Ochiq kodli va ChatGPT: Bizneslar qaysi AI modellarini tanlamoqda?

Rossiya kompaniyalarining 99% gacha sun'iy intellektni joriy etish bosqichida faqat ochiq kodli yechimlardan foydalanadi. ChatGPT va Claude kabi tijorat modellari sinov va tajribalar uchun vositalar bo'lib qolmoqda, ammo kamdan-kam hollarda ishlab chiqarishga kiritiladi. Nima uchun bunday? Diasoft mutaxassislari "Rivojlanish departamenti" Telegram kanali tomonidan dasturiy ta'minotni ishlab chiqish uchun sun'iy intellekt vositalarini tanlash bo'yicha tashkil etilgan sanoat muhokamasida ishtirok etishdi. Mavzu texnologiya, iqtisodiyot va tartibga solish cheklovlari kesishmasida.

Normativ talablar tanlovni toraytiradi

Maxfiy ma'lumotlar bilan ishlaydigan kompaniyalar uchun AI vositalarini tanlash dastlab cheklangan.

"Bizning ba'zi mijozlarimiz Markaziy bank talablariga muvofiq ishlaydi va ular maxfiy ma'lumotlarni saqlash va shaxsiy ma'lumotlarni qayta ishlashga sezilarli cheklovlar qo'yadilar. Shuning uchun tanlov sodda - biz asosan mahalliy modellarni ko'rib chiqamiz. Tashqi va tijorat modellari faqat ishlab chiqish, nosozliklarni tuzatish va sinovdan o'tkazish uchun ishlatiladi, sanoat maqsadlarida esa biz turli maqsadlar uchun ochiq kodli dasturlardan foydalanamiz, ular doirasida joylashtiriladi", deb ta'kidlaydi Diasoft kompaniyasining Tabiiy ofatlarning oldini olish va rivojlanish samaradorligini oshirish markazi rahbari Sergey Olkov.

Uning so'zlariga ko'ra, vaziyatni "tanlovsiz tanlov" deb ta'riflash mumkin: tashqi doiradagi tijorat modeli barcha tartibga solish talablariga javob berishiga kafolat berishning iloji yo'q - biz ularning so'zlariga ishonishimiz kerak.

Hisobni bo'shatish usuli sifatida DDOS hujumi
Boshqa IT kompaniyalaridagi hamkasblar yana bir unchalik sezilmaydigan xavfni - moliyaviy xavfni ta'kidladilar. Bulutga asoslangan tijorat modellari DDOS hujumlari xavfini tug'diradi, bu esa kompaniyaning balansini samarali ravishda yo'q qilishi mumkin. Ulardan foydalanishda bu jiddiy muammo hisoblanadi.

Mexanizm oddiy: tajovuzkorlar kompaniyaning chatbotiga katta so'rovlar yuborishni boshlaydilar va agar u tokenlarni undiradigan pullik bulut modelidan foydalansa, xarajatlar keskin oshadi. Shu bilan birga, standart kiberhujumlardan himoya qilish, tashqi sxemani o'chirib qo'yish, agar ular bulutda joylashtirilgan bo'lsa, kompaniyani avtomatik ravishda sun'iy intellekt xizmatlaridan foydalanishdan mahrum qiladi.

Ochiq kodli modellar atigi olti oy orqada.

Suhbatdoshlar ochiq kodli modellar tijorat modellaridan ancha orqada ekanligi haqidagi afsonani rad etishdi. Mutaxassislarning taxminlariga ko'ra, bu farq olti oy atrofida va u doimiy ravishda kamayib bormoqda. Korxonalarni qo'llash tezligini hisobga olgan holda, bu yondashuv ishlaydi: sinov modellari va prototiplar hozirgi eng yaxshi modellar uchun quriladi va korxona ularni sotib olib, sinovdan o'tkazib va ​​amalga oshirgunga qadar ochiq kodli modellar yetib oladi, deb ta'kidlaydi ma'ruzachilar. Bundan tashqari, yuqori sifatli muhandislik allaqachon farqni kamaytirishi mumkin.

