O conceito de inteligência artificial foi proposto pela primeira vez na Conferência de Dartmouth em 1956. Nos mais de meio século seguintes, com o contínuo desenvolvimento e atualização de teorias, algoritmos e poder de computação relevantes, a inteligência artificial finalmente Nos últimos anos, deu início a um verdadeiro "momento de destaque" e tornar-se uma importante pedra angular da quarta revolução industrial. Em particular, a popularidade da IA generativa no ano passado permitiu que inúmeras indústrias vissem as suas infinitas possibilidades na melhoria das operações dos clientes, vendas e marketing, e métodos de engenharia de software.
Além das conhecidas indústrias de conteúdo de mídia, como notícias, cinema e televisão, e criatividade, que aplicam diretamente o AIGC, o efeito disruptivo da inteligência artificial está se acelerando em vários setores. Muitas empresas perceberam o papel positivo da IA na melhoria de seus negócios. competitividade empresarial e estão tentando gerar IA moderna integrada em diferentes modelos de negócios. Mas é inegável que, embora todas as esferas da vida tenham uma atitude muito positiva em relação à IA, a aplicação industrial da IA ainda está em fase exploratória.
"O interessante é que quando você continua a ouvir todos os tipos de novas afirmações e desenvolvimentos sobre IA como hoje, isso significa que a IA ainda não atingiu a onipresença. E quando você não ouve mais sobre IA, ela entrou em todos os lugares. É verdadeiramente onipresente no trabalho e na vida dos indivíduos e de todas as empresas", disse Tang Jiong, da Divisão de Cooperação de Tecnologia de Software da Intel China, na Conferência de Compartilhamento de Mídia do Ecossistema de Software Aberto da Intel Enterprise AI, há alguns dias.
Como disse Tang Jiong, embora a inteligência artificial tenha passado pelos estágios de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e IA generativa, ainda há um longo caminho a percorrer antes que "a IA esteja em toda parte" no verdadeiro sentido. Para realmente implementar a IA empresarial e ajudar as empresas a se desenvolverem, a Intel está comprometida em construir um ecossistema aberto de IA há muitos anos, realizando a colaboração de recursos com parceiros ecológicos e com base nas necessidades reais dos clientes para criar uma IA diversificada baseada em um software rico. pilha de soluções para promover atualizações de negócios empresariais.
Na visão da Intel, promover a onipresença da IA exige partir de três aspectos:
A primeira é acelerar a inovação . Hoje em dia, muitos modelos surpreendentes de IA generativa e grandes modelos foram desenvolvidos, mas sejam imagens de Vincent ou vídeos de Vincent, essas aplicações ainda não foram verdadeiramente implementadas nas empresas e ainda estão longe de criar um verdadeiro sistema de "produtividade libertadora". Ainda há um longo caminho a percorrer antes do “aplicativo matador”. Portanto, é necessário proporcionar mais comodidade aos desenvolvedores e incentivá-los a se desenvolver e inovar.
Para acelerar a inovação, a resposta da Intel é "abertura", o que significa fornecer mais plataformas de recursos abertos para desenvolvedores individuais e empresariais em torno de software e aplicativos, incluindo PyTorch, TensorFlow, Python, etc., por meio desses ambientes abertos programáveis, que podem ajudar mais desenvolvedores realizam inovações em aplicativos. Ao mesmo tempo, para garantir que diferentes plataformas de hardware possam obter uma experiência consistente, a Intel também fornece um grande número de ferramentas de código aberto, como oneAPI e OpenVINO, para ajudar os desenvolvedores a alcançar um desenvolvimento flexível em diferentes plataformas heterogêneas sem reprogramação.
Além disso, para evitar possíveis problemas de “alucinação” no raciocínio de IA, a Intel também usará diferentes módulos de software para melhorar a confiabilidade e a precisão do raciocínio de toda a solução, com base no uso de dados confiáveis.
A segunda é a maximização do valor . A IA atual ainda está na fase de entretenimento e está longe da fase de criação de valor real. Portanto, as empresas precisam alocar as cargas de trabalho mais adequadas às plataformas mais adequadas para reduzir custos e, ao mesmo tempo, otimizar a utilização de recursos.
"Comparada com a computação em nuvem, a estrutura de custos da IA mostra uma tendência completamente diferente. A relação custo-benefício da computação em nuvem vem do agendamento eficiente da CPU, ou seja, da alocação do tempo ocioso da CPU para diferentes usuários para reduzir o custo de um único usuário, mas na era da IA, não há o chamado tempo livre para os aceleradores de IA obterem o máximo valor. Para maximizar a eficiência, precisamos alocar diferentes cargas de trabalho de IA para a plataforma de hardware mais adequada. Por exemplo, algumas tarefas de IA são adequadas para execução na nuvem, enquanto outras tarefas são mais adequadas para execução em dispositivos de ponta ou no lado do dispositivo. a distribuição de cargas para diferentes plataformas de hardware realmente ajuda a economizar custos”, concluiu Tang Jiong.
