Блог компанії De Novo

AI/ML

Сторінка 2

Штучний інтелект перестав бути екзотикою й вже змінює ринок праці. Там, де його впроваджують, компанії зростають швидше, а працівники заробляють більше. Робота не зникає, а стає складнішою й цікавішою, звільняючись від рутини. Головна умова — опановувати нові навички та довіряти технологіям.

Вчені з’ясували, що популярний в ШІ метод «міркувань крок за кроком» не завжди означає справжнє мислення. Він часто просто повторює знайомі моделі, а при зміні умов швидко дає збої. Чому це важливо — читайте у нашій статті.

Дата-центри стали серцем цифрової економіки — вони зберігають, обробляють та передають інформацію, без якої вже складно уявити наше повсякденне життя. Але все, чим ми користуємося — від потокового відео до генеративного ШІ —  поживає дедалі більше електрики, й питання в тому, чи зможе енергетична система встигнути за темпами зростання цифрового світу.

Попри те, що ШІ звільняє співробітників від рутини, створює нові затребувані професії та пришвидшує процеси, він також формує й нові виклики на глобальному ринку праці. Наприклад, скорочується кількість стартових позицій, посилюється розрив у навичках між поколіннями, а для багатьох шлях у професію стає значно складнішим, ніж раніше.

Попит на ШІ стрімко зростає — й разом з ним збільшується апетит дата-центрів до електроенергії, особливо у великих європейських хабах. Високі ціни на енергію та амбітні кліматичні зобов’язання змушують операторів у ЄС шукати баланс між розширенням інфраструктури та її стійкістю. Разом з тим ШІ, який сам є головним споживачем нових потужностей, стає також інструментом для оптимізації енергоспоживання.

Генеративний штучний інтелект вивів роботу з інформацією на новий рівень ефективності. Але все ж потребу критичної оцінки результатів ніхто не скасовував — у цьому на власному гіркому досвіді переконалася група адвокатів, яка сприйняла «галюцинації» ШІ за реальні дані. Проте проблема в даному випадку значно глибша, ніж просто ще один курйоз.

Гіперскейлери масово подають заявки на підключення до електромереж, вимагаючи десятки гігаватів для майбутніх дата-центрів. Новий звіт LEI показує: значна частина цих звернень не підкріплена реальним попитом. Проте їх задоволення може спричинити проблеми для всієї енергосистеми.

Попит на AI/ML, який стрімко зростав останніми роками, дав потужний імпульс до будівництва нових великих дата-центрів. Цей тренд швидко підхопили США та Китай, натомість Європа втрачає свої позиції — популярні раніше локації, такі як Амстердам або Франкфурт, навіть вибули з ТОП-20.

В умовах стрімких перегонів за лідерство в сфері штучного інтелекту держави прагнуть забезпечити собі доступ до ключового ресурсу XXI століття — обчислювальних потужностей для ШІ, а також повну незалежність у цьому питанні. Але що насправді означає «суверенітет в обчисленнях»? Дослідження Оксфордського Університету пропонує трирівневу модель, яка дозволяє переосмислити це поняття в епоху генеративного ШІ.

Європейська комісія представила Кодекс добровільної практики для провайдерів генеративного ШІ. Цей крок може докорінно змінити правила гри: підписавши документ, компанії отримують не лише орієнтир, а й послаблення регуляторного тиску в межах EU AI Act.

Генеративні агенти на базі сучасних мовних моделей обіцяють революцію в цифровій автоматизації. Однак практика показує: такі системи поки що нестабільні й часто не справляються навіть з базовими завданнями. Недавнє масштабне дослідження продемонструвало, наскільки обмеженими є можливості таких рішень у реальних сценаріях. Утім, ці проблеми поступово вирішуються.

За даними корейського дослідницького центру KAIST TeraLab, потужність прискорювачів для задач AI/ML постійно зростатиме, що зумовлено, зокрема, новими типами високошвидкісної памʼяті. До 2038 року один GPU прискорювач споживатиме понад 15 кВт, готувати ЦОДи до такого навантаження потрібно вже сьогодні.