полностью отказываться от LLM. Например, Apple объявила об интеграции ChatGPT в Siri для выполнения сложных задач, а Microsoft планирует использовать последнюю модель OpenAI в новой версии Windows. А такие компании как Experian из Ирландии и Salesforce из США, уже перешли на использование компактных моделей ИИ для чат-ботов и обнаружили, что они обеспечивают такую же производительность, как и большие модели, но при значительно меньших затратах и с меньшими задержками обработки данных.

Переход к малым моделям происходит на фоне замедления прогресса в области больших публично доступных моделей искусственного интеллекта. Эксперты связывают это с нехваткой высококачественных новых данных для обучения, и в целом, указывают на новый и важный этап эволюции индустрии.

Западными средствами массовой информации регулярно освещается тема экспортных ограничений США, которые мешают китайским компаниям разрабатывать и производить чипы с использованием передовых литографических технологий. Представители Huawei считают, что на них свет клином не сошёлся, и у китайской IT-отрасли есть прочие способы продолжить своё развитие.

Источник изображения: Huawei Technologies

Соответствующие заявления на Всемирной конференции по искусственному интеллекту в Шанхае сделал генеральный директор подразделения Huawei Cloud Computing Technologies Чжан Пинъянь (Zhang Ping’an): «Наши вычислительные мощности очень ограничены. Мы не можем полагаться исключительно на ИИ-чипы, выпускаемые по передовым техпроцессам, при строительстве ИИ-инфраструктуры. Нужно проститься с мыслью о том, что мы не можем лидировать в сфере ИИ без доступа к лучшим техпроцессам».

Находящаяся под санкциями США компания видит выход в делегировании части функций по работе с ИИ облачным системам от периферийных устройств типа компьютеров и смартфонов. По словам главы Huawei Cloud, нельзя доверить все вычисления конечным устройствам, поскольку их производительность ограничена доступностью профильных компонентов, энергопотреблением и размером самих устройств.

В Huawei считают, что для развития эффективных систем ИИ с высокой концентрацией вычислительных мощностей в облаке необходимо создавать более скоростные сети передачи информации. В Китае уже начали работу сети поколения 5G-A, которые увеличили пропускную способность в десять раз по сравнению с базовым стандартом 5G, а задержки сократили в те же десять раз. В марте этого года оператор связи China Mobile объявил, что до конца года сеть 5G-A покроет более чем 300 крупных китайских городов. Такая инфраструктура, по логике представителей Huawei, во многом позволит компенсировать отсутствие достаточного количества передовых чипов для ускорения ИИ в терминальных устройствах, используемых в Китае.

Масштабные инвестиции технологических гигантов в инфраструктуру ИИ пока не нашли отображения в росте доходов от этого направления, отметил ресурс Tom's Hardware. Согласно расчётам Дэвида Кана (David Cahn), аналитика Sequoia Capital, компаниям ИИ-индустрии придётся зарабатывать около $600 млрд в год, чтобы компенсировать расходы на свою ИИ-инфраструктуру, включая ЦОД.

Источник изображения: geralt/Pixabay

В прошлом году выручка Nvidia от продажи оборудования для ЦОД составила $47,5 млрд. При этом большую часть оборудования составляли компьютерные ускорители для приложений ИИ и высокопроизводительных вычислений.

Крупнейшие ИТ-компании, такие, как AWS, Google, Meta✴, Microsoft и многие другие, вложили значительные средства в свою инфраструктуру ИИ в 2023 году для работы таких приложений, как OpenAI ChatGPT. Возникает вопрос: «Смогут ли они вернуть эти инвестиции?». По мнению Дэвида Кана, это может означать, что мы являемся свидетелями роста финансового пузыря.

Подсчёты Кана довольно просты. Для начала он удвоил прогноз текущих доходов Nvidia, чтобы покрыть общие затраты на ЦОД ИИ, половину которых составляют расходы на GPU, остальное — затраты на энергию, здания и резервные генераторы. Затем аналитик снова удваивает сумму, чтобы обеспечить 50 % валовой прибыли для конечных пользователей, таких как стартапы или предприятия, покупающих вычислительные ИИ-ресурсы у таких компаний, как AWS или Microsoft Azure, которые тоже должны быть с прибылью.

