Головний стратегічний директор OpenAI, Джейсон Квон, заявив, що графічні процесори (GPU) не є основним фактором, який відрізняє успішні лабораторії в секторі штучного інтелекту. У недавньому епізоді подкасту “Auren Hoffman” Квон підкреслив, що хоча обчислювальна потужність є важливою для індустрії ШІ в цілому, вона не є найкритичнішим елементом на організаційному рівні.
Квон пояснив, що просте ототожнення обчислень з капіталом не гарантує успіху. Він зазначив: “Якщо ви просто зведете обчислення до капіталу, ви знаєте, це просто гроші, а потім ви купуєте фізичну інфраструктуру. Ми не обов’язково припускаємо в багатьох інших галузях або навіть у технологічних галузях, що якщо ви просто найбільш капіталізована компанія або організація, ви автоматично виграєте.” Він підкреслив важливість ефективного використання ресурсів і їх застосування до різних стратегічних ініціатив.
Згідно з Квоном, три фактори є більш значущими, ніж обчислення: дефіцит, вибір ставок і організаційна структура. Він припустив, що дефіцит може стимулювати інновації, вимагаючи більш стратегічних рішень щодо використання обмежених ресурсів. Вибір ставок, який включає визначення напрямків досліджень, знання, коли інвестувати далі, і коли змінити курс, також є критично важливим для отримання конкурентної переваги. Крім того, Квон зазначив, що організації повинні мати відповідну ємність і структуру для здійснення та підтримки цих стратегічних ставок, а також правильні критерії для вибору.
Квон і OpenAI не відповіли на запит Business Insider про коментар.
Щодо більш широкої динаміки в індустрії, Квон визнав, що обчислення, ймовірно, є найважливішим фактором на рівні країни або галузі. Він зазначив, що обчислення є необхідними для діапазону та різноманітності експериментів, які можуть бути проведені в дослідженнях.
OpenAI висловила сильний попит на обчислювальну потужність. Генеральний директор Сем Альтман зазначив у пості на X, що компанія тестує нові функції, використовуючи значні обчислювальні ресурси. Він сказав: “Ми також хочемо дізнатися, що можливо, коли ми викидаємо багато обчислень, за сьогоднішніми витратами на моделі, на цікаві нові ідеї.”
Кевін Уайл, головний продукт-менеджер OpenAI, зазначив у подкасті “Moonshot”, що щоразу, коли компанія отримує більше GPU, вони відразу ж починають використовуватися. Альтман також вказав у липні, що OpenAI планує придбати понад 1 мільйон GPU до кінця року. Для порівняння, xAI Ілона Маска повідомила про використання суперкластеру з понад 200 000 GPU, названого Колос, для навчання своєї моделі Grok4.
Інші технологічні компанії також висловили свою значну потребу в GPU. Марк Цукерберг заявив у подкасті “Access”, що Meta використовує “обчислення на дослідника” як конкурентну перевагу і активно інвестує в GPU та необхідну спеціалізовану інфраструктуру для їх підтримки.
Для отримання додаткових деталей оригінальну статтю можна знайти на Business Insider.