Google бьёт тревогу: ИИ съедает мощности так быстро, что удваивать их нужно каждые 6 месяцев. google.. google. Блог компании BotHub.. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь.. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ.. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект.. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение.. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение.. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное.. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное. нейросети.
Google бьёт тревогу: ИИ съедает мощности так быстро, что удваивать их нужно каждые 6 месяцев - 1

Google столкнулся с беспрецедентным ростом нагрузки на свои ИИ-сервисы и теперь, по словам вице-президента по облачным инфраструктурам Амина Вахдата, компании приходится удваивать мощности для обслуживания ИИ каждые шесть месяцев. Это заявление прозвучало на внутреннем собрании 6 ноября, где сотрудникам показали слайд с фразой: «Now we must double every 6 months… the next 1000× in 4–5 years». То есть Google ожидает увеличение нагрузки примерно в тысячу раз уже в ближайшие годы – и готовит инфраструктуру к такой экспоненте.

Рост расходов становится неизбежным. Google поднял прогноз капитальных затрат до 91-93 млрд долларов в год, и основной объём этой суммы уходит на серверы, хранилища и сетевые системы. Причина проста: запросы к моделям становятся более масштабными, сами модели – сложнее, а применение ИИ расширяется на всю экосистему Google, включая поиск, Workspace, Cloud и продукты для разработчиков. Даже при активной оптимизации компании не удаётся сдержать взрывной рост нагрузки.

При этом Google подчёркивает, что просто наращивать дата-центры недостаточно. Компания делает ставку на собственные чипы и оптимизацию моделей. Вахдат отметил, что новый TPU Ironwood и другие архитектурные улучшения должны значительно повысить энергоэффективность и снизить стоимость вычислений при росте качества моделей. Это важно, потому что вертикальные затраты на ИИ растут быстрее, чем успевает расти инфраструктура, и если Google не ускорится, предложение мощности отстанет от спроса клиентов и собственных сервисов.

Внутренние прогнозы в компании однозначны. Отставание по инфраструктуре сегодня представляет больший риск, чем чрезмерные инвестиции. Спрос на генеративный ИИ уже превышает предложение мощностей, и любое замедление роста вычислительных ресурсов может стать критическим узким местом. По сути, Google оказался в ситуации, где единственный способ удержаться в гонке – постоянно и агрессивно наращивать способность обслуживать ИИ-модели, причём в два раза каждые полгода. Будем следить за новостями!


Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник

Автор: cognitronn

Источник

Rambler's Top100