Yakın zamanda, IDC ve Longchamp ortaklaşa "2022-2023 Çin Yapay Zeka Bilgi İşlem Gücü Geliştirme Değerlendirmesi Raporu"nu (bundan böyle "Rapor" olarak anılacaktır) yayınladı. Rapor, Çin'deki AI pazarıyla ilgili harcamaların 2022'de 13,03 milyar dolara ulaşacağını ve 2022'den 2026'ya kadar yıllık yüzde 19,6'lık bileşik büyüme oranıyla 2026'da 26,69 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Bunlar arasında AI sunucuları, AI pazarının büyümesinin ana itici gücü olmaya devam ediyor. IDC verileri, küresel AI sunucu pazarının 2021'de yıllık yüzde 39,1 oranında büyüyeceğini ve genel küresel AI pazarı büyüme oranını (yüzde 20,9) aşacağını ve genel AI pazarı büyümesinin arkasındaki itici güç olduğunu gösteriyor.
Çin'de yapay zeka uygulamalarının hızlandırılmış kullanıma sunulması, Çin'in yapay zeka sunucu pazarındaki yüksek büyümeyi büyük ölçüde destekliyor. 2021'de, 2020'ye kıyasla yüzde 68,2 artışla 5,92 milyar dolarlık yapay zeka sunucu pazarı büyüklüğü ve 2026'da 12,34 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Aynı zamanda, Çin'deki bilgi işlem gücünün ölçeği, özellikle akıllı bilgi işlem gücü de yüksek oranda büyüyor. Rapora göre, Çin'in genel amaçlı bilgi işlem gücü ölçeği 2021'de 47,7EFLOPS'a (saniyede 10 milyar milyar kayan nokta işlemi) ulaşıyor ve 2026'da 111,3EFLOPS'a ulaşması bekleniyor.
Ve Çin'in akıllı bilgi işlem gücünün ölçeği 2021'de 155,2EFLOPS'a ulaşıyor, 2022'de 268EFLOPS'a ulaşacak ve 2026'da trilyon trilyon saniyede kayan nokta (ZFLOPS) seviyesine girerek 1271,4EFLOPS'a ulaşması bekleniyor.
Bu aynı zamanda, 2021-2026 sırasında Çin'in akıllı bilgi işlem gücü ölçeğinin yıllık bileşik yüzde 52,3 oranında büyüyebileceği, genel amaçlı bilgi işlem gücü ölçeğinin ise aynı dönemde yıllık bileşik yüzde 18,5 oranında büyüyeceği anlamına gelir. .
Son yıllarda endüstride daha popüler hale gelen büyük modeller, akıllı bilgi işlem gücü tarafından yönlendirilen en tipik büyük yeniliklerdir. Rapora göre, modelin güçlü genelleme yeteneği, uzun kuyruklu verilere düşük bağımlılığı ve aşağı yönlü model kullanım verimliliğinin iyileştirilmesi sayesinde, büyük modelin "genel zeka" prototipine sahip olduğu kabul ediliyor. kapsayıcı yapay zekaya ulaşmak için sektörü keşfetmenin önemli yollarından biri haline geldi.
Big Model'in teknik temelleri, trafo mimarisi, geçiş öğrenimi ve kendi kendini denetleyen öğrenimdir. Transformatör mimarisi, NLP'de çığır açmıştır ve ayrıca görüş görevlerinde etkinliğini kanıtlamıştır. Bilgi işlem gücü açısından bakıldığında, dil ve görsel modellerin kapasitesi ve buna karşılık gelen bilgi işlem gücü talebi hızla artıyor ve büyük modellerin geliştirilmesi devasa bilgi işlem gücüyle destekleniyor.
Toplam aritmetik güç miktarını ölçmek için "aritmetik eşdeğeri" (PetaFlops/s-day, PD), yani bir tam gün boyunca saniyede trilyonlarca kez çalışan bir bilgisayarın tükettiği toplam aritmetik güç miktarını kullanırsak AI görevleri için gereklidir, AI artı Bilimde AlphaFold2, otonom sürüş sistemleri ve AI artı Bilimde GPT-3. GPT-3 gibi model eğitimi, yüzlerce hatta binlerce PD aritmetik desteği gerektirir; örneğin GPT-3 eğitimi, 3640 PD aritmetik güç gerektirir.
Büyük modellerin yeteneğiyle, metinden grafiğe ve sanal dijital insan dahil olmak üzere AIGC tipi uygulamalar hızla ticarileştirme aşamasına giriyor ve meta-evren içerik üretiminde büyük değişiklikler getiriyor. Rapora göre, büyük model, yapay zeka teknolojisinin beş yıl önceki "dinleyebilme ve görebilme" seviyesinden bugün "düşünebilme ve yaratabilme" düzeyine geçmesine izin veriyor ve "akıl yürütme ve karar verebilme"yi başarması bekleniyor. " gelecekte. Gelecekte “akıl yürütebilir, karar verebilir” konusunda önemli bir ilerleme kaydedilmesi beklenmektedir.
Ancak, büyük modellerin geliştirilmesi bilgi işlem gücüne büyük zorluklar da getiriyor. Rapora göre, büyük model eğitimi için büyük hesaplama ve depolama kaynağı ek yükü, hızlandırılmış bilgi işlem sistemleri ve yapay zeka yazılım yığınları için yüksek gereksinimlere sahip ve yüz milyarlarca ve trilyonlarca modeli eğitmek için genellikle binlerce hızlandırıcı karta ihtiyaç duyuluyor. büyük modellerin tanıtımına ve genelleştirilmesine meydan okuma.
Aynı zamanda, marjinal azalan etkiyle sınırlı olarak, model karmaşıklığının ve doğruluğunun daha da geliştirilmesi, ek yükün daha büyük bir bölümünü gerektirecek ve hesaplama verimliliğiyle ilgili endişeler, büyük model parametre ölçeğinin sürekli genişlemesini sınırlayacaktır.
Bu nedenle, mevcut büyük model parametrelerinin sayısı henüz insan beyninin sinaptik boyutuna ulaşmamış olsa da, büyük modellerin pazar algısı rasyonel hale geliyor. Endüstri, büyük modellerin geliştirilmesinin daha çok yeşil ve düşük karbona, hizmet kapasitesinin azaltılmasına ve iş modeli uygulamasına odaklanması gerektiğini yavaş yavaş fark ediyor;
Rapor, genel olarak, AI'nın çeşitli endüstrilerdeki uygulama derecesinin derinleşme eğilimi gösterdiğine ve uygulama senaryolarının giderek daha kapsamlı hale geldiğine işaret ediyor. Yapay zeka, işletmelerin yeni iş büyüme noktaları araması, kullanıcı deneyimini iyileştirmesi ve temel rekabet gücünü sürdürmesi için önemli bir yetenek haline geldi.
Bu arada, 2022 Çin AI şehir sıralamasında Pekin, Hangzhou ve Shenzhen ilk üçe, Şangay ve Guangzhou dördüncü ve beşinci sırayı korumaya devam ediyor ve Tianjin ilk 10'a girdi. TOP10 şehirlerinin yanı sıra Hefei, Wuhan ve Changsha, kendi endüstriyel avantajları ve çeşitli faktörlerin etkisiyle yapay zeka uygulamalarında büyük ilerleme kaydetti.
*** www.DeepL.com/Translator (ücretsiz sürüm) ile çevrilmiştir ***