ผู้นำในอุตสาหกรรมกล่าวว่า ความพยายามด้านความปลอดภัยของ AI จะผลักดันให้ความต้องการการประมวลผลเพิ่มสูงขึ้น

ความพยายามในการปรับปรุงความปลอดภัยและการทำงานของระบบปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงจะต้องใช้พลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก ซึ่งคาดว่าจะกระตุ้นความต้องการฮาร์ดแวร์ AI เพิ่มขึ้นอีก ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญนี้จากนักพัฒนาโมเดลชั้นนำในงาน AI Infra Summit ขัดแย้งกับความกังวลของนักลงทุนบางส่วนที่ว่ากฎระเบียบด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดขึ้นอาจขัดขวางการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน ตามบันทึกการวิจัยจาก Citi

ต้นทุนด้านความปลอดภัยของ AI ที่เพิ่มสูงขึ้น

การอภิปรายในการประชุมที่ซานตาคลาราเน้นย้ำว่าอุปสรรคสำคัญสำหรับอุตสาหกรรม AI ไม่ใช่แค่สถาปัตยกรรมโมเดลอีกต่อไป แต่เป็นความสามารถในการรักษาความปลอดภัยด้านการประมวลผล พลังงาน และความจุของสถานที่อย่างมหาศาล ตามรายงานของ Citi นักพัฒนาเปิดเผยว่ากระบวนการที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยนั้นใช้พลังการประมวลผลสูงมาก

ความต้องการนี้กำลังส่งผลต่อการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานแล้ว โดยศูนย์ข้อมูลรุ่นต่อไปกำลังวางแผนที่จะรองรับ GPU เพิ่มขึ้น 30% ถึง 40% อุตสาหกรรมยังมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพผ่านแพลตฟอร์มการจัดการซอฟต์แวร์และการอัพเกรดฮาร์ดแวร์ เช่น แพลตฟอร์ม Vera Rubin ที่กำลังจะเปิดตัวของ Nvidia เพื่อเพิ่มปริมาณงานระดับระบบให้สูงสุด

Nvidia: 'AI อัตโนมัติ' ต้องการทรัพยากรมากกว่าเดิม 100 เท่า

เอียน บัค รองประธานฝ่าย Hyperscale และ HPC ของ Nvidia Corp. อธิบายว่า การเปลี่ยนจากแชทบอทแบบสนทนาไปสู่ "AI อัตโนมัติ" ที่มีความเป็นอิสระมากขึ้น ทำให้ความต้องการฮาร์ดแวร์เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล บัคกล่าวในการประชุมว่า ภาระงานของ AI อัตโนมัติมีความต้องการทรัพยากรมากกว่าแอปพลิเคชันแชททั่วไปในปี 2023 ประมาณ 100 เท่า

Ad

การเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดดนี้เกิดจากหลายปัจจัย:

• ความยาวของลำดับอินพุตที่ยาวขึ้นอย่างมาก
• ขนาดแคช Key-Value (KV) ที่ใหญ่ขึ้น
• การโต้ตอบแบบหลายรอบที่ซับซ้อนมากขึ้น
• การสร้างเอเจนต์ย่อยหลายตัวเพื่อทำงานให้เสร็จ

บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านโครงสร้างพื้นฐานเผยแผนงานการขยายขนาด

บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ได้สรุปกลยุทธ์ของตนเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นนี้ ซีอีโอของ Intel Corp. อย่าง Lip-Bu Tan ได้อธิบายถึงการเปลี่ยนแปลงของบริษัทไปสู่การเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบครบวงจร โดยเน้นย้ำว่า CPU ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ Tan ยังยืนยันด้วยว่าโหนดการผลิต 18A ของ Intel อยู่ในขั้นตอนการผลิตจำนวนมากแล้ว และโหนด 14A ที่ล้ำหน้ากว่ากำลังจะเปิดตัวในเร็วๆ นี้

ในขณะเดียวกัน Meta Platforms Inc. กำลังวางแผนขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างมหาศาล โดยย้ายจากคลัสเตอร์ "Prometheus" ขนาด 1 กิกะวัตต์ขึ้นไปในปัจจุบัน ไปสู่ "Hyperion" ขนาด 5 กิกะวัตต์ Santosh Janardhan หัวหน้าฝ่ายโครงสร้างพื้นฐานของ Meta ระบุว่าการเชื่อมต่อเครือข่ายแบบไร้การสูญเสียในหลายภูมิภาคเป็นอุปสรรคในการดำเนินงานที่ใหญ่ที่สุดในการขยายตัวครั้งนี้