مرور کلی گزارش
این گزارش نقش حیاتی قدرت محاسباتی ("کامپیوت") در سیستم‌های هوش مصنوعی را بررسی می‌کند. با افزایش اندازه و پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی، نیازهای محاسباتی آنها با سرعتی بی‌سابقه در حال افزایش است که چالش‌ها و پیامدهای جدیدی در حوزه‌های فنی، محیط زیستی، اقتصادی و سیاست‌گذاری ایجاد می‌کند.
ما پشته کامل زیرساخت محاسباتی را - از اجزای سخت‌افزاری تا مراکز داده - تحلیل کرده و بررسی می‌کنیم که چگونه محدودیت‌ها و تخصیص‌های کامپیوتی در حال شکل‌دهی به توسعه هوش مصنوعی، مشارکت‌کنندگان در آن و انواع سیستم‌های هوش مصنوعی در حال ساخت هستند.
Key Data Points
رشد تقاضای محاسباتی
نیازهای محاسباتی برای آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی از سال 2012 هر 3-4 ماه دو برابر شده‌اند که بسیار فراتر از قانون مور است.
مصرف انرژی
آموزش یک مدل زبانی بزرگ تنها می‌تواند معادل مصرف برق سالانه بیش از ۱۰۰ خانه آمریکایی، انرژی مصرف کند.
تمرکز بازار
تنها سه شرکت بر بیش از ۶۵٪ از بازار رایانش ابری که زیرساخت آموزش هوش مصنوعی را فراهم می‌کند، کنترل دارند.
ردپای کربن
نیازهای محاسباتی بخش هوش مصنوعی ممکن است تا سال ۲۰۲۵ تا ۳٪ از مصرف برق جهانی را به خود اختصاص دهد.
خلاصه بینش‌های کلیدی
قابلیت‌های محاسباتی قابلیت‌های هوش مصنوعی را تعریف می‌کند
مقیاس منابع محاسباتی مستقیماً تعیین می‌کند که چه نوع مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان توسعه داد و چه کسانی قادر به توسعه آنها هستند که موانع ورود قابل توجهی ایجاد می‌کند.
تأثیرات زیست‌محیطی
نیازهای فزاینده محاسباتی سیستم‌های هوش مصنوعی دارای هزینه‌های زیست‌محیطی قابل توجهی است که شامل مصرف انرژی عمده و انتشار کربن می‌شود.
آسیب‌پذیری‌های زنجیره تأمین
محاسبات هوش مصنوعی به زنجیره‌های تأمین جهانی پیچیده با تولید متمرکز و نقاط شکست بالقوه وابسته است.
تأخیر سیاستی
چارچوب‌های سیاستی کنونی با گسترش سریع زیرساخت‌های محاسباتی برای هوش مصنوعی همگام نشده‌اند و شکاف‌های نظارتی ایجاد کرده‌اند.
Hardware Lottery Effect
جهت‌گیری‌های پژوهشی در هوش مصنوعی به شدت تحت تأثیر سخت‌افزارهای موجود قرار دارد و روش‌های سازگار با زیرساخت‌های رایانشی کنونی توجه نامتناسبی دریافت می‌کنند.
پیامدهای ژئوپلیتیکی
کنترل بر منابع محاسباتی به عاملی کلیدی در رقابت‌های بین‌المللی تبدیل شده است، به گونه‌ای که کنترل‌های صادراتی و سیاست‌های صنعتی، دسترسی به قابلیت‌های هوش مصنوعی را شکل می‌دهند.
Document Contents
- Introduction: The Centrality of Compute in AI
- چگونه تقاضای پردازش، توسعه هوش مصنوعی را شکل می‌دهد
- سنجش قدرت پردازش در مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
- پشته سخت‌افزاری پردازش هوش مصنوعی
- قطعات سخت‌افزاری و زنجیره‌های تأمین
- زیرساخت مرکز داده
- تأثیرات زیست‌محیطی و پایداری
- پاسخ‌های سیاستی و حکمرانی
- نتیجه‌گیری‌ها و جهت‌های آینده
محتوای گزارش
1. Introduction: The Centrality of Compute in AI
قدرت محاسباتی به یک عامل تعیین‌کننده اساسی در قابلیت‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. برخلاف دوران گذشته که نوآوری‌های الگوریتمی محرک پیشرفت بودند، پیشرفت‌های معاصر در هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای به منابع عظیم محاسباتی وابسته شده‌اند.
این تغییر پیامدهای عمیقی دارد برای اینکه چه کسانی می‌توانند در تحقیقات پیشرفته هوش مصنوعی مشارکت کنند، چه نوع سیستم‌های هوش مصنوعی توسعه می‌یابند و چگونه مزایای هوش مصنوعی در سراسر جامعه توزیع می‌شود.
2. How Compute Demand Shapes AI Development
نیازهای فزاینده محاسباتی برای مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته، موانع قابل توجهی برای ورود ایجاد می‌کند و قابلیت توسعه را در بین شرکت‌های فناوری دارای منابع متمرکز می‌نماید.
این مسابقه تسلیحاتی محاسباتی اولویت‌های تحقیقاتی را تحت تأثیر قرار داده و رویکردهایی را ترجیح می‌دهد که با قدرت محاسباتی مقیاس می‌پذیرند به جای روش‌های بالقوه کارآمدتر اما کم‌مصرف‌تر از نظر محاسباتی.
