Компьютеры с ИИ донесут искусственный интеллект в массы?
Новый ландшафт компьютеров с искусственным интеллектом готов произвести революцию в том, как мы взаимодействуем с нашими устройствами, будь то настольный компьютер или ноутбук. Эта инновационная технология предлагает преимущества, а также недостатки, но перед тем, как инициировать стратегию внедрения, важно разобраться с базовой информацией.
Что представляют собой компьютеры с ИИ?
ПК с ИИ включают в себя специализированный нейронный процессор (NPU) на системе на кристалле (SoC), управляющий приложениями и задачами с ИИ, а также технологиями, которые несут ответственность за вычислительные возможности языковых моделей, отдельных функций, безопасности и конфиденциальности. Значительным преимуществом этой установки становится способность обеспечения низкой задержки и улучшенной персонализации, удовлетворяя растущий спрос на повышение автономности.
Ноутбуки с ИИ представляют собой новую итерацию периферийных вычислений, где обработка происходит ближе к источнику данных и конечному пользователю, вместо того, чтобы полагаться на облако. Такой гибридный подход использует возможности облака для решения сложных задач, предоставляя преимущества скорости и конфиденциальности локальной обработки данных. Ноутбуки с ИИ иллюстрируют именно это, полагаясь на локальное оборудование, будь то графические процессоры или нейронные, всё ради задач, связанных с ИИ, тем самым сокращая задержку, экономя тем самым полосу пропускания и укрепляя безопасность данных за счет минимизации передачи конфиденциальной информации в облако. Совокупный эффект – улучшенный пользовательский опыт, облегчающий ряд аналитических действий в реальном времени.
Аналитические оценки
Поскольку отраслевые эксперты объявили 2024 год годом ПК с ИИ, интересно проанализировать ситуацию с аналитической точки зрения. Например, Gartner прогнозирует, что в этом году будет поставлено 54,4 миллиона компьютеров с ИИ, тогда как IDC оценивает это количество в 50 миллионов, а Canalys использует немного иную метрику, полагая, что каждая пятая поставка будет представлять собой компьютер с искусственным интеллектом. Gartner прогнозирует, что в 2025 году 43% всех поставок ПК с ИИ будет входить в эту категорию, однако и IDC, и Canalys ожидают, что к 2027 году это число возрастёт до 60%. Это указывает на новое смещение рынка в пользую компьютеров с ИИ.
Прогресс чипов с ИИ
Развитие компьютеров с искусственным интеллектом зависело от интеграции оборудования и нужных процессоров для упрощения операций искусственного интеллекта на уровне ПК. Ранним примером этой парадигмы стала «система на кристалле», реализованная в iPhone с чипом A11 Bionic. В настоящее время, с появлением чиплетов, таких как Intel Core Ultra, мы наблюдаем новый дизайн ЦП, адаптированный под различные функции. Отходя от типичного блочного ЦП, мы переходим на плиточный дизайн процессора – и чипсета – который охватывает NPU – для расширенных возможностей движка ИИ. Производители чипов активно разрабатывают и запускают свои решения, делая компьютеры с ИИ жизнеспособным вариантом для пользователей.
Значение объединения CPU, GPU и NPU
Современные вычислительные задачи требуют разнообразия вычислительных возможностей, которые оптимально реализуются за счет интеграции CPU, GPU и NPU. CPU или центральный процессор выступает универсальным процессором, предназначенным для повседневной обработки, управления операционной системой и характерными приложениями, которые мы используем с нашими ноутбуками. GPU, изначально разработанный для рендеринга графики, отлично справляется с параллельными вычислениями, что делает его особенно подходящим для матричных и векторных операций, играющих важную роль для ИИ и глубокого обучения. NPU или нейронный процессор – специализированный чип, разработанный специально для задач ИИ, эффективно ускоряющий вычисления нейронных сетей при сохранении низкого энергопотребления.
Это мощное трио помогает универсальности вычислений, позволяя задействовать процессоры всех типов, что приводит к значительному повышению производительности и энергоэффективности. Более того, такая архитектура не ограничивается компьютерами и ноутбуками. CPU, GPU, NPU и системы на чипе, охватывающие все три компонента, позволяют всё большему числу устройств, включая смартфоны и полностью интегрированные системы в таких секторах, как производство, эффективно использовать потенциал ИИ.
Какую роль играют память и хранилище?
Значительным препятствием для уверенного внедрения ПК с ИИ становится необходимость разобраться с дезинформацией и мифами, окружающими требования к памяти, необходимые для работы ноутбуков и ПК, оснащённых чиплетами с ИИ. В настоящее время не существует сформулированных минимальных требований, поэтому системы предлагают 8, 16 и 32 Гб оперативной памяти. Однако по мере дальнейшего развития приложений и повышения требований к интеллектуальному использованию ПК с ИИ ожидается изменение требований к памяти.
То же самое касается и ёмкости памяти. Тогда как некоторые системы ограничиваются 256 Гб SSD-накопителя, другие предлагают 1 или даже 2 Тб. Важно не зацикливаться на текущих потребностях, но и учитывать, что могут запросить приложения в будущем, накладывая определённые требования на ёмкость памяти и ОЗУ.
