สงครามปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (AI): “ความต้องการชิป AI พุ่งสูงขึ้น”

ผลิตภัณฑ์บริการปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ เช่น ChatGPT และ Midjourney กำลังดึงดูดความสนใจของตลาด ด้วยเหตุนี้ สมาคมอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์แห่งเกาหลี (KAIIA) จึงได้จัดงาน 'Gen-AI Summit 2023' ที่ COEX ในเขตซัมซองดง กรุงโซล งานสองวันนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อส่งเสริมและพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (AI) ซึ่งกำลังขยายตัวในตลาดโดยรวม

ในวันแรก เริ่มต้นด้วยปาฐกถาหลักโดย จิน จุนเฮ หัวหน้าแผนกธุรกิจการผสานรวมปัญญาประดิษฐ์ บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น Microsoft, Google และ AWS ที่มีส่วนร่วมในการพัฒนาและให้บริการ ChatGPT อย่างแข็งขัน รวมถึงอุตสาหกรรมไร้โรงงานผลิตเซมิคอนดักเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ ได้เข้าร่วมและนำเสนอผลงานที่เกี่ยวข้อง เช่น “การเปลี่ยนแปลง NLP ที่เกิดจาก ChatGPT” โดย ยู ซึงแจ ซีอีโอของ Persona AI และ “การสร้างชิปประมวลผล AI ประสิทธิภาพสูง ประหยัดพลังงาน และปรับขนาดได้สำหรับ ChatGPT” โดย แบ็ก จุนโฮ ซีอีโอของ Furiosa AI

จิน จุนเหอ กล่าวว่า ในปี 2023 ซึ่งเป็นปีแห่งสงครามปัญญาประดิษฐ์ ปลั๊กอิน ChatGPT จะเข้าสู่ตลาดในฐานะกฎใหม่สำหรับการแข่งขันโมเดลภาษาครั้งใหญ่ระหว่าง Google และ Microsoft ในกรณีนี้ เขาคาดการณ์ว่าจะมีโอกาสในด้านเซมิคอนดักเตอร์และตัวเร่งความเร็ว AI ที่สนับสนุนโมเดล AI

Furiosa AI เป็นบริษัทผลิตเซมิคอนดักเตอร์สำหรับ AI แบบไร้โรงงานผลิตที่เป็นตัวแทนในเกาหลีใต้ Baek ซีอีโอของ Furiosa AI กำลังทำงานอย่างหนักเพื่อพัฒนาเซมิคอนดักเตอร์ AI อเนกประสงค์ให้ทันกับ Nvidia ซึ่งครองส่วนแบ่งตลาด AI ระดับไฮเปอร์สเกลส่วนใหญ่ของโลก เขามั่นใจว่า “ความต้องการชิปในด้าน AI จะพุ่งสูงขึ้นในอนาคต”

เมื่อบริการ AI มีความซับซ้อนมากขึ้น ต้นทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานก็จะเพิ่มสูงขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ผลิตภัณฑ์ GPU รุ่น A100 และ H100 ของ Nvidia ในปัจจุบันมีประสิทธิภาพและพลังการประมวลผลสูงที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ แต่เนื่องจากต้นทุนโดยรวมที่เพิ่มขึ้น เช่น การใช้พลังงานสูงและต้นทุนการติดตั้ง ทำให้แม้แต่บริษัทขนาดใหญ่มากก็ยังลังเลที่จะเปลี่ยนไปใช้ผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ อัตราส่วนระหว่างต้นทุนและผลประโยชน์เป็นสิ่งที่น่ากังวล

ในเรื่องนี้ แบ็กได้คาดการณ์ทิศทางการพัฒนาเทคโนโลยี โดยกล่าวว่า นอกเหนือจากการที่บริษัทต่างๆ จะนำโซลูชันปัญญาประดิษฐ์มาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ แล้ว ความต้องการของตลาดจะมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพและสมรรถนะให้สูงสุดภายในระบบเฉพาะ เช่น “การประหยัดพลังงาน”

นอกจากนี้ เขายังเน้นย้ำว่าจุดเริ่มต้นของการพัฒนาเซมิคอนดักเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ในประเทศจีนคือ 'ความสามารถในการใช้งาน' และกล่าวว่าการแก้ปัญหาด้านการสนับสนุนสภาพแวดล้อมการพัฒนาและ 'ความสามารถในการเขียนโปรแกรม' จะเป็นกุญแจสำคัญ

Nvidia สร้าง CUDA ขึ้นมาเพื่อแสดงให้เห็นถึงระบบนิเวศการสนับสนุนของตน และการทำให้มั่นใจว่าชุมชนนักพัฒนาสนับสนุนเฟรมเวิร์กที่เป็นตัวแทนสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก เช่น TensorFlow และ PyToch กำลังกลายเป็นกลยุทธ์สำคัญในการอยู่รอดเพื่อการพัฒนาผลิตภัณฑ์