OpenAI boshqaruvchisi Sam Altman shaxsiy kompyuterlarda katta hajmdagi RAM xotirasini saqlash dunyo miqyosidagi ushbu komponentning hozirgi tanqisligini hisobga olgan holda isrof boʻlishiini bildirdi. Ijrochi uchun bu resurslarni maʼlumotlar markazlariga yoʻnaltirish va shu tariqa mavjud quvvatni optimallashtirish yanada maqsadga muvofiq boʻladi.
Bu bayonot texnologiya taʼminot zanjirlaridagi toʻsiqlarga oid munozarada Cheeky Pint podkastida ishtirok etayotganda berildi. Altman sunʼiy intellekt (AI) modellarining foydalanuvchilar qurilmalarida bevosita ishga tushirilishi, katta qayta ishlash markazlariga boʻlgan ehtiyojni kamaytirishi mumkin degan fikrga nisbatan aniq tanqid bildirdi.
U koʻplab odamlar mahalliy ravishda modellar ishga tushirish AI infratuzilmasi talabining bir qismini hal qiladi deb oʻylashishini taʼkidladi. Biroq, ijrochi bu yondashuv tanqis boʻlgan resursni boshqarish uchun zaruriy ideal usul emasligini taʼkidlaydi.
Altman shunday dedi: «Global taqsimot nuqtai nazaridan, butun dunyoning cheklangan DRAM taklifining bir qismi barcha odamlarning oʻz kompyuterida toʻxtab qolishi, faqat 5% vaqt davomida ishlatilishi juda yomon». Boshqaruvchining tahliliga koʻra, mavjud xotira maksimal samaradorlik bilan sarflanishi kerak. U qoʻshimcha qilib: «Agar siz juda cheklangan taklif muhitiga qarshi kurashayotgan boʻlsangiz, bulutda maksimal foydalanishni xohlaysiz».
Altmanning nuqtai nazari ishlab chiquvchilar va foydalanuvchilarning AI modellarini toʻgʻridan-toʻgʻri oʻz kompyuterlarida ishga tushirishga boʻlgan qiziqishi bilan qarama-qarshi turadi. Bu variant bulutda joylashgan xizmatlarga bogʻliqlikni kamaytirish va baʼzi vazifalarni yirik korporatsiyalarning infratuzilmasiga doimiy bogʻliq boʻlmasdan bajarish imkonini berishi mumkin.
Boshqa tomondan, ijrochi argumenti maʼlumotlar markazlariga oʻrnatilgan xotira ancha intensiv tarzda ishlatilishi mumkin, ammo shaxsiy kompyuterlar ularning quvvatini toʻliq ekspluatatsiya qilmay, faqat yoqilgan holatda qolishi tendensiyasiga asoslanadi.
Bu munozara kompyuter resurslarini taqsimlashning ikki metodologiyasi oʻrtasidagi ziddiyatni koʻrsatadi: yaʼni, qayta ishlash quvvatini foydalanuvchilar qoʻlida ushlab turish yoki uni katta, umumiy tuzilmalarda markazlashtirish.