A terceira é a implantação flexível . A aplicação de IA envolve uma pilha extensa e complexa de software e hardware, da nuvem até a ponta. Diferentes módulos são implantados em diferentes plataformas e têm diferentes eficiências. Portanto, como implantar soluções de IA de forma flexível nessas plataformas heterogêneas também é um grande problema.
Na verdade, não há empresa que possa fornecer soluções completas de IA por conta própria. A ajuda de fornecedores de aplicativos e de bancos de dados também é uma parte indispensável. Para esse fim, a Intel propôs o conceito de “desconstruir” soluções de IA. soluções complexas em módulos menores permitem que diferentes parceiros se concentrem em suas áreas de especialização, ao mesmo tempo que permite que soluções de IA sejam implantadas e otimizadas de forma flexível em diferentes hardwares.
Para permitir que as empresas implantem rapidamente IA generativa, apliquem novas tecnologias e algoritmos o mais rápido possível e fortaleçam a interoperabilidade e a tecnologia RAG de ecossistemas heterogêneos, a Intel também uniu forças com parceiros para lançar o OPEA, que visa integrar códigos e soluções de diferentes fabricantes. módulos para formar uma solução completa de IA.
Como uma plataforma aberta e transparente, a OPEA permite que desenvolvedores e empresas entendam melhor suas contribuições e pontos de otimização, e pode evitar grandes retrabalhos causados pela escolha do grande modelo errado ou de outras tecnologias. Até agora, a OPEA atraiu um público líder global. fabricantes nacionais aderiram e espera-se que mais parceiros da indústria de software chinesa se juntem.
Como diz o ditado, uma única árvore não pode formar uma floresta. Quando a tendência da tecnologia de IA chega, estratégias abertas, confiáveis e fáceis de implementar são extremamente críticas para os usuários finais. Esta é também a base para a cooperação da Intel com todo o ecossistema, a fim de promover plenamente a expansão dos negócios e liberar o potencial de. IA empresarial, a Intel também alcançou muitas cooperações profundas com muitas empresas, incluindo Orient Guosen, Hisin Zhisheng e Xinghuan Technology.
A Oriental Guosen é uma empresa de software focada em big data, computação em nuvem e inteligência artificial, atendendo a diversas áreas, como comunicações, finanças e indústria. Nos últimos cinco anos, a Oriental Guosen cooperou com a Intel em vários campos de tecnologia de computação de ponta. , e se uniu à Intel para lançar a série "Staff" de treinamento e implementação de máquinas multifuncionais, vice-presidente e CEO da Oriental Guoxin O CTO Zha Li disse: "O aplicativo de máquina multifuncional 'Staff' coincide com a OPEA no nível empresarial. A plataforma de IA de nível empresarial espera ter uma plataforma de hardware de implantação privatizada, proprietária e de propriedade própria, e tal O O modelo da indústria agrupa esses softwares e hardwares e os entrega aos usuários corporativos de ponta a ponta, prontos para uso."
Como uma das primeiras empresas na China a se envolver em negócios relacionados à IA, a Haixin Zhisheng também lançou muita cooperação com a Intel. De acordo com Meng Fanjun, gerente geral da Haixin Zhisheng, quando muitas empresas estão implantando GPUs para resolver problemas de IA, Haixin Zhisheng tem Xinzhisheng usa software OpenVINO e oneAPI fornecido pela Intel para aumentar a largura aplicável da CPU e melhorar o desempenho de inferência de IA na recém-lançada CPU Xeon da Intel.
Fundada em 2013, a Starring Technology, que se concentra na pesquisa e desenvolvimento de grandes modelos, bases de conhecimento, bibliotecas de vetores e outros produtos, também tem um relacionamento cooperativo próximo com a Intel Zhang Lei, gerente geral do Departamento de Cooperação Ecológica da Starring Technology. disse em uma entrevista que Starring Technology A versão Wuya·Wenzhi AIPC desenvolvida em cooperação com a Intel pode resolver efetivamente os desafios dos usuários em termos de poder insuficiente de computação em nuvem e segurança de dados. Ele não apenas alivia o gargalo de recursos do poder da computação em nuvem, mas também fornece uma solução de aplicação de IA local mais segura e flexível para usuários que não podem ou não desejam fazer upload de dados confidenciais para a nuvem pública.
Desde a exploração teórica no século passado até à mania da IA generativa de hoje, a inteligência artificial está constantemente a remodelar a vida e a sociedade. Hoje, mais e mais empresas estão explorando ativamente a possibilidade da IA na obtenção de valor comercial. Como fabricante líder de semicondutores, a Intel está comprometida em ajudar as empresas por meio de plataformas de software e hardware abertas e escaláveis e soluções ponta a ponta. da IA. “Para a Intel, não discutiremos operações de processos específicos ou os detalhes da transformação de processos de IA diretamente com as empresas, mas a estrutura que fornecemos pode trazer às empresas um documento de orientação, semelhante a um livro azul ou livro branco, que contém as etapas e conceitos gerais a considerar. Esses documentos indicam as principais etapas e elementos que as empresas devem considerar ao implementar a tecnologia de IA”, disse Tang Jiong no final.