วิธีแก้ปัญหาสำหรับปริศนามูลค่า 600 พันล้านดอลลาร์ของ AI คืออะไร ผู้บริหารสตาร์ทอัพหารือเกี่ยวกับต้นทุนโมเดลขนาดใหญ่และการดำเนินการเชิงพาณิชย์
ผู้เขียน：Eve Cole
เวลาอัปเดต：2024-11-16 11:42:01
ข่าวปักกิ่ง Shell Finance News (นักข่าว Bai Jinlei และ Chen Weicheng) ตั้งแต่วันที่ 25 ถึง 26 ตุลาคม การประชุมทางอินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์ RTE2024 ครั้งที่ 10 ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากชุมชนนักพัฒนา RTE และ Shengwang จัดขึ้นในกรุงปักกิ่ง ในการประชุม Jia Yangqing ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Lepton AI, Wei Wei หุ้นส่วนของ MiniMax, Guoyang Zeng ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Wall-Facing Intelligence และ Wang Tiezhen วิศวกรของ Hugging Face กล่าวถึง "มูลค่า 600 ดอลลาร์ของ AI" ปัญหาพันล้าน: เริ่มต้นจากพื้นฐาน" ฟอรัมโต๊ะกลม "จากสิ่งอำนวยความสะดวกสู่เชิงพาณิชย์" ดึงดูดความสนใจของอุตสาหกรรม "ปัญหามูลค่า 600 พันล้านดอลลาร์ของ AI" มีต้นกำเนิดมาจากบทความของ David Cahn ซึ่งเป็นหุ้นส่วนของ Sequoia Capital เขาเชื่อว่าช่องว่างระหว่างการลงทุนมหาศาลในโครงสร้างพื้นฐานของ AI (ปัญญาประดิษฐ์) และรายได้ที่แท้จริงนั้นมีมากเกินไป จุดฟองสบู่ AI อาจเป็นคลื่นลูกใหม่ของเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลง และราคาคอมพิวเตอร์ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ที่ลดลงจะส่งผลดีต่อนวัตกรรมและสตาร์ทอัพในระยะยาว ในขณะที่นักลงทุนจะต้องทนทุกข์ทรมาน
RTE2024 การประชุมทางอินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์ ครั้งที่ 10 รูปภาพ | ภาพถ่ายจากผู้ให้สัมภาษณ์ เกี่ยวกับการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI Jia Yangqing แบ่งปันมุมมองหลักสองประการ: โมเดลที่มีขนาดเท่ากันจะมีความสามารถมากขึ้นเรื่อยๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านเทคโนโลยี เช่น การกลั่นและการบีบอัด LLama 3.2 3B ในปัจจุบันสามารถทำได้ มีความสามารถคล้ายคลึงกับรุ่น LLama 70B ก่อนหน้านี้ ยกเว้นบริษัทชั้นนำบางแห่ง บริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ จะนำ "โอเพ่นซอร์ส + การปรับแต่งแบบละเอียด" มาใช้เพื่อสร้างโมเดลรุ่นต่อไป ดังนั้นการประยุกต์ใช้สถาปัตยกรรมโอเพ่นซอร์สจึงกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้นเรื่อยๆ . "ข้อดีของโมเดลโอเพ่นซอร์สคือระบบนิเวศและชุมชน จากมุมมองของการใช้งานจริง ผู้คนจำนวนมากสามารถค้นหาโมเดลโอเพ่นซอร์สและปรับแต่งได้อย่างละเอียด แต่การแก้ปัญหาทั้งหมดด้วยโมเดลโอเพ่นซอร์สยังไม่เพียงพอ Wang Tiezhen กล่าวว่า "เราจะเห็นในอนาคต ด้วยงาน Infra (โครงสร้างพื้นฐาน) และ Realtime (การประมวลผลแบบเรียลไทม์) ที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ทุกคนไม่เพียงต้องใส่ใจกับโมเดลโอเพ่นซอร์สเท่านั้น แต่ยังต้องใส่ใจกับ โครงสร้างพื้นฐานและข้อมูลแบบวงปิดของโมเดลโอเพ่นซอร์ส เพื่อให้โมเดลโอเพ่นซอร์สสามารถทำงานได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น เราต้องการ TTS (Text to Speech) และเราต้องการโมเดลขนาดใหญ่ด้วย หากเราสามารถรวมพวกมันเข้าด้วยกันและวางไว้ใกล้กับผู้ใช้มากขึ้น เราก็สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีมากได้ " เราจะมองการฝึกอบรมอย่างไร