- استارتاپ‌ها در مقابل شرکت‌های جاافتاده: مزیت محاسباتی شرکت‌های بزرگ فناوری، موانع رقابتی قابل‌توجهی ایجاد می‌کند
- جهت‌های پژوهشی: رویکردهای مبتنی بر پردازش محاسباتی سنگین، توجه و بودجه نامتناسبی دریافت می‌کنند
- توزیع جهانی: ظرفیت محاسباتی به صورت نابرابر در سطح جهانی توزیع شده است که بر توانایی مناطق مختلف برای مشارکت در توسعه هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد
3. Measuring Compute in Large-Scale AI Models
نیازمندی‌های محاسباتی برای آموزش هوش مصنوعی معمولاً با واحد عملیات ممیز شناور (FLOPs) اندازه‌گیری می‌شوند. پیشرفته‌ترین مدل‌های معاصر به دوره‌های آموزشی در محدوده 10^23 تا 10^25 FLOPs نیاز دارند.
این نیازمندی‌ها با نرخی فراتر از بهبود کارایی سخت‌افزار در حال رشد بوده‌اند که منجر به افزایش تصاعدی هزینه آموزش مدل‌های پیشرفته می‌شود.
4. پشته سخت‌افزاری محاسبات هوش مصنوعی
اکوسیستم سخت‌افزاری هوش مصنوعی شامل پردازنده‌های تخصصی بهینه‌شده برای محاسبات موازی است، به‌ویژه GPUها و فزاینده معماری‌های خاص دامنه مانند TPUها و سایر شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی.
پیکربندی‌های سخت‌افزاری مختلف برای مراحل مختلف چرخه حیات هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده‌اند: آموزش در مقابل استنتاج، با ویژگی‌های عملکرد و کارایی متمایز.
5. Hardware Components and Supply Chains
زنجیره تأمین جهانی برای سخت‌افزار هوش مصنوعی شامل وابستگی‌های متقابل پیچیده در طراحی، ساخت، مونتاژ و توزیع است که در هر مرحله تمرکز جغرافیایی قابل توجهی دارد.
- طراحی تراشه: تحت سلطه شرکت‌هایی مانند NVIDIA، AMD و Google
- ساخت: به شدت در تایوان (TSMC) و کره جنوبی (Samsung) متمرکز شده است
- مونتاژ و آزمایش: عمدتاً در شرق و جنوب شرقی آسیا واقع شده است
- مواد اولیه: وابستگی به مواد تخصصی، آسیب‌پذیری‌های اضافی در زنجیره تأمین ایجاد می‌کند
6. زیرساخت مرکز داده
مراکز داده زیرساخت فیزیکی هستند که منابع محاسباتی برای آموزش و استقرار هوش مصنوعی را در خود جای می‌دهند. توزیع جغرافیایی، منابع انرژی و سیستم‌های خنک‌کننده آنها تأثیر قابل توجهی بر اقتصاد و ردپای زیست‌محیطی محاسبات هوش مصنوعی دارند.
شرکت‌های بزرگ فناوری به طور فزاینده‌ای در حال توسعه مراکز داده تخصصی هستند که به طور خاص برای بارهای کاری هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده‌اند، با توجه ویژه به سیستم‌های تحویل برق و خنک‌کننده.
7. Environmental Impact and Sustainability
شدت محاسباتی سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن، پیامدهای زیست‌محیطی قابل توجهی ایجاد می‌کند از جمله:
- مصرف برق قابل توجه برای آموزش و استنتاج
- مصرف آب برای سیستم‌های خنک‌کننده در مراکز داده
- زباله الکترونیکی ناشی از تعویض سخت‌افزار
- انتشار کربن از تولید انرژی
تلاش‌ها برای کاهش این تأثیرات شامل بهبود کارایی محاسباتی، استقرار مراکز داده در مناطق دارای انرژی تجدیدپذیر و توسعه فناوری‌های خنک‌کننده پایدارتر است.
8. Policy Responses and Governance
چارچوب‌های سیاستی کنونی در همگام شدن با گسترش سریع زیرساخت‌های محاسباتی هوش مصنوعی با مشکل مواجه شده‌اند. ملاحظات کلیدی سیاستی شامل موارد زیر است:
- مقررات زیست‌محیطی برای انتشار آلاینده‌ها و مصرف انرژی مراکز داده
- ملاحظات انحصارزدایی پیرامون منابع متمرکز محاسباتی
- کنترل صادرات سخت‌افزارهای محاسباتی پیشرفته
- استانداردهای سنجش و گزارش‌دهی کارایی محاسباتی
- سرمایه‌گذاری عمومی در زیرساخت‌های رایانشی برای پژوهش
9. نتیجه‌گیری و جهت‌گیری‌های آینده
قدرت رایانشی به عاملی حیاتی در شکل‌دهی به توسعه و استقرار هوش مصنوعی تبدیل شده است. نیازهای فزاینده به محاسبات، موانع جدی برای ورود، چالش‌های زیست‌محیطی و آسیب‌پذیری‌های زنجیره تأمین ایجاد می‌کند.
رفع این چالش‌ها مستلزم اقدام هماهنگ در زمینه بهبودهای فنی در کارایی، پاسخ‌های سیاستی برای مدیریت اثرات خارجی و رویکردهای ساختاری برای تضمین دسترسی گسترده‌تر به منابع محاسباتی است.
تحقیقات آینده باید بر توسعه روش‌های هوش مصنوعی با شدت محاسباتی کمتر، بهبود سنجش‌های کارایی محاسباتی و طراحی مکانیسم‌های حکمرانی برای تخصیص و دسترسی به محاسبات متمرکز شود.