Провайдеры облачных услуг, как, например, Microsoft, вкладывают значительные средства в покупку GPU. По данным Nvidia, половина её доходов от ЦОД поступает от крупных провайдеров облачных услуг. При этом только Microsoft принесла Nvidia около 22 % выручки в IV квартале 2024 финансового года.

Между тем, в I квартале 2025 финансового года Nvidia продала GPU для ЦОД на сумму около $19 млрд. С выходом более производительных и более дорогих чипов Nvidia B100/B200 сумма инвестиций будет расти.

Если компания OpenAI, разработавшая ИИ-чат-бот ChatGPT и использующая инфраструктуру Microsoft Azure, добилась существенного увеличения доходов: с $1,6 млрд в конце 2023 года до $3,4 млрд в 2024 году, то другим компаниям в сфере ИИ пока не удаётся достичь даже отметки в $100 млн дохода. Тем не менее инвестиции в оборудование ИИ растут, отметил Tom's Hardware.

Как утверждает Кан, даже оптимистические прогнозы доходов крупных технологических компаний от ИИ не оправдывают ожиданий. Если предположить, что Google, Microsoft, Apple и Meta✴ ежегодно будут зарабатывать на решениях ИИ по $10 млрд, а другие компании, такие как Oracle, ByteDance, Alibaba, Tencent, X и Tesla, смогут генерировать по $5 млрд дохода каждая, остаётся разрыв в $500 млрд.

Как полагает аналитик, рынку ИИ предстоит долгий и трудный путь, поскольку предприятиям и стартапам ещё предстоит изобрести приложения, которые приносят реальные деньги. Кан считает, что отрасли следует умерить ожидания быстрой прибыли от достижений в области ИИ, признавая спекулятивный характер текущих инвестиций и необходимость устойчивых инноваций и создания стоимости. В противном случае пузырь стоимостью в сотни миллиардов долларов может лопнуть и обрушить рынок.

Последнее время отчёты о финансовых результатах технологических компаний звучат как реклама искусственного интеллекта (ИИ). Руководители крупных ИТ-компаний последние полтора года докладывают о том, как успешно они работают в этом направлении. Однако со ставкой на ИИ связаны и большие риски. И к сожалению, о них говорят не так громко, отметил Bloomberg.

Источник изображения: flutie8211/Pixabay

Если ознакомиться с разделом «Факторы риска» финансовых отчётов, направляемых компаниями в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC), то можно увидеть грозные предупреждения о существующих рисках, связанных с развёртыванием технологий ИИ. По данным Bloomberg, в этом году по меньшей мере десяток крупных технологических компаний выпустил или обновил предупреждения, связанные с ИИ, в своих финансовых отчётах.

Например, компания Meta✴ Platforms заявила, что её технология ИИ может быть использована для создания дезинформации во время выборов, что приведёт к негативной реакции населения. Корпорация Microsoft утверждает, что может столкнуться с исками об авторских правах, связанных с обучением ИИ-моделей и результатами работы ИИ. Корпорация Oracle предупредила, что её продукты ИИ могут работать не так хорошо, как ИИ-решения конкурентов.

В этом разделе компании описывают, что может пойти не так, пытаясь предотвратить будущие судебные иски акционеров. В последние годы, например, реализовались такие риски, как изменение климата, военные действия в различных регионах, а также крах банка Кремниевой долины.

Предупреждения представляют собой трезвую оценку рисков в противовес безудержной пропаганде ИИ. В частности, Alphabet, материнская компания Google, сообщила, что использование её инструментов ИИ «может негативно повлиять на права человека, конфиденциальность, занятость или другие социальные проблемы», что приведёт к судебным искам или финансовым потерям.

Как отметил Bloomberg, нередко предупреждения, указанные в этом разделе, противоречат официальной линии компании. Adobe Inc. уже давно утверждает, что её программы, такие как Photoshop, останутся главными для творческих профессионалов на протяжении многих лет. Но ранее в этом году компания добавила в раздел «Факторы риска» предупреждение о том, что распространение ИИ может ударить по занятому в отрасли персоналу и, как следствие, спросу на её ПО.

