⚡️ШI-обчислення зростають швидше за закон Мура: що це змінюєCEO Microsoft AI Мустафа Сулейман у новій статті описує масштаб змін:з 2010 року обсяг обчислень для навчання ШI-моделей виріс у трильйон разів — з ~10¹⁴ до 10²⁶ FLOPs.Що стоїть за цим зростанням:🟢продуктивність GPU NVIDIA зросла більш ніж у 7 разів за 6 років🟢нові чипи, як Microsoft Maia 200, дають кращу економіку обчислень🟢пам’ять HBM3 і технології на кшталт NVLink та InfiniBand дозволяють об’єднувати сотні тисяч GPU в єдині системиУ результаті:навчання моделей прискорилось у 50 разів з 2020 року, що значно перевищує темпи, які прогнозував закон Мура.Паралельно змінюється софт:🟢необхідні обчислення для досягнення того ж рівня якості зменшуються вдвічі кожні ~8 місяців🟢вартість обслуговування моделей у деяких випадках знизилась у сотні разів🟢до 2027 року глобальні AI-ресурси можуть зрости в 10 разівКлючова ідея:такий темп розвитку веде до переходу від чат-ботів до напівавтономних агентів, які здатні виконувати складні задачі — від коду до управління процесами.Головне обмеження — енергія. Але зниження вартості відновлюваних джерел і батарей відкриває можливість масштабування.#ai #business #innovationGrowth Digest: IT news & analytics