ChatGPT медленно работает и OpenAI винит в этом железо NVIDIA

Post Thumbnail

Публично глава OpenAI Сэм Альтман заявляет, что NVIDIA производит лучшие чипы для ИИ. Но за кулисами разворачивается совсем другая история. OpenAI с прошлого года активно ищет альтернативы некоторым новым процессорам зелёного гиганта. И это может серьёзно осложнить отношения между двумя ключевыми игроками индустрии ИИ.

В чём загвоздка? 7 источников сообщили Рейтер, что OpenAI не устроила скорость работы чипов NVIDIA. А конкретно скорость выдачи ответов пользователям ChatGPT. Видите иронию? NVIDIA безоговорочно доминирует на рынке чипов для обучения моделей, но теперь фокус сместился на логический вывод, и там началась настоящая конкурентная война.

OpenAI использует подавляющее большинство чипов NVIDIA, потому что они дают лучшую производительность на каждый доллар. Но когда речь зашла о задачах вывода — то есть о том, как быстро нейросеть выдаёт ответ конечному пользователю — компания Альтмана начала искать по стартапам. Cerebras, Groq и другие получили запросы с вопросами о возможностях их железа.

Правда, альтернативные чипы смогут закрыть максимум 10 процентов потребностей OpenAI. Это капля в море по сравнению с тем объёмом вычислений, который крутится на серверах компании ежесекундно. Более того, недавняя сделка между NVIDIA и Groq вообще положила конец переговорам между OpenAI и этим перспективным стартапом.

Получается, монополист NVIDIA настолько доминирует, что даже самый крупный клиент вынужден искать обходные пути, но не может найти достойную замену.

И пока Альтман продолжает говорить комплименты Хуангу на публике, его инженеры тихо прощупывают рынок в поисках спасения.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.