Углубленный анализ Хуан Ренсюня: макет структуры «пятислойного пирога» искусственного интеллекта для изменения глобальной промышленной экосистемы | Ткснет

Основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг впервые предложил концепцию «пятислойного пирога искусственного интеллекта» на Всемирном экономическом форуме в этом году в Давосе, а затем опубликовал специальную статью, в которой подробно изложил ее основные концепции.

Он отметил, что искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых мощных сил, формирующих сегодня мир. Это не просто умное приложение или отдельная модель, а незаменимая инфраструктура, такая как электричество и Интернет. Хуан Жэньсюнь подчеркнул, что работа ИИ основана на реальном оборудовании, реальной энергетике и реальных экономических системах, преобразующих сырье в интеллектуальные возможности, которые могут работать в больших масштабах. Он предсказал, что каждая компания будет использовать ИИ, и каждая страна будет создавать ИИ.

Чтобы понять, почему ИИ развивается именно так, полезно подумать об основных принципах и увидеть, какие фундаментальные изменения произошли в вычислениях.

От предварительно записанного программного обеспечения до аналитики в реальном времени

На протяжении большей части истории компьютеров программное обеспечение было «заранее записано». Алгоритмы пишутся людьми и выполняются компьютерами. Данные должны быть тщательно структурированы, храниться в таблицах и извлекаться с помощью точных запросов. SQL незаменим, потому что он заставляет этот компьютерный мир работать.

ИИ ломает этот шаблон. Впервые у нас есть компьютеры, способные понимать неструктурированную информацию. Он может распознавать изображения, читать текст, слушать звуки и понимать их значение; он также может рассуждать о ситуациях и намерениях. Что еще более важно, он мгновенно порождает мудрость.

Каждый ответ генерируется заново, и каждый ответ зависит от предоставленного вами контекста. Это уже не программное обеспечение, извлекающее данные из хранимых инструкций, а программное обеспечение, рассуждающее «на лету» и генерирующее аналитические данные по требованию. Поскольку мудрость генерируется мгновенно, весь базовый вычислительный стек необходимо перепроектировать.

ИИ — это инфраструктура: пятиуровневая архитектура стекирования Джен-Сюня Хуанга

Хуан Жэньсюнь проанализировал ИИ с промышленной точки зрения и представил пятиуровневую многоуровневую архитектуру:

• Энергия

  Нижний слой – энергия. Мгновенно возникшая мудрость требует мгновенного электричества. Каждый сгенерированный токен является результатом движения электронов, управления тепловой энергией и преобразования энергии в вычислительную мощность. Ниже этого уровня абстракции нет. Энергия — это первый принцип инфраструктуры ИИ и фундаментальное ограничение, которое ограничивает объем интеллекта, который может производить система.

• Чипсы

  На вершине источника энергии находится чип. Эти процессоры предназначены для масштабного и эффективного преобразования энергии в вычислительную мощность. Рабочие нагрузки ИИ требуют огромных возможностей параллельных вычислений, памяти с высокой пропускной способностью и технологии высокоскоростных соединений. Прогресс на уровне микросхем определяет, насколько быстро ИИ сможет расширяться и насколько низко можно снизить стоимость интеллекта.

• Инфраструктура

  На вершине пластины находится инфраструктура. Сюда входят земля, подача электроэнергии, охлаждение, строительство, сети и системы, которые объединяют десятки тысяч процессоров в одну машину. Эти системы являются фабриками искусственного интеллекта. Они предназначены не для хранения информации, а для выработки мудрости.

• Модели

  Над инфраструктурой находится уровень модели. Модели ИИ могут понимать многие типы информации, включая язык, биологию, химию, физику, финансы, медицину и сам реальный мир. Языковые модели — это всего лишь один тип. Наиболее революционные разработки в настоящее время происходят в области белкового ИИ, химического ИИ, физического моделирования, робототехники и автономных систем.

• Приложения

  Верхний уровень — это прикладной уровень, на котором создается экономическая ценность. Например, платформы для исследования и разработки лекарств, промышленные роботы, помощники юристов (вторые пилоты), автономные транспортные средства и т. д. Беспилотные автомобили — это приложения искусственного интеллекта, воплощенные в машинах; Гуманоидные роботы — это приложения искусственного интеллекта, воплощенные в теле. Тот же набор, разные результаты.

Это пятислойный пирог, предложенный Дженсеном Хуангом: энергия → чип → инфраструктура → модель → приложение. Каждое успешное приложение опирается на каждый нижележащий уровень архитектуры, вплоть до силовой установки, поддерживающей его работу.