Вовсе не факт, что указанные факторы рисков реализуются, но время от времени это случается. Корпорация Nvidia с начала 2023 года высказывала опасения по поводу того, что неправильное использование ИИ может привести к ограничениям на её продукты. И это действительно произошло — поставки передовых ускорителей компании в Китай попали под запрет. Более того, после того как в прошлом году администрация Байдена ужесточила экспортные ограничения на передовые компьютерные чипы, Nvidia обновила свои документы, указав, что ограничения могут продолжать расширяться. И в итоге в мае Bloomberg сообщил, что США замедляют процедуру одобрения экспорта чипов на Ближний Восток.

В число компаний, которые в этом году добавили в отчётах новые факторы риска, связанные с ИИ, вошли Palo Alto Networks, Dell Technologies и Uber Technologies. В большинстве случае компании указывают факторы риска, чтобы не стать объектом судебных исков. И большую часть дополнений можно свести к следующему: если что-то с ИИ пойдёт не так, мы вас предупреждали, подытожил Bloomberg.

Крупнейший контрактный производитель электронных устройств, компания Foxconn (Hon Hai Precision Industry), на этой неделе отчиталась о предварительных итогах деятельности во втором квартале, и рост выручки на 19,1 % до рекордных $47,8 млрд превзошёл ожидания аналитиков. Июньская выручка также побила сезонный рекорд, увеличившись на 16,1 % до $15,12 млрд.

Источник изображения: Weibo, Foxconn

По словам представителей компании, на которые ссылается Reuters, в третьем квартале выручка Foxconn также должна вырасти как последовательно, так и год к году, но точная сумма на данном этапе не называется, как и величина прироста в процентах. Контрактный производитель просто поясняет, что второе полугодие с его точки зрения характеризуется пиковыми значениями финансовых показателей, поскольку объёмы выпуска электронных устройств в этот период набирают обороты в преддверии сезонного роста спроса к концу года.

Foxconn не только производит компьютеры, планшеты и смартфоны Apple, но и выпускает серверные системы для Nvidia на основе востребованных сейчас ускорителей вычислений для систем искусственного интеллекта. Подъём спроса в этом сегменте позволяет компании не только демонстрировать более высокие результаты во втором квартале по сравнению с ожиданиями рынка, но и с уверенностью смотреть в ближайшее будущее. Именно направление серверного и телекоммуникационного оборудования обеспечило во втором квартале заметный рост выручки Foxconn, а вот в сегменте потребительской электроники положительной динамики в годовом сравнении не наблюдалось. Подробный отчёт об итогах второго квартала Foxconn опубликует только в середине августа.

Попутно сообщается, что Foxconn получила от властей Вьетнама разрешение потратить в общей сложности $551 млн на строительство дополнительных мощностей по производству электронных устройств на севере страны. Одно из двух предприятий, которое здесь появится, сможет выпускать до 4,2 млн электронных развлекательных устройств в год. С учётом этих средств, инвестиции Foxconn в экономику вьетнамской провинции Куанг Нин достигнут $1 млрд. Два предприятия на севере страны будут построены к сентябрю 2025 года. Развивая своё присутствие во Вьетнаме, Foxconn снижает риски, связанные с высокой концентрацией своих предприятий в Китае, который находится под растущим политическим давлением США.

В начале прошлого года некий хакер смог проникнуть во внутренние системы обмена сообщениями OpenAI, разработчика ИИ-чат-бота ChatGPT, и похитил сведения о технологических наработках стартапа, пишет The New York Times. По словам источников издания, злоумышленник выведал подробности о новейших достижениях в сфере ИИ компании из дискуссий сотрудников на форуме, но ему не удалось взломать системы, где создаются её продукты и содержится информация о них.

Источник изображения: TheDigitalArtist / Pixabay

Поскольку никакая информация о клиентах или партнёрах не была украдена, OpenAI не стала предавать публичной огласке этот инцидент, хотя и сообщила о нём на общем собрании сотрудников в апреле прошлого года, а также уведомила совет директоров. Руководители не посчитали инцидент угрозой национальной безопасности, полагая, что хакер был частным лицом, и не стали информировать об этом ФБР и правоохранительные органы.

И всё же у некоторых сотрудников OpenAI возникли опасения, что иностранные государства, такие как Китай, могут украсть сведения об ИИ-технологиях, что в конечном итоге может поставить под угрозу национальную безопасность США. Леопольд Ашенбреннер (Leopold Aschenbrenner), менеджер OpenAI, направил совету директоров OpenAI записку, в которой сообщил о недостаточности мер, предпринимаемых компанией для защиты своих секретов от вмешательства иностранных государств.

