人工知能の概念は、1956 年のダートマス会議で初めて提案されました。その後半世紀以上にわたり、関連理論、アルゴリズム、計算能力の継続的な開発とアップグレードにより、人工知能はついに近年、人工知能の到来をもたらしました。まさに「ハイライトの瞬間」であり、第 4 次産業革命の重要な基礎となります。特に、昨年の生成 AI の人気により、数え切れないほどの業界が、顧客業務、販売およびマーケティング、ソフトウェア エンジニアリング手法の改善における無限の可能性を認識できるようになりました。
AIGC を直接適用するニュース、映画、テレビなどのよく知られたメディア コンテンツ業界やクリエイティブ業界に加えて、多くの企業が自社の改善における AI の積極的な役割を認識しており、人工知能の破壊的な影響が加速しています。ビジネスの競争力を強化し、さまざまなビジネス モデルに統合された最新の AI を生成しようとしています。しかし、あらゆる階層が AI に対して非常に前向きな姿勢を示しているにもかかわらず、AI の産業応用がまだ模索段階にあることは否定できません。
「興味深いのは、今日のように AI に関するあらゆる種類の新しい主張や新しい展開を聞き続けるということは、AI がまだ普及に達していないことを意味するということです。そして、AI について聞かれなくなったとき、AI はあらゆる世界に入り込んでいるのです。個人およびすべての企業の仕事と生活の中に遍在しています」と、インテル中国ソフトウェア技術協力部門の Tang Jiong 氏は、数日前のインテル エンタープライズ AI オープン ソフトウェア エコシステム メディア共有カンファレンスで述べました。
Tang Jiong 氏が述べたように、人工知能は機械学習、深層学習、生成 AI の段階を経ていますが、本当の意味で「AI がどこにでも存在する」までにはまだ長い道のりがあります。エンタープライズ AI を真に実装し、企業の発展を支援するために、インテルはオープン AI エコシステムの構築に長年取り組んでおり、エコロジカル パートナーとのリソース コラボレーションを実現し、顧客の実際のニーズに基づいて豊富なソフトウェアに基づいて多様な AI を作成してきました。企業のビジネスのアップグレードを促進するソリューション。
インテルのビジョンでは、AI のユビキタス化を促進するには、次の 3 つの側面から始める必要があります。
1 つ目は、イノベーションを加速することです。現在、驚くべき生成 AI や大型モデルが数多く開発されていますが、Vincent 写真であれ、Vincent 動画であれ、これらのアプリケーションはまだ企業に本格的に実装されておらず、真の「生産性を解放する」システムの構築にはまだ程遠いです。 「キラーアプリケーション」までの道のりはまだ長い。したがって、開発者にさらなる利便性を提供し、開発と革新を奨励する必要があります。
イノベーションを加速するためのインテルの答えは「オープン性」です。これは、これらのプログラム可能なオープン環境を通じて、PyTorch、TensorFlow、Python などのソフトウェアやアプリケーションを中心とした、より多くのオープン リソース プラットフォームを個人および企業の開発者に提供することを意味します。より多くの開発者がアプリケーションの革新を実行します。同時に、さまざまなハードウェア プラットフォームで一貫したエクスペリエンスが得られるようにするために、インテルは、開発者が再プログラミングせずにさまざまな異種プラットフォームで柔軟な開発を実現できるように、oneAPI や OpenVINO などのオープン ソース ツールも多数提供しています。
さらに、AI 推論で発生する可能性のある「幻覚」問題を回避するために、インテルは信頼性の高いデータを使用することを前提として、ソリューション全体の信頼性と推論精度を向上させるために、さまざまなソフトウェア モジュールも使用します。
2つ目は価値の最大化です。現在のAIはまだエンターテイメントの段階にあり、実際の価値を生み出す段階には程遠いです。したがって、企業はリソース使用率を最適化しながらコストを削減するために、最も適切なワークロードを最も適切なプラットフォームに割り当てる必要があります。
「クラウド コンピューティングと比較すると、AI のコスト構造はまったく異なる傾向を示しています。クラウド コンピューティングの費用対効果は、CPU の効率的なスケジューリング、つまり、CPU のアイドル時間をさまざまなユーザーに割り当ててコストを削減することによってもたらされます。」 AI 時代には、AI アクセラレータにいわゆる自由な時間はありません。最大限の価値を達成するには、効率を最大化するには、さまざまな AI ワークロードを最適なハードウェア プラットフォームに割り当てる必要があります。たとえば、一部の AI タスクはクラウドでの実行に適していますが、他のタスクはエッジ デバイスまたはデバイス側での実行に適しています。負荷をさまざまなハードウェア プラットフォームに分散することは、実際にコストの節約に役立ちます」と Tang Jiong 氏は結論付けました。
3 つ目は、柔軟な展開です。 AI のアプリケーションには、クラウドからエッジ、エンドに至るまでの広範で複雑なソフトウェアとハードウェア スタックが含まれ、さまざまなモジュールがさまざまなプラットフォームにデプロイされ、効率も異なります。したがって、これらの異種プラットフォーム上で AI ソリューションをどのように柔軟に展開するかも大きな問題です。