และการพัฒนาแบบจำลองขนาดใหญ่ ต้นทุนของการให้เหตุผล? Zeng Guoyang เล่าว่า “ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี พลังการประมวลผลจะถูกลงและถูกลงอย่างแน่นอน และขนาดของโมเดลที่มีความสามารถเท่ากันก็จะเล็กลงเรื่อยๆ แต่การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนด้านพลังงานการประมวลผลจะแปลไปสู่การฝึกโมเดลที่ทรงพลังมากขึ้นในที่สุด เพื่อบรรลุ AGI อย่างแท้จริง (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) เรารู้สึกได้เพียงว่าแบบจำลองกำลังมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ และเป็นการยากที่จะรู้สึกถึงการเปลี่ยนแปลงของต้นทุน” เขายังกล่าวอีกว่าเนื่องจากปัญญาประดิษฐ์แบบหันหน้าเข้าหาผนังเป็นแบบจำลองแบบ end-to-end เขากังวลอย่างมากเกี่ยวกับวิธีการทำ เพื่อให้โมเดลทำงานได้เร็วขึ้นในตอนท้าย ในระหว่างกระบวนการปรับใช้จริง พวกเขาจะใช้การบีบอัดเชิงปริมาณต่างๆ และแม้แต่วิธีการกระจายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายในการปรับใช้จริง Jia Yangqing ยังชี้ให้เห็นว่าต้นทุนไม่ใช่การพิจารณา เขาตัดสินว่าต้นทุนการให้เหตุผลจะลดลงเหลือหนึ่งในสิบของต้นทุนปัจจุบันภายในหนึ่งปี เมื่อสร้างแอปพลิเคชัน ผู้ประกอบการสามารถดำเนินการบัญชีต้นทุนโดยอิงจากต้นทุนปัจจุบันของการสมัคร ซึ่งเป็นหนึ่งในสิบของต้นทุนปัจจุบัน เพื่อดูว่าสามารถทำได้ทั้งรุ่น, ฮาร์ดแวร์ และ หลังจากนำไปใช้ในปริมาณมากก็สามารถลดต้นทุนได้เช่นกัน รายงานล่าสุดระบุว่า OpenAI กำลังยกเลิกทีม "AGI Readiness" ที่มุ่งเน้นการวิจัยด้านความปลอดภัยของ AI ผู้ก่อตั้งบริษัท AI นำเสนอมุมมองด้านความปลอดภัยและจริยธรรมของ AI อย่างไร ตัวอย่างเช่น Jia Yangqing กล่าวว่าเครื่องบินในปัจจุบันมีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยหลายประการ แต่การผลิตจรวดกลับมีความยืดหยุ่นมากกว่า ดังนั้น เขาจึงคาดการณ์ว่า OpenAI อาจมีไว้เพื่อการพัฒนาในช่วงแรกๆ ที่ดีขึ้น หรืออาจเป็นได้ว่าความปลอดภัยของ AI ไม่ได้ก้าวกระโดดไปจากหมวดความปลอดภัยแบบเดิม ความปลอดภัยของข้อมูลแบบเดิมและความปลอดภัยของระบบคลาวด์ก็เพียงพอแล้ว Wang Tiezhen กล่าวว่ายังเร็วไปที่จะกังวลเกี่ยวกับ AI ที่มาแทนที่มนุษย์ แต่ AI ก็ได้ส่งผลเสียต่อบางอุตสาหกรรมแล้ว เช่น ผลกระทบของวิดีโอที่เป็นของปลอมและเป็นของจริง รวมถึงผลกระทบต่อจิตวิทยาของวัยรุ่นด้วย มีโอกาสมากมายสำหรับการเป็นผู้ประกอบการที่นี่ ในงานนี้ Shengwang ประกาศว่าบริษัทและ MiniMax กำลังขัดเกลา Realtime API ตัวแรกของจีน (อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชันการประมวลผลแบบเรียลไทม์) แล้วเราควรดูศักยภาพการใช้งานจริงของโมเดลมัลติโมดัลเสียงและวิดีโออย่างไร Wei Wei กล่าวว่าด้วยการเกิดขึ้นของรูปแบบที่หลากหลาย ขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดจะยังคงขยายและเร่งการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมนี้ จากกระบวนการผลิตภัณฑ์และการบริการผู้ใช้ Wei Wei ค้นพบว่าโมเดลต่างๆ เช่น ข้อความ เสียง เพลง และวิดีโอ สามารถช่วยให้ผู้สร้างในงานศิลปะ ภาพยนตร์ โทรทัศน์ ดนตรี และสาขาอื่นๆ ปรับปรุงประสิทธิภาพของพวกเขาได้อย่างมาก และมอบแนวคิดและวิธีการใหม่ๆ ให้พวกเขา . Wang Tiezhen ยังเชื่อด้วยว่าหากเอฟเฟกต์ของการสร้างวิดีโอสามารถเกินกว่าเอฟเฟกต์ระดับภาพยนตร์ และไม่จำเป็นต้องสร้างหลายครั้ง แม้ว่าราคาจะสูง บางคนก็เต็มใจที่จะลองใช้