Текущие варианты применения
Сценарии использования ПК с ИИ множатся ежедневно. В сфере производительности и бизнеса Microsoft Copilot действительно открывает новые горизонты, тогда как решения подобные Zoom, Webex и Slack, облегчают управление совместными проектами. Jasper выделяется как один из любимых в отрасли инструментов продаж и маркетинга, тогда как пакет Adobe преуспевает в медиа и творческих начинаниях, Audacity обслуживает звуко-производство, а GIMP служит креативному дизайну.
Очевидно, что все эти инструменты сосредоточены на коммуникациях и творчестве, представляя собой зарождающиеся этапы интеграции ИИ. Это приложения со значительным требованиями, служащие чёткой отправной точкой для реализации преимуществ ИИ, особенно в направлении улучшения совместной работы и создания контента. Для большинства пользователей первоначальный набег на рынок компьютеров с ИИ подразумевает их использование вместе с облачными аналогами. Однако по мере того, как преимущества автономности и безопасности, предлагаемые приложениями ИИ локального исполнения, становятся всё более важными, поэтому равновесие будет достигнуто.
По мере развития технологий
С дальнейшим развитием технологического ландшафта, достижения делают инструменты сложней и доступнее, тогда как решения ИИ страдают от существенной диверсификации. Мы должны воспринимать текущие фокусные точки в роли экспериментальной площадки для оценки возможностей ИИ в отношении принятия пользователем. Неизбежно предстоит пройти переобучение, поскольку пользователи будут привыкать к ИИ; однако в течении всего этого период ИИ интегрируется в разнообразных отраслях и направлениях.
Преимущества локальной обработки
Главным преимуществом выполнения моделей ИИ на компьютерах локально становится безопасность и конфиденциальность пользователя. Такой подход позволяет пользователям сократить риски, связанные с передачей и хранением конфиденциальных данных в облаке или с использованием общедоступных моделей ИИ. Компьютеры с ИИ обладают потенциалом предотвращения утечек данных и несанкционированного доступа, обеспечивая при этом более строгое соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR, путём хранения данных на месте.
Более того, локально управляемые модели демонстрируют большую устойчивость к проблемам, связанным с сетью, гарантируя, что критически важные функции ИИ останутся доступными даже в случае сбоев облачных сервисов по причине их отключения или кибератак, нацеленных на облачную инфраструктуру.
Однако локальные устройства с ИИ по-прежнему должны реализовать надёжные меры безопасности для защиты от локальных киберугроз, таких как вредоносное ПО и физическое вмешательство. Необходимо разработать комплексную стратегию для обеспечения шифрования данных, надлежащего контроля доступа и постоянного мониторинга потенциальных угроз.
Подготовка к переходу
Прежде чем принять решение о переходе на ПК или ноутбук с ИИ, важно оценить, что в настоящее время требуется вашей организации, какие решения доступны для удовлетворения этих потребностей, какие приложения необходимы для разных рабочих функций и ваше положение в цикле обновления. Например, если вы готовы принять раннее внедрение, полностью осознавая, что применение ПК с ИИ всё ещё ограничено, но уже соответствует вашим потребностям, вы готовы к переходу. И наоборот, если вы не планируете обновлять свои системы в следующие 3-4 года, может быть разумно подождать, пока технологии и приложения не станут более зрелыми.
Осведомлённость о чиплетах для ПК с ИИ от ключевых производителей, таких как AMD и Intel, а также понимание эволюции технологий хранения данных, таких как различия между DDR4 и DDR5, помогут вам определить оптимальный момент для внедрения ПК с ИИ, исходя из применения, производительности и затрат.
Ещё одним важным аспектом становится внутренняя готовность. Сотрудники должны быть обучены раскрывать потенциал компьютерных систем с ИИ, управляя теми в безопасной киберсреде. Учитывая быстрые темпы развития ИИ, внедрение требует комплексной стратегии. Одной из самых серьёзных проблем в настоящее время становится нехватка квалифицированных специалистов, которые видят последствия ИИ с разных точек зрения. Вместо того чтобы бороться за соблюдение нормативных требований ИИ после внедрения, наиболее эффективным подходом является проактивное установление необходимых политик и практик с учетом требуемых ресурсов.
Заключительные мысли
Как и в случае с любой новой технологией, существуют сложные компромиссы, связанные с возможностями и рисками принятия ИИ. Ранние последователи, которые могут использовать реализованные в настоящее время приложения ИИ, могут получить значительные преимущества первопроходцев перед своими конкурентами. Другие организации должны убедиться, что у них есть соответствующие системы и политики для облегчения интеграции ПК с ИИ. Также может быть разумным переход на тонкую стратегию – возможность «выкупить» себе дополнительное время, обновив основные компоненты по мере быстрого развития этой технологии, вместо того, чтобы полностью посвятить себя переходу на новый парк машин.
Если вы закупаете компьютеры с ИИ сейчас, обеспечение возможности обновления хранилища или памяти в будущем лучше подготовит ваше оборудование к запуску приложений ИИ, которые могут бесперебойно работать с существующими облачными сервисами.
