Брошка Наебуллиной

Европа придумала план? Часть 2

Экономические неудачи Европы давно беспокоят политиков. Но теперь они стали главными в их повестке дня, поскольку разрыв в росте с США растет. Количество патентов мирового уровня в области передовых цифровых технологий в США составляет 50 тыс. патентов в то время, как в ЕС менее 10 тыс. ЕС попросил Марио Драги, бывшего премьер-министра Италии, придумать способы повышения конкурентоспособности блока. Согласно отчету Драги, ключ к решению проблемы в развитии ИИ, потенциальные выгоды от которого представляют собой фактор и возможность обрести экономическую мощь. Драги признал, что компьютеры EuroHPC (Европейское совместное предприятие по высокопроизводительным вычислениям) не могут конкурировать с американскими фирмами гипермасштабного ИИ, и предложил выделить 100 млрд евро на инфраструктуру ИИ.

Аналитики из Bruegel, однако, разочарованы докладом. Сеть EuroHPC из 9 суперкомпьютеров не справляется с задачей предоставления современной вычислительной инфраструктуры ИИ для коммерческого использования. Эти компьютеры были разработаны для научных исследований, а не для обучения моделей общего назначения или генеративных моделей ИИ, таких как ChatGPT. У них не более нескольких тысяч графических процессоров Nvidia, которые играют центральную роль в обучении моделей. Это крошечная мощность по сравнению с самым передовым вычислительным центром ИИ Meta, который, как сообщается, содержит 600 000 чипов ИИ Nvidia.

Каждый чип Nvidia AI стоит более $30 000. Для самого передового вычислительного центра Meta с 600 000 таких чипов это составляет $18 млрд только для специализированных чипов AI, без учета других аппаратных потребностей. Расходы в размере $162 млрд в год (т. е. 9 суперкомпьютеров EuroHPC x $18 млрд) просто превышают финансовые ресурсы ЕС. Это без учета расходов на обучение моделей ИИ, которые стремительно растут, достигая сотен миллионов евро, а также норму амортизации 100% амортизации за 8,5 месяцев. За это время появится новое поколение вычислительных чипов ИИ с превосходящей производительностью.

Все это выходит за рамки финансовой досягаемости бюджетов ЕС. Даже крупнейшим американским технологическим компаниям вскоре будет трудно финансировать, и они могут быть вынуждены сотрудничать. Это также еще раз обозначает и необходимость проанализировать наше положение в сфере ИИ, которое я описывал в посте выше.

@naebrosh

www.group-telegram.com/us/naebrosh.com/624

2.6K viewsedited  Nov 5 at 16:06

Европа придумала план? Часть 2

Экономические неудачи Европы давно беспокоят политиков. Но теперь они стали главными в их повестке дня, поскольку разрыв в росте с США растет. Количество патентов мирового уровня в области передовых цифровых технологий в США составляет 50 тыс. патентов в то время, как в ЕС менее 10 тыс. ЕС попросил Марио Драги, бывшего премьер-министра Италии, придумать способы повышения конкурентоспособности блока. Согласно отчету Драги, ключ к решению проблемы в развитии ИИ, потенциальные выгоды от которого представляют собой фактор и возможность обрести экономическую мощь. Драги признал, что компьютеры EuroHPC (Европейское совместное предприятие по высокопроизводительным вычислениям) не могут конкурировать с американскими фирмами гипермасштабного ИИ, и предложил выделить 100 млрд евро на инфраструктуру ИИ.

Аналитики из Bruegel, однако, разочарованы докладом. Сеть EuroHPC из 9 суперкомпьютеров не справляется с задачей предоставления современной вычислительной инфраструктуры ИИ для коммерческого использования. Эти компьютеры были разработаны для научных исследований, а не для обучения моделей общего назначения или генеративных моделей ИИ, таких как ChatGPT. У них не более нескольких тысяч графических процессоров Nvidia, которые играют центральную роль в обучении моделей. Это крошечная мощность по сравнению с самым передовым вычислительным центром ИИ Meta, который, как сообщается, содержит 600 000 чипов ИИ Nvidia.

Каждый чип Nvidia AI стоит более $30 000. Для самого передового вычислительного центра Meta с 600 000 таких чипов это составляет $18 млрд только для специализированных чипов AI, без учета других аппаратных потребностей. Расходы в размере $162 млрд в год (т. е. 9 суперкомпьютеров EuroHPC x $18 млрд) просто превышают финансовые ресурсы ЕС. Это без учета расходов на обучение моделей ИИ, которые стремительно растут, достигая сотен миллионов евро, а также норму амортизации 100% амортизации за 8,5 месяцев. За это время появится новое поколение вычислительных чипов ИИ с превосходящей производительностью.

Все это выходит за рамки финансовой досягаемости бюджетов ЕС. Даже крупнейшим американским технологическим компаниям вскоре будет трудно финансировать, и они могут быть вынуждены сотрудничать. Это также еще раз обозначает и необходимость проанализировать наше положение в сфере ИИ, которое я описывал в посте выше.

@naebrosh

BY Брошка Наебуллиной