実際、自社だけで完全な AI ソリューションを提供できる企業はありません。そのためには、アプリケーション ベンダーやデータベース ベンダーの協力も不可欠です。インテルは、AI ソリューションの「分解」という概念を提案しています。複雑なソリューションをより小さなモジュールにまとめることで、さまざまなパートナーがそれぞれの専門分野に集中できるようになり、同時に AI ソリューションをさまざまなハードウェアに柔軟に展開して最適化できるようになります。
企業が生成 AI を迅速に展開し、新しいテクノロジーとアルゴリズムをできるだけ早く適用し、異種エコシステムの相互運用性と RAG テクノロジーを強化できるようにするために、インテルはパートナーと協力して、さまざまなメーカーのコードとコードを統合することを目的とした OPEA を立ち上げました。モジュールを使用して完全な AI ソリューションを形成します。
OPEA は、オープンで透明なプラットフォームとして、開発者や企業が自分たちの貢献と最適化ポイントをより深く理解できるようにし、間違った大規模モデルやその他のテクノロジーの選択によって引き起こされる大幅なやり直しを回避できます。国内メーカーが参加しており、さらに多くの中国のソフトウェア業界パートナーが参加することが期待されています。
諺にもあるように、一本の木では森は作れない。 AI テクノロジーのトレンドが到来すると、オープンで信頼性が高く、導入が容易な戦略がエンド ユーザーにとって非常に重要になります。これは、ビジネスの拡大を完全に推進し、その可能性を解放するために、インテルがエコシステム全体と協力するための基礎でもあります。エンタープライズ AI、インテルも Orient Guosen、Hisin Zhisheng、Xinghuan Technology を含む多くの企業と多くの緊密な協力関係に達しています。
Oriental Guosen はビッグデータ、クラウド コンピューティング、人工知能に重点を置いたソフトウェア会社で、過去 5 年間にわたり、通信、金融、産業などの多くの分野にサービスを提供しており、さまざまな最先端のコンピューティング テクノロジー分野でインテルと協力してきました。 、インテルと提携して、オールインワンマシンのトレーニングとプッシュを行う「Staff」シリーズを立ち上げた、Oriental Guoxin 副社長兼 CEO CTO の Zha Li 氏は、「『Staff』オールインワン マシン アプリケーションは、エンタープライズ レベルの OPEA と一致します。エンタープライズ レベルの AI プラットフォームは、自己所有、専有、民営化された展開ハードウェア プラットフォームを備えていることを望んでいます。インダストリ モデルは、これらのソフトウェアとハードウェアをパッケージ化し、すぐに使えるエンドツーエンドで企業ユーザーに提供します。」
中国でいち早く AI 関連ビジネスに取り組んだ企業の 1 つとして、Haixin Zhisheng のゼネラルマネージャーである Meng Fanjun 氏は、多くの企業が AI の問題を解決するために GPU を導入していると述べ、次のように述べています。 Haixin Zhisheng は、Intel が提供する OpenVINO と oneAPI ソフトウェアを使用して、CPU の適用幅を増やし、Intel が新たに発売した Xeon CPU での AI 推論パフォーマンスを向上させています。
2013 年に設立された Staring Technology は、大規模モデル、知識ベース、ベクター ライブラリ、その他の製品の研究開発に重点を置いており、Intel の生態協力部門のゼネラルマネージャーである Zhang Lei 氏とも緊密な協力関係を築いています。スターリングテクノロジー社がIntelと協力して開発したWuya・Wenzhi AIPCバージョンは、不十分なクラウドコンピューティングパワーとデータセキュリティの点でユーザーの課題を効果的に解決できるとインタビューで述べた。これは、クラウド コンピューティング能力のリソース ボトルネックを軽減するだけでなく、機密データをパブリック クラウドにアップロードできない、またはアップロードしたくないユーザーに対して、より安全で柔軟なローカル AI アプリケーション ソリューションを提供します。
前世紀の理論的探求から今日の生成型 AI の流行に至るまで、人工知能は常に生活と社会を再構築しています。現在、ビジネス価値の実現における AI の可能性を積極的に模索する企業が増えています。インテルは、大手半導体メーカーとして、オープンでスケーラブルなソフトウェアおよびハードウェアのプラットフォームと、その可能性を解き放つエンドツーエンドのソリューションを通じて企業を支援することに取り組んでいます。 AIの。 「インテルの場合、特定のプロセス操作や AI プロセス変革の詳細について企業と直接話し合うことはありませんが、私たちが提供するフレームワークは、全体的なステップと概念を含む青書や白書に似たガイダンス文書を企業に提供できます。このような文書は、企業が AI テクノロジーを導入する際に考慮すべき重要な手順と要素を示しています」と Tang Jiong 氏は最後に述べました。