Весной 2024 года Ашенбреннера уволили из-за утечки другой информации, но он посчитал увольнение политически мотивированным. В связи с этим бывший сотрудник рассказал о происшедшем в прошлом году взломе IT-инфраструктуры OpenAI. «Мы ценим обеспокоенность, которую Леопольд выражал во время работы в OpenAI, но это не является причиной его увольнения», — заявила пресс-секретарь OpenAI Лиз Буржуа (Liz Bourgeois). Также она опровергла утверждения Ашенбреннера о недостаточности мер компании по защите корпоративных систем от хакерских атак.

В прошлом месяце президент Microsoft Брэд Смит (Brad Smith) сообщил конгрессменам в ходе дачи показаний в Капитолии о том, как китайские хакеры использовали системы компании для широкомасштабной атаки на сети федерального правительства. Поэтому опасения по поводу возможной причастности Китая к атаке на сети OpenAI нельзя считать безосновательными.

Вместе с тем на данный момент нет убедительных доказательств того, что современные ИИ-технологии представляют собой серьёзную угрозу национальной безопасности США. Исследования OpenAI, Anthropic и других организаций показали, что ИИ не более опасен, чем поисковые системы. Даниэла Амодей (Daniela Amodei), соучредитель и президент Anthropic, сообщила, что, если бы сведения об ИИ-технологиях компании похитили или же передали другим, это не представляло бы никакого серьёзного риска. «Если бы наши знания передали кому-то другому, могло бы это нанести огромный вред обществу? Наш ответ: нет, вероятно, нет», — сказала представитель компании корреспонденту The New York Times.

Данные берутся из публикации Очная ставка: сравнительное тестирование диалоговых ИИ-моделей YandexGPT и GigaChat

Правила экспортного контроля, которые на протяжении предыдущих двух лет планомерно ограничивали Nvidia в способности поставлять свои ускорители вычислений в Китай, ударили по бизнесу компании, но она предложила адаптированные решения, на поставках которых сможет в этом году выручить около $12 млрд. Более того, её ускорители H20 будут популярнее решений Huawei.

Источник изображения: Nvidia

У последнего обстоятельства, как поясняет Financial Times, имеется простое объяснение. Принято считать, что выпускающая для Huawei передовые по меркам местной промышленности 7-нм чипы компания SMIC просто не может делать это в достаточных количествах. По прогнозам специалистов SemiAnalysis, в этом году Huawei сможет от силы продать в Китае около 550 000 ускорителей Ascend 910B, оснащаемых теми самыми 7-нм чипами. При этом Nvidia сможет за то же время реализовать более 1 млн ускорителей H20, поставки которых в Китай может осуществлять даже в условиях действующих санкций США.

При стоимости каждого ускорителя от $12 000 до $13 000 это позволит Nvidia только на данном виде продукции выручить в Китае не менее $12 млрд по итогам текущего года. Это больше, чем она выручила в прошлом фискальном году ($10,4 млрд) с учётом реализации всех видов продукции на китайском рынке. Впрочем, динамика изменения выручки в относительных величинах не может радовать руководство Nvidia, ведь до введения санкций в 2021 году китайский рынок определял более четверти всей выручки компании, а теперь его доля снизится до 10 % в лучшем случае.

При этом ускорители H20 даже с учётом их ограниченного быстродействия будут пользоваться на китайском рынке высоким спросом, как предполагают эксперты. Во-первых, на практике они даже чуть быстрее конкурирующих Huawei Ascend 910B. Во-вторых, они позволяют разработчикам не менять программную экосистему и продолжать пользоваться продукцией Nvidia. Наконец, в условиях трудностей SMIC с масштабированием производства 7-нм чипов особых альтернатив у китайских клиентов и не остаётся.

Совокупная вычислительная мощь кластера определяется не только удельной производительностью каждого ускорителя, но и способностью создателей объединять их максимальное количество в одной системе. Китайская компания Moore Threads предложила своим клиентам решение, позволяющее создать кластер из 10 000 ускорителей, во многом нивелируя ограничения США на масштабирование таких систем.

Источник изображения: Moore Threads

Напомним, что Moore Threads была основана в 2020 году опытным специалистом Nvidia, который задался целью выпускать подобные ускорители вычислений и игровые видеокарты для китайского рынка, но к октябрю 2023 года компания закономерно попала под экспортные ограничения США. Компенсировать более низкую производительность своих ускорителей вычислений по сравнению с решениями Nvidia компания пытается созданием более выгодных условий для масштабирования кластеров.

