Существует много опасений по поводу того, что искусственный интеллект угрожает человечеству. Но в настоящее время под гораздо большей угрозой находится сам ИИ, пишет на портале InformationWeek независимый аналитик Пэм Бейкер.
Одни уже проблемы с цепочками поставок чипов могут стать катастрофой — учитывая стремительный рост внедрения ИИ. ИИ требует «не одного чипа и еще немного компонентов, а сотен компонентов для создания серверов, способных выполнять большие языковые модели (LLM) и другие процессы обучения и получения выводов», — говорит Скотт Алмасси, партнер и руководитель направления трастовых решений для полупроводников PwC US.
Тем не менее, по мнению Брэндона Кулика, возглавляющего сегмент полупроводниковой промышленности в компании Deloitte, «ничего не сломано». Напротив, проблемы с цепочками поставок чипов обусловлены «чрезвычайно высоким спросом». Но этот высокий спрос в основном удовлетворяется через один источник.
«В настоящее время обеспечение поставок затруднено, поскольку все они осуществляются в основном через одного поставщика — компанию Nvidia, а 100% ее производства находится на Тайване. В настоящее время в общей цепочке поставок очень мало альтернатив и других решений», — говорит Марк Дохналек, президент и генеральный директор компании Pivot International, специализирующейся на глобальном производстве, инжиниринге и технологиях.
Однако попытки исправить ситуацию все же есть. Например, закон CHIPS Act направлен на расширение производства полупроводников, в частности, в США. «Это помогло бы снизить затраты. Однако, скорее всего, пройдет от 3 до 5 лет, прежде чем мы увидим какой-либо эффект, поскольку значительная часть средств, выделенных на реализацию этого закона, еще не распределена, поэтому производство в США пока не увеличилось», — говорит Пунит Саксена, корпоративный вице-президент по стратегии развития производственной отрасли компании Blue Yonder, которая недавно была приобретена компанией Panasonic.
И это не единственные угрозы для ИИ. Давление оказывают и некоторые внешние факторы, например геополитические конфликты. Дополнительную озабоченность вызывают и другие цепочки поставок, например ПО с открытым исходным кодом. Итак, что же остается компаниям, которые отчаянно пытаются внедрить ИИ в свои процессы и продукты?
Проблемы с цепочками поставок полупроводников
«Чипы GPU находятся в дефиците на фоне высокого спроса. И это вряд ли изменится в ближайшее время, поскольку на увеличение производственных мощностей уходят годы, — говорит Саксена. — Фабрики еще надо построить и сертифицировать. А пока приоритетной задачей для полупроводниковых компаний является выжимание максимальной эффективности из существующих цепочек поставок».
Возникает очевидный вопрос: может ли ИИ дать советы по решению этой проблемы?
«Есть некоторая ирония в том, что полупроводниковые компании, которые стимулируют революцию в области технологий генеративного ИИ, сами недоиспользуют более практические возможности ИИ, такие как проектирование и оптимизация цепочек поставок, а также машинное обучение», — говорит Нари Вишванатан, старший директор по продуктовому сегменту цепочек поставок компании Coupa.
По общему мнению, проблемы являются комплексными, и не существует единого способа их устранения.
«На самом деле нет ни одного компонента, который бы не подвергался какому-либо риску. Мы видели, как под угрозой оказались газы, используемые при производстве пластин, как был ограничен рынок редкоземельных металлов, используемых в производстве, как был ограничен рынок химических элементов — и все это в силу внешних обстоятельств», — говорит Альмасси.
«Мы слышали истории о том, как детали стоимостью в один-два доллара задерживали внедрение целых систем. Таким образом, в условиях резкого роста спроса и того факта, что глобальная цепочка поставок не до конца отлажена, все компоненты могут оказаться в той или иной степени под угрозой», — добавляет он.
Проблемы цепочки поставок ПО с открытым исходным кодом
Помимо цепочек поставок полупроводников есть и другие цепочки поставок, которые создают дополнительные трудности.
«ИИ — это ПО, а Open Source составляет 90% большинства кодовых баз, что означает, что цепочка поставок открытого ПО оказывает такое же, если не большее, влияние на производство и внедрение ИИ, как и регулируемые аппаратные компоненты», — говорит Феросс Абухадиджех, основатель и генеральный директор компании Socket.
Потенциально это влияние может быть очень масштабным, поскольку сегодня на рынке представлено множество моделей и инструментов ИИ с открытым исходным кодом, и их становится все больше.
В качестве примеров можно привести Hugging Face Transformers, Stable Diffusion, MindsDB, Fast.ai, OpenCV, GPT Engineer, Open Assistant, Fauxpilot, TensorFlow, PyTorch +Keras, Apache MXNet, tflearn и многие другие модели, инструменты и библиотеки MО.
