Iris Coleman
17 dec. 2025 06:09
Dan Fu de la together.ai susține că inteligența generală artificială (AGI) este realizabilă prin optimizarea co-design-ului software-hardware, îmbunătățirea utilizării actuale a cipurilor și depășirea limitărilor hardware percepute.
Dezbaterea privind potențialul de realizare a inteligenței generale artificiale (AGI) se intensifică, Dan Fu, Vicepreședinte al Kernels la together.ai, oferind o perspectivă optimistă. Conform together.ai, Fu contestă ideea că progresele în AI sunt împiedicate de limitările hardware. În schimb, el susține că cipurile actuale sunt semnificativ subutilizate și că o abordare strategică a co-design-ului software-hardware ar putea debloca îmbunătățiri substanțiale ale performanței.
Limitări Actuale și Potențial Viitor
Pe măsură ce peisajul AI evoluează, îngrijorările legate de atingerea limitelor computației digitale devin din ce în ce mai prevalente. Unii experți sugerează că constrângerile hardware, în special în GPU-uri, ar putea împiedica progresul către dezvoltarea unei AI general utile. În contrast, Fu prezintă o perspectivă mai plină de speranță în publicația sa, "Da, AGI Se Poate Întâmpla – O Perspectivă Computațională," care susține că plafonul nu a fost încă atins pentru capacitățile AI.
Subutilizarea Hardware-ului Existent
Fu subliniază că antrenamentele AI de ultimă generație, cum ar fi DeepSeek-V3 sau Llama-4, ating adesea doar aproximativ 20% din Utilizarea Medie FLOP (MFU), utilizarea pentru inferență fiind uneori în cifre simple. Aceste cifre sugerează o oportunitate semnificativă de a îmbunătăți eficiența prin integrarea mai bună a software-ului și hardware-ului, precum și prin inovații precum antrenamentul FP4.
Progrese în Modelele Computaționale
Modelele AI actuale se bazează pe hardware mai vechi, iar potențialul resurselor computaționale mai noi nu a fost pe deplin realizat. Fu subliniază că clustere masive de GPU-uri de ultimă generație, care numără peste 100 000, nu au fost încă integrate complet în procesele de dezvoltare AI, indicând un orizont promițător pentru progresele viitoare.
Utilitate Actuală și Implicații Viitoare
În ciuda limitărilor percepute, modelele AI existente revoluționează deja fluxurile de lucru complexe, cum ar fi scrierea de kernele GPU de înaltă performanță cu asistență umană. Această transformare subliniază utilitatea immdiată a tehnologiilor AI și sugerează potențialul vast pentru aplicații viitoare.
Pentru cei interesați de intersecția dintre ingineria sistemelor, eficiența hardware și scalarea AI, analiza lui Fu oferă perspective valoroase. Analiza completă poate fi accesată pe site-ul together.ai.
Sursa imaginii: Shutterstock
Sursă: https://blockchain.news/news/exploring-potential-agi-hardware-software-synergy