В частности, как отмечает South China Morning Post, модернизированное решение KUAE позволяет увеличить количество работающих в одном кластере ускорителей Moore Threads до 10 000 штук. Ускорители MTT S4000 оснащаются чипами с 128 тензорными ядрами и 48 Гбайт памяти, а соединяться друг с другом им позволяет интерфейс MTLink. Теперь в одном кластере можно объединить до 10 000 ускорителей, обеспечив более высокую совокупную производительность вычислений. Решение Nvidia A100, поставки которого в Китай запрещены, в три раза превосходит MTT S4000 по быстродействию, хотя и не является новейшим в ассортименте продукции американской компании. В условиях санкций китайские разработчики систем искусственного интеллекта всё равно вынуждены полагаться на местных поставщиков ускорителей, Moore Threads является одним из них.

Китай доминирует в глобальной гонке патентов в сфере генеративных нейросетей. Опубликованный отчёт Организации Объединённых Наций указывает на то, что в период с 2014 по 2023 годы представители Поднебесной подали свыше 38 тысяч заявок на получение патентов в этой области.

Источник изображения: Copilot

Это в шесть раз больше количества патентных заявок, которые были поданы за тот же период изобретателями из США. В общем рейтинге уверенно лидирует Китай с 38210 патентами в сфере генеративных нейросетей. На втором месте рейтинга с большим отставанием располагаются США (6276 патентов), Южная Корея (4155 патентов), Япония (3409 патентов) и Индия (1350 патентов).

Также отмечается, что доля патентов в сфере генеративных нейросетей составляет 6 % от общего количества изобретений в области искусственного интеллекта. «Резкий рост патентной активности отражает последние технологические достижения и потенциал генеративного ИИ», — сказано в отчёте ООН.

Источник изображения: CNBC

Китай стремится догнать в сфере разработки ИИ-алгоритмов OpenAI, разработчика ИИ-бота ChatGPT, и других технологических гигантов, таких как Microsoft, Alphabet, Google и Amazon. В прошлом году китайские IT-гиганты Alibaba и Baidu сделали общедоступными собственные ИИ-боты для усиления конкуренции с зарубежными аналогами. В этом году Китай приступил к реализации трёхлетнего плана по ужесточению стандартов в сфере ИИ-чипов, генеративного ИИ и наращиванию национальных вычислительных мощностей, направленного на стимулирование технологического и экономического развития страны.

В отчёте ООН также указано, что наибольшее количество патентов приходится на технологии в сфере генерации изображений и видео (17996 патентов). Ещё 13494 патента связаны с технологиями обработки текста, 13480 патентов — с генерацией речи и музыки.

Пока другие игровые компании с нетерпением ждут возможности воспользоваться предоставляемыми генеративным искусственным интеллектом преимуществами, японский платформодержатель Nintendo идёт своим путём.

Источник изображений: Nintendo

В ходе недавней встречи с акционерами президента Nintendo Сюнтаро Фурукаву (Shuntaro Furukawa) спросили, как в своей деятельности компания собирается задействовать ИИ.

Фурукава отметил, что разработка игр и искусственный интеллект всегда были тесно связаны: смежные с ИИ технологии издавна использовались, например, для управления перемещением вражеских персонажей.

Mario & Luigi: Brothership

Что касается генеративного ИИ, то Фурукава видит потенциал для достижения с его помощью «более креативных» результатов, однако отмечает имеющиеся у технологии проблемы с правами на интеллектуальную собственность.

«У нас десятки лет опыта в создании игрового опыта для наших потребителей. Мы продолжаем следить за новыми разработками, но надеемся придерживаться своих ценностей, которые недостижимы посредством одних лишь технологий», — заявил Фурукава.

Super Mario Party Jamboree

Гендиректор Sony Group Кенитиро Ёсида (Kenichiro Yoshida) недавно высказывал схожую точку зрения: по его мнению, ИИ следует использовать для поддержки человеческого творчества, а не его замены.

В Ubisoft считают, что генеративный ИИ поможет сделать игры компании «интереснее и более персонализированными», а руководство Electronic Arts видит в технологии возможность на миллиарды долларов.