Масштабное строительство и потребность в рабочей силе

И это строительство только началось. На данный момент мы инвестировали лишь несколько сотен миллиардов долларов, но инфраструктуру еще предстоит построить на триллионы долларов. По всему миру мы видим, как заводы по производству микросхем, заводы по сборке компьютеров и заводы по производству искусственного интеллекта строятся в беспрецедентных масштабах. Это становится крупнейшим проектом строительства инфраструктуры в истории человечества.

Рабочая сила, необходимая для поддержки этой волны строительства, чрезвычайно велика. Заводам искусственного интеллекта нужны электрики, водопроводчики, водопроводчики, сталевары, сетевые специалисты, монтажники и операторы. Это высококвалифицированные и хорошо оплачиваемые должности, спрос на которые в настоящее время превышает предложение. Для участия в этой революции не требуется степень доктора компьютерных наук.

ИИ повышает производительность и создает новые возможности

В то же время ИИ повышает производительность всей экономики знаний. Возьмем, к примеру, радиологию. Искусственный интеллект теперь может помочь интерпретировать снимки, но потребность в рентгенологах продолжает расти. Это не противоречие. Работа радиолога – уход за пациентами. Интерпретация изображений – это только одна часть работы. Когда ИИ возьмет на себя больше повседневных задач, рентгенологи смогут сосредоточиться на суждениях, общении и уходе. Больницы становятся более производительными, обслуживают больше пациентов и нанимают больше персонала. Производительность создает производственные мощности, а производственные мощности создают рост.

Что изменилось за последний год?

За последний год ИИ преодолел важный порог: впервые модели стали достаточно мощными, чтобы их можно было использовать в больших масштабах. Улучшаются способности к рассуждению, значительно уменьшаются явления галлюцинаций, а также значительно улучшаются способности к заземлению. Приложения на основе искусственного интеллекта также впервые начинают приносить реальную экономическую ценность.

В таких областях, как исследования и разработки лекарств, логистика, обслуживание клиентов, разработка и производство программного обеспечения, приложения ИИ продемонстрировали сильную адаптацию продукта к рынку. Эти приложения предъявляют высокие требования к каждому нижележащему слою.

Ключевую роль в этом играет модель открытого исходного кода. Большинство мировых моделей бесплатны, и исследователи, стартапы, предприятия и даже целые страны полагаются на модели с открытым исходным кодом для участия в разработке передового ИИ. Когда модели с открытым исходным кодом выходят на передовой технологический уровень, они не только меняют программное обеспечение, но и инициируют требования ко всему стеку технологий. DeepSeek-R1 — яркий тому пример. Делая мощные модели вывода широко доступными, это ускоряет внедрение на уровне приложений, а также увеличивает спрос на базовые ресурсы, такие как вычислительные мощности для обучения, инфраструктура, чипы и энергия.

Что это значит

Последствия очевидны, если рассматривать ИИ как необходимую инфраструктуру. Отправной точкой ИИ может быть модель большого языка (LLM), основанная на архитектуре Transformer, но это нечто большее. Это промышленная трансформация, которая меняет способы производства и использования энергии, способы строительства заводов, организации труда и роста экономики.

Фабрики искусственного интеллекта строятся потому, что теперь интеллект можно генерировать мгновенно. Чипы перепроектируются, поскольку эффективность определяет, насколько быстро интеллект может расширяться. Причина, по которой энергия становится ядром, заключается в том, что она определяет верхний предел общего производимого интеллекта. Ускоренная разработка приложений объясняется тем, что базовая модель пересекла порог и, наконец, стала по-настоящему практичной в больших масштабах.

Джен-Сун Хуанг подчеркнул, что каждый уровень взаимно усиливает другие уровни. Вот почему строительство столь массово, почему оно затрагивает так много отраслей одновременно и почему оно не ограничивается одной страной или отраслью. Каждая компания будет использовать ИИ, и каждая страна будет создавать ИИ.

Мы все еще находимся на очень ранней стадии. Большая часть инфраструктуры еще не построена, значительная часть рабочей силы еще не обучена, а многие возможности еще не реализованы. Но направление ясно. ИИ становится самой фундаментальной инфраструктурой современного мира. Выбор, который мы делаем сейчас, скорость, с которой мы строим, широта нашего участия и то, как мы ответственно развертываем ИИ, будут определять будущее этой эпохи.