Маркетинг ИИ — это мошенничество, особенно когда дело касается процессоров

Искусственный интеллект все чаще проявляется во многих сферах нашей жизни, особенно с момента запуска ChatGPT. В зависимости от вашей точки зрения, это тот большой злой призрак, который отбирает рабочие места и вызывает широкомасштабные нарушения авторских прав, или это дар, способный катапультировать человечество в новую эпоху просвещения.

То, чего многие достигли с помощью новой технологии, от Midjourney и LLM до умных алгоритмов и анализа данных, выходит за рамки радикального. Это технология, которая, как и большинство предшествующих ей прорывов на основе кремния, имеет большой потенциал. Оно может принести много хорошего, но, как многие опасаются, и много плохого. И эти результаты полностью зависят от того, как ими манипулируют, управляют и регулируют.

Поэтому неудивительно, учитывая, как быстро ИИ проник в дух времени, что технологические компании и их отделы продаж в равной степени полагаются на эту технологию, внедряя ее различные итерации в свои новейшие продукты, и все это с целью побудить нас покупать их аппаратное обеспечение.

Взгляните на этот новый ноутбук с искусственным интеллектом, на материнскую плату, которая использует искусственный интеллект для максимального разгона вашего процессора, на эти новые веб-камеры с технологией глубокого обучения искусственного интеллекта. Вы поняли суть. Вы просто знаете, что от Кремниевой долины до Шанхая акционеры и руководители компаний спрашивают свои маркетинговые команды: «Как мы можем внедрить ИИ в наши продукты?» как раз к следующей выставке CES или следующей выставке Computex, независимо от того, насколько скромной будет их стоимость. на самом деле быть для нас потребителями.

Моя самая большая проблема связана с процессорами последнего поколения, выпускаемыми такими компаниями, как AMD, Intel и Qualcomm. Это далеко не плохие продукты. Qualcomm делает огромные успехи на рынках чипов для настольных компьютеров и ноутбуков, а производительность новейших чипов Intel и AMD просто впечатляет. Из поколения в поколение мы наблюдаем более высокие показатели производительности, лучшую эффективность, более широкие возможности подключения, меньшие задержки и невероятную экономию энергии (вот вам, Snapdragon), а также множество инновационных конструктивных изменений и решений. Для большинства из нас, простых смертных, это нечто большее, чем просто 0 и 1.

Несмотря на это, ИИ по-прежнему применяется ко всему, независимо от того, добавляет ли он что-нибудь полезное в продукт или нет. К чипам добавлены новые нейронные процессоры (NPU), которые представляют собой сопроцессоры, предназначенные для ускорения низкоуровневых операций, которые могут использовать преимущества ИИ. Затем они помещаются в маломощные ноутбуки, позволяя им использовать расширенные функции искусственного интеллекта, такие как помощник Microsoft Copilot, чтобы поставить галочку в этом поле AI, как будто это имеет значение для преимущественно облачного решения.

Дело в том, что производительность процессора, когда дело касается ИИ, незначительна. Как будто это совершенно незначительно, до такой степени, что это даже слегка не актуально. Это все равно, что пытаться запустить космический телескоп НАСА JWST с бутылкой кока-колы и дозой Mentos.

Новая одежда императора?

Последний месяц я провел, тестируя множество ноутбуков и процессоров, особенно на предмет того, как они справляются с задачами и приложениями искусственного интеллекта. Используя пакет тестов UL Procyon (создатель серии 3D Mark), вы можете запустить его тест вывода компьютерного зрения, который может выдать вам хорошее число, давая вам оценку для каждого компонента. Intel Core i9-14900K? 50. AMD Ryzen 9 7900X? 56. 9900Х? 79 (кстати, это прирост производительности на 41% от поколения к поколению, очень огромный).

Но вот в чем дело: протестируйте графический процессор в том же тесте, например, RTX 4080 Super от Nvidia, и он наберет 2123 балла. Это прирост производительности на 2587% по сравнению с Ryzen 9 9900X, и это даже без использования собственного TensorRT SDK от Nvidia, который имеет еще более высокие показатели.

Дело в том, что ИИ требует производительности параллельной обработки, как ничто другое, и сейчас ничто не делает это лучше, чем видеокарта. Илон Маск знает это – он только что установил 100 000 графических процессоров Nvidia H100 в новейшей системе обучения ИИ от xAI. Это видеокарты на сумму более 1 миллиарда долларов в одном суперкомпьютере.

Скрытый облаками

Что еще больше усугубляет ситуацию, так это то, что подавляющее большинство популярных сегодня инструментов искусственного интеллекта в любом случае требуют облачных вычислений для полноценного функционирования.

LLM (большие языковые модели), такие как ChatGPT и Google Gemini, требуют так много вычислительной мощности и места для хранения, что их невозможно запустить на локальном компьютере. Даже технология Adobe Generative Fill и интеллектуальный фильтр AI в последних версиях Photoshop требуют облачных вычислений для обработки изображений.

Просто невозможно или невозможно запустить подавляющее большинство этих программ искусственного интеллекта, которые так популярны сегодня, на вашем домашнем компьютере. Конечно, есть исключения; с некоторыми инструментами создания изображений ИИ гораздо проще работать на одиночной машине, но, тем не менее, в 99% случаев использования для их обработки гораздо лучше использовать облачные вычисления.

Единственным большим исключением из этого правила является локализованное масштабирование и суперсэмплинг. Такие вещи, как DLSS от Nvidia и XeSS от Intel, и даже в меньшей степени собственный FSR от AMD (хотя он в основном основан на моделях глубокого обучения, применяемых с помощью аппаратного обеспечения растеризации, что означает, что вам не нужны компоненты искусственного интеллекта) являются фантастическими примерами хорошего использования локализованного ИИ. В противном случае вам, по сути, не повезло.

И все же мы здесь. Еще одна неделя, еще один ноутбук на базе искусственного интеллекта, еще один чип искусственного интеллекта, большая часть которого, на мой взгляд, представляет собой суету из ничего.

Вам также может понравиться…

• Обзоры искусственного интеллекта Google выходят на глобальный уровень, надеюсь, без предложений по поеданию камней
• Сможет ли Meta наконец сломать проклятие Google Glass с помощью своих очков Orion следующего поколения?
• Проблема не в искусственном интеллекте, но, по мнению одного из крестных отцов искусственного интеллекта, регулирование может оказаться серьезной проблемой.