Mindenki mást látott az MI térnyeréséből, mindenki máshogy élte meg a napot, amikor az egész elkezdett kicsúszni a korábbi, lassú folyású mederből. Talán évek múlva ez is egy olyan "te hol voltál aznap, amikor történt?" típusú felütés lesz, csak éppen a kérdés inkább úgy hangzik majd, hogy "a te tevékenységedet hogyan forgatta fel az a nap?". Aznap a legnagyobb vállalatok gondolták meg magukat, és váltottak portfóliót egyik napról a másikra. Ma már kórházak alakítják át a diagnosztikai gyakorlataikat, hogy beillesszék a technológiát a saját területükön. Közben az árak egyre emelkednek, a kínált viszont csökken. Hogy mi okozza mindezt? Természetesen: az MI.

Az adatközpontok hardverforgalma (szerver darabszám) idén 17-20%-kal csökkent az Egyesült Államokban, de ami ennél sokkal érdekesebb, hogy a szállítók bevételei ennek ellenére nőttek. Hogyan lehetséges ez? Úgy, hogy a hardverek a “hyper heterogeneous computing” kategóriába esnek, ami egy elég csúnya kifejezés arra, hogy egyre több és több chipet kell belepakolni a házakba annak érdekében, hogy az MI workloadokat ellássák. Ennek megfelelően olyan szerverekre esik a választás, amik eleve integrált MI gyorsítókat is tartalmaznak, mint például az AWS Inferentia 2 vagy az Nvidia H100 vagy A100 grafikus egységei.

kép forrása: Nvidia.com

Friss hír, hogy az Amazon bemutatta a Graviton4 és Trainium2 processzorait, amiket egyáltalán nem fognak értékesíteni: ezek exkluzív AWS chipek, amik az olyan szerverekben működnek majd, mint például az Amazon EC2 R8g. A  Graviton4 az Arm 64-bites architektúráját használja, és összesen 96 magot tartalmaz. A Trainium2 MI tréningre használható, és állítólag négyszer gyorsabb a versenytársaknál, valamint rendkívül energiahatékony is. 

Az MI láthatóan alakítja a piacot ott is, ahol aktívan igazán nincs is jelen: míg a Hewlett Packard Enterprise máskülönben lejtmenetben lenne a hardvereladások tekintetében, a Morgan Stanley úgy értékelte, hogy az MI iránti optimizmus ellensúlyozza a látható számokat. Amennyiben tehát egy hardvergyártó cég jelenleg talpon akar maradni, szinte kötelező részt vennie az MI versenyben, hiszen máskülönben kikerül az általános piaci optimizmus ernyője alól, aminek beláthatatlan következményei lehetnek.

A Dell például nagyon igyekszik: az MI szerverei iránti kereslet azonban annyira megnőtt, hogy jelenleg 39 hetet kell várni azok megérkezéséig. A cég vezetője, Jeff Clarke megerősítette, hogy félmilliárd dollárnyi szervert szállítottak ebben a negyedévben, de a kereslet duplázódik. A szállítás eltolódását a cég az Nvidia-ra hárították, de 2024-re már azt jósolták, hogy beszállítói alternatívákat is tudnak majd találni. A cég közben 150 millió dollárért felvásárolt egy MI startupot, hiszen az innováció és a gyártási problémák láthatóak két területen okoznak kiélezett versenyt mindenki számára. 

Az igazán hatékony, a mindennapi életben fellelhető MI megoldások azonban még váratnak magukra. Az RSNA 2023 konferencián mindenesetre már bemutatták, hogyan képes a hétköznapi radiológiai feladatokba besegíteni a mesterséges intelligencia. Bemutattak egy kísérletet, amiben 60 nap alatt több mint ezer CT kiértékelést kértek az MI-től, és képalkotásonként három percre volt szükség az egyes elemzések esetében a válaszadásra. Eleinte az MI-t olyan feladatokra használnák, amik az orvos munkáját segítik (általános riportok kitöltése), de látható, hogy a rendszer lassan egyre inkább a mindennapi felhasználás részévé válhat, ahogy egyre nagyobb biztonsággal mernek ráhagyatkozni az orvosok.

Csak legyen hardver, ami ellátja ezeket a feladatokat. De az is érezhető, hogy a generatív MI elérésének vágya mozgatja jelenleg a piacot, miközben a most létező megoldások implementálásba is számos problémába ütközik, egyrészt infrastruktúra, másrészt emberi tanulás, hozzáállás, vagy egyszerűen a gyártási kapacitás területéről.