Внешнее давление, оказываемое на ИИ
Внешние, глобальные факторы давления становятся все более многочисленными и интенсивными.
«Полупроводниковая индустрия столкнулась с перебоями в работе, вызванными различными факторами, включая пандемию коронавируса, геополитическую напряженность, торговые ограничения, стихийные бедствия и дисбаланс спроса и предложения. Эти сбои повлияли на производство и дистрибуцию микросхем, что отразилось на отраслях, зависящих от них, включая ИИ», — говорит Шашанк Агарвал, старший специалист по принятию решений компании CVS Health.
Если уже общий перечень факторов вызывает беспокойство, то конкретика выглядит еще более тревожной.
«Ключевым элементом является пластина — базовая единица дизайна. Их производят всего несколько компаний — крупнейшая из них TSMC, которая выпускает графические процессоры Nvidia. Все в отрасли опасаются, что Китай превратит TSMC в дымящиеся руины. Новый завод TSMC в Аризоне — это один из шагов к переносу этих мощностей в США, но пройдут годы, прежде чем этот завод начнет работать», — говорит Ронда Дибачи, генеральный директор компании HeyScottie.com, занимающейся производством как услугой.
В дело вступают также проблемы с рабочей силой, материалами и стандартными бизнес-вопросами.
«Существует целый ряд угроз для цепочки поставок, включая концентрацию производства полупроводников в нескольких странах, нехватку инженеров-технологов, рост стоимости материалов, усложнение микросхем, геополитическую напряженность, а также проблемы, связанные с нормативно-правовым регулированием», — говорит Аарти Дхапте, старший аналитик компании Market Research Future (MRFR).
В настоящее время предпринимаются многочисленные усилия, чтобы снять эти опасения и оторвать основной кусок пирога рынка ИИ. Ведь какая корпорация сейчас не завидует Nvidia?
«Многие страны пытаются увеличить свою долю в глобальной цепочке поставок и/или максимально перевести ее в свои юрисдикции с помощью субсидий и других стимулов. Это стимулирует значительные инвестиции и активность, но пока неясно, решат ли эти инвестиции проблемы цепочки поставок своевременно и должным образом», — говорит Алмасси.
По его словам, несмотря на крупные инвестиции, нехватка кадров тормозит усилия по быстрому наращиванию этих инвестиций. Этот слишком распространенный сценарий указывает на то, что реализовать любые альтернативы или решения будет трудно.
«Даже если ИИ начнет использоваться для революционизации и оптимизации глобальной цепочки поставок, все равно потребуются физические инвестиции, так что эти ограничения все равно будут действовать», — говорит Альмасси.
Прогнозы
Несмотря на то, что состояние цепочек поставок выглядит мрачным, свет в конце тоннеля все же есть.
Прогноз Rand Technology на
Другие отраслевые наблюдатели более конкретны в своих прогнозах, но также видят некоторое облегчение в ближайшей перспективе.
«В настоящее время большинство аналитиков ожидают, что производственные мощности по выпуску GPU и памяти HBM3 — а также нового поколения HBM3 под названием HBM3e — будут расти достаточно быстро, чтобы удовлетворить спрос», — говорит Кулик.
По его словам, Deloitte ожидает, что производственные мощности технологии CoWoS (Chip on Wafer on Substrate), которая в настоящее время используется для упаковки наиболее популярных микросхем, в этом году увеличатся более чем в два раза, а в следующем году, вероятно, еще больше. И эта технология вскоре будет сертифицирована в других упаковочных компаниях (внешних предприятиях, которые специализируются на сборке, тестировании и упаковке), что значительно облегчит нынешние проблемы с упаковкой.
«Но все это требует времени, и почти все ожидают, что спрос на GPU, оптимизированные под генеративный ИИ, будет превышать предложение в III квартале 2023 г. (100%-ная уверенность), IV квартале 2023 г. (почти наверняка), I квартале 2024 г. (высокая вероятность) и даже во II квартале 2024 г. (вероятно, но менее определенно)», — говорит Кулик.
Другие считают, что ИИ сам выправит ситуацию — так или иначе.
«Цепочка поставок полупроводников, ориентированная на ИИ, удивительно гибкая и способна адаптироваться по многим параметрам, таким как типы данных, на которых обучаются модели, размер моделей, эффективность обучения и использования. Ярким примером инноваций в этой области является Open Source-проект llama.cpp, который позволяет запускать LLM только на CPU, нивелируя узкие места в поставках GPU», — говорит Натан Шурр, генеральный директор AGI Technology.
