Масштабування штучного інтелекту давно стало головним вектором розвитку індустрії: компанії скуповують потужні чипи, розширюють датацентри й інвестують у нові енергетичні рішення. Зростання можливостей моделей нібито напряму залежить від збільшення обсягів даних та обчислювальних ресурсів, свідчить аналітичний матеріал The Conversation, пише Kreschatic. Проте історія технічного прогресу показує: будь-які «закони» можуть діяти лише до певної межі.
Автор досліджує, чи здатні моделі ШІ нескінченно покращуватися просто завдяки збільшенню масштабів, і порівнює нинішню гонку із попередніми технологічними захопленнями людства. Якщо деякі «закони» справді описують природні процеси, інші — лише математичні припущення, що працюють до моменту, поки не наштовхнуться на фізичні або економічні бар’єри.
Чому масштабування працює — і де його межі
У технічних галузях масштабування часто дає передбачувані результати. Завдяки таким підходам створювалися кораблі, літаки, промислові системи — інженери могли використовувати моделі, зменшені копії та математичні формули, щоб прогнозувати поведінку великих конструкцій. Цей підхід чудово працював у галузях, де діють стабільні природні закономірності.
Однак у ШІ масштабування ґрунтується не на законах природи, а на статистичній кривій, отриманій з експериментів із великими мовними моделями. Її сенс у тому, що додавання даних і потужностей веде до передбачуваного зростання якості. Але це — лише лінія, проведена по конкретних даних. За межами умов, у яких вона вимірювалася, її дія може змінитися.
Коли масштабування перестає працювати
Історія вже неодноразово демонструвала, що «вічні» закономірності можуть руйнуватися. Яскравий приклад — обвалення мосту Такома-Нерроуз у 1940 році. Інженери масштабували параметри з менших мостів, упевнені, що ті самі пропорції спрацюють і тут. Але з’явилися нові аеродинамічні ефекти, яких не було у попередніх конструкціях — і міст зруйнувався.
Те саме сталося з мікрочипами: десятиліттями діяли закони Мура й Деннарда, що передбачали постійне зменшення транзисторів. Коли їхній розмір наблизився до кількох атомів, з’явилися витоки електрики, шум, теплові проблеми — масштабування закінчилося, і індустрія пішла іншим шляхом.
«Є криві, які працюють, доки умови не виходять за межі того, де вони були виміряні» — зазначає автор матеріалу.
Чи діють закони масштабування в ШІ насправді
Поточні криві масштабування справді допомогли індустрії збудувати GPT-моделі та інші системи. Вони показали, що ранні моделі не були обмежені концептуально — просто в них не було достатньо ресурсів. Проте ці формули не враховують:
- обмеження високоякісних даних,
- труднощі із навчанням на нових типах задач,
- вартість електроенергії та датацентрів,
- інженерні й етичні бар’єри розвитку систем.
Жоден закон природи не гарантує нескінченного масштабування «інтелекту». Це не обов’язково фізична закономірність — це емпірична крива, яка може змінитися.
Економічні ризики безкінечного зростання
Найбільші інвестиції сьогодні спрямовані саме на інфраструктуру під масштабування: нові датацентри, потужні графічні процесори, енергетичні системи. Але фінансові прогнози викликають занепокоєння. За оцінкою Deutsche Bank, індустрія ШІ може зіткнутися з дефіцитом фінансування обсягом понад 800 млрд доларів (близько 32 трлн грн), якщо масштаби будуть продовжувати зростати.
Аналітики JP Morgan попереджають: щоб повернути інвестиції у плановані обчислювальні потужності, індустрії потрібно понад 650 млрд доларів (приблизно 26 трлн грн) щорічного доходу. І це не гарантує безпечного розвитку, лише дозволяє підтримувати темпи інвестицій.
Ці цифри свідчать: масштабування не лише технічне питання, а й економічне. У певний момент галузь може впертися не в межі фізики, а в межі бюджету та попиту.
Нагадаємо, раніше ми писали про те, як штучний інтелект почав перетворювати сни на цифрові візуалізації та розширювати наше розуміння мрій.