Tijorat modellari tayyor mahsulot sifatida yaxshi. Ammo biz yuqori sifatli ko'rsatmalar yozishni va optimallashtirilgan kontekstni yetkazishni boshlaganimizda, ularning afzalliklari yo'qola boshlaydi. IT sohasi vakillari ochiq kodli mahsulotlar bizning ko'rsatkichlarimizga mos kelishi va ba'zi hollarda hatto undan ham oshib ketishi mumkinligiga ishonishadi.

Ularning ta'kidlashicha, mijozlarning aksariyati iqtisodiy sabablarga ko'ra ochiq kodli modellarni tanlashadi. Ishlab chiqarishda tijorat yechimlari uchun pul to'lashga tayyor yirik kompaniyalar qoidadan istisno bo'lib qolmoqda.

Bizning fikrimizcha: GPU muammosi bo'rttirilgan.

Alohida muhokama nuqtasi: GPU ta'minotiga qo'yilgan sanksiyalar cheklovlarini hisobga olgan holda, AIni ommaviy ravishda qabul qilish uchun yetarli hisoblash quvvati bo'ladimi?

"O'qitish va xulosa chiqarish uchun modellar o'rtasida farq bor. O'nlab va yuz minglab GPUlar modellarni o'qitish uchun mo'ljallangan. Biz xulosa chiqarish vazifalari uchun oldindan o'qitilgan modeldan foydalansak, resurslarga talab ancha past bo'ladi. Muammo yuzaga kelishi mumkin, ammo u unchalik keskin bo'lmaydi", deydi Diasoft kompaniyasidan Sergey Olkov.

Bizning kuzatishlarimizga ko'ra, hatto eng yirik korporativ mijozlarning ham millionlab emas, balki bir necha ming foydalanuvchisi bor. Korporativ foydalanish ko'lami hali OpenAI darajasidagi infratuzilmani talab qilmaydi, bu esa Rossiya kompaniyalariga manevr qilish uchun imkoniyat beradi.

Xulosa: Ochiq kodli va ChatGPT. Qaysi birini tanlaysiz?

Microsoft shisha idishlarda 10 000 yilgacha ma'lumotlarni saqlashni o'rgandi.

Microsoft Project Silicada katta yutuq e'lon qildi: endi ma'lumotlarni borosilikat shishasining kvadratlarida saqlash mumkin - bu oshxona anjomlari va pech eshiklarida ishlatiladigan turdagi shisha.

Ma'lumotlar shisha plastinka ichidagi femtosekundli lazer yordamida yoziladi. Ma'lumotlar uch o'lchovli voksellar - material ichidagi mikroskopik tuzilmalar sifatida kodlanadi. Texnologiyaning yangi versiyasi bitta vokselni hosil qilish uchun zarur bo'lgan lazer impulslari sonini bir nechtadan bir yoki ikkitagacha kamaytirdi. Muhandislar shuningdek, bir nechta nuqtalarni parallel ravishda yozib olishni amalga oshirdilar, bu esa jarayon tezligini oshirdi.

Alohida yutuq - bu fazali voksellarga o'tish: ma'lumotlar nafaqat yorug'lik polyarizatsiyasi orqali, balki shisha tuzilishidagi fazaviy o'zgarishlar orqali yozib olinadi. Bu o'qishni soddalashtiradi va uskunaning murakkabligini kamaytiradi.

Sinovlar davomida kvartsdagi 120 x 120 mm, 2 mm qalinlikdagi plastinkaga va borosilikat shishaga taxminan 2 TB gacha ma'lumotlar yozildi. Saqlash zichligi kub millimetr uchun 1,59 Gbit ni tashkil etdi. Yozish tezligi hali ham SSD dan past bo'lsa-da, muhim afzallik - bu chidamlilik: tezlashtirilgan sinovlarga ko'ra, ma'lumotlar yuqori haroratlarda ham kamida 10 000 yil davomida saqlanishi mumkin.

Microsoft ta'kidlashicha, texnologiya asosan bulutli tizimlar va madaniy kolleksiyalarda arxiv saqlash uchun mo'ljallangan.