Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, выразил мнение, что хранение больших объемов оперативной памяти RAM в персональных компьютерах является пустой тратой, учитывая текущий мировой дефицит этого компонента. По мнению руководителя, было бы более выгодно направлять эти ресурсы в центры обработки данных, тем самым оптимизируя существующую мощность.
Это заявление было сделано во время участия в подкасте Cheeky Pint в ходе дискуссии о препятствиях в цепочках поставок технологий. Альтман выразил конкретную критику идее о том, что модели искусственного интеллекта (ИИ) с открытым исходным кодом, работающие непосредственно на устройствах пользователей, могут снизить потребность в обширных вычислительных центрах.
Он отметил, что многие люди считают, что локальное выполнение моделей решит часть спроса на инфраструктуру ИИ. Однако руководитель утверждает, что этот подход не обязательно является идеальным способом управления дефицитным ресурсом.
Альтман заявил: «С точки зрения глобального распределения, действительно плохо, что вся ограниченная доля мирового предложения DRAM находится в собственном компьютере каждого человека и используется всего на 5% времени». По анализу генерального директора, доступная память должна использоваться с максимальной эффективностью. Он добавил: «Если вы пытаетесь справиться с этой крайне ограниченной средой предложения, вы хотите максимальной утилизации в облаке».
Точка зрения Альтмана контрастирует с интересом разработчиков и пользователей к запуску моделей ИИ непосредственно на своих ПК. Этот вариант имеет потенциал снизить зависимость от облачных сервисов и позволить выполнять определенные задачи без постоянной зависимости от инфраструктуры крупных корпораций.
С другой стороны, аргумент руководителя основан на предпосылке, что память, установленная в центрах обработки данных, может использоваться гораздо интенсивнее, в то время как персональные компьютеры, как правило, остаются включенными, но не используют весь свой потенциал.
Эта дискуссия подчеркивает конфликт между двумя методологиями распределения вычислительных ресурсов: либо сохранением вычислительной мощности в руках пользователей, либо ее централизацией в крупных общих структурах.
