في الوقت الذي أصبح فيه الذكاء الاصطناعي التوليدي واعدا على نحو متزايد ومتبعا على نطاق واسع، فإن تنفيذه على نطاق أوسع يتطلب جعله أكبر وأفضل وأقوى على الجانب النهائي.
مصدر الصورة: تم إنشاؤها بواسطة Unbounded AI
اليوم، مر ما يقرب من 10 أشهر منذ أن أطلقت OpenAI ChatGPT، وقد أتاحت موجة الذكاء الاصطناعي التوليدي التي أثارتها للناس العاديين أن يشعروا بسحر الذكاء الاصطناعي "أقرب". سواء كان ذلك محرك بحث في الوقت الفعلي على نمط الدردشة مدعومًا بنماذج كبيرة، أو أداة رسم تولد الصور عن طريق إدخال النص، فقد دخل الذكاء الاصطناعي التوليدي ببطء وغير بمهارة العمل اليومي للأشخاص والترفيه والعادات الإبداعية.
جنبا إلى جنب مع النماذج الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي، تنفذ الشركات المصنعة للهواتف المحمولة والرقائق "ثورة في جانب الجهاز" وسط ضجة كبيرة. في شهر مايو من هذا العام، أصدرت Google نموذج اللغة الكبير PaLM 2، بما في ذلك نسخة خفيفة الوزن من Gecko يمكن تشغيلها على الأجهزة المحمولة. وفي شهر مايو أيضًا، أصدرت شركة كوالكوم الورقة البيضاء بعنوان "الذكاء الاصطناعي الهجين هو مستقبل الذكاء الاصطناعي". في أغسطس، أعلنت شركة Xiaomi Lei Jun عن احتضانها الكامل للنماذج الكبيرة ونجحت في البداية في تشغيل نموذج كبير يبلغ 1.3 مليار معلمة على الهاتف المحمول، كما تلقت Xiao Ai أيضًا ترقية في قدرات النماذج الكبيرة.
لا يسعنا إلا أن نتساءل، لماذا تسارع الشركات المصنعة الكبرى إلى وضع نماذج الذكاء الاصطناعي العامة والمولدة الكبيرة في الأجهزة الطرفية، وخاصة الهواتف المحمولة؟ نحن نعلم أن المنتجات الطرفية الذكية مثل الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر الشخصية وXR والسيارات هي الأقرب إلى الأشخاص العاديين، وخاصة الهواتف المحمولة، ونحن نقضي المزيد والمزيد من الوقت عليها. في أبريل 2023، أصدرت منظمة أبحاث السوق Electronics Hub تقريرًا يوضح أن المستخدمين في بعض البلدان يحدقون في شاشات الهواتف المحمولة لأكثر من 7 ساعات يوميًا. تتطور الهواتف المحمولة تدريجيًا لتصبح جوهر الحياة الذكية، مما يعد "مرتعًا" لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي.
ومع ذلك، فإن الميل الحالي للنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الجانب الطرفي لم يحدث بين عشية وضحاها، إذ تشهد طريقة النشر تحولًا من التعاون السحابي إلى التعاون السحابي الطرفي.
أصبح اتجاه الذكاء الاصطناعي التوليدي القائم على المحطة والسحابة جنبًا إلى جنب بارزًا بشكل متزايد
نحن نعلم أن معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الكبيرة غالبًا ما يصل عددها إلى المليارات أو المئات أو حتى مئات المليارات، مما يفرض متطلبات عالية للغاية على البنية التحتية من حيث تحسين تدريب النماذج واستدلال التنفيذ. في البداية، كانت السحابة فقط هي القادرة على توفير مثل هذه القوة الحاسوبية الضخمة للذكاء الاصطناعي، لذلك اختارت الشركات المصنعة في كثير من الأحيان نشر وتشغيل نماذجها الكبيرة في السحابة.
إذا أخذنا ChatGPT كمثال، فإن تدريبه وتشغيله يتطلب قدرًا كبيرًا من تخزين البيانات وموارد الحوسبة، كما أن طلبات المستخدمين الضخمة تولد تكاليف طاقة حوسبة عالية، الأمر الذي يتطلب منصة خدمة سحابية قوية. يمكن للمستخدمين الوصول إلى ChatGPT ومنتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى (مثل CodeX) من خلال الخدمة السحابية Microsoft Azure OpenAI. أطلقت أمازون، وهي مزود رئيسي آخر للخدمات السحابية، أيضًا خدمة استضافة سحابية توليدية مماثلة تعمل بالذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للمستخدمين الوصول إلى النماذج الأساسية المدربة مسبقًا من الشركات الناشئة مثل AI21Labs وAnthropic وStability AI من خلال واجهات برمجة التطبيقات.
من الواضح أن منصات الخدمة السحابية ساهمت في تسريع هذه الموجة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تجتاح العالم، مما يوفر لمصنعي النماذج الكبيرة دعم قوة الحوسبة اللازمة للتدريب على النماذج والاستدلال. ومع ذلك، يتطلب الاستدلال السحابي للنماذج الكبيرة تكاليف عالية، ومع تزايد عدد المستخدمين وطلبات الاستخدام، تزداد التكلفة أكثر فأكثر. ونتيجة لذلك، في مواجهة تكاليف التشغيل المتزايدة باستمرار، يحتاج المصنعون إلى إيجاد طريقة أخرى خارج السحابة.
مع مرور الوقت، أصبحت تقنيات ضغط النماذج الكبيرة (مثل التكميم وتهذيب الشبكات والتقطير المعرفي) أكثر وفرة وفعالية من ناحية، ومن ناحية أخرى، أصبحت الأجهزة الطرفية الذكية مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة XR والسيارات تتمتع بالذكاء الاصطناعي. وتستمر قوة الحوسبة في الزيادة، كما أن الظروف التقنية لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في المحطات الطرفية تنضج بسرعة. أصبح اتجاه المحطات الطرفية والسحب جنبًا إلى جنب واضحًا بشكل متزايد.
وقد استوعبت شركات التكنولوجيا الكبرى هذه التغييرات بعناية، وقامت بسلسلة من المحاولات لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الكبيرة على الهواتف الذكية والمحطات الطرفية الأخرى. على سبيل المثال، يتيح إطلاق إصدارات ChatGPT iOS وAndroid للمستخدمين العاديين تجربة محادثات الدردشة الإبداعية بمجرد التقاط هواتفهم المحمولة. وستكون هناك لحظات أكثر أهمية مثل هذه في المستقبل.
بالإضافة إلى ذلك، بالمقارنة مع السحابة، فإن نشر وتشغيل الذكاء الاصطناعي المولد على الجانب الطرفي له أيضًا مزايا من حيث التكلفة والأمان والخصوصية والتشغيل الموثوق.
الأول هو ميزة التكلفة. في السابق، ذكرت وسائل الإعلام أن OpenAI أحرق ما يقرب من 700 ألف دولار أمريكي يوميًا فقط للحفاظ على تشغيل ChatGPT، مما يعني أنه ربما تم إنفاق ما يقرب من 200 مليون دولار أمريكي على ChatGPT. إن مثل هذه التكلفة المرتفعة مرتفعة للغاية بحيث لا تستطيع حتى OpenAI تحملها، مما يجعل من الصعب تحقيق التعادل، ناهيك عن تحقيق الربح. الجانب الطرفي مختلف، حيث تم تقليل التكلفة بشكل كبير، ويحتاج نشر النموذج المضغوط خفيف الوزن فقط إلى دفع تكلفة الأجهزة، دون النظر في مشكلات أخرى مثل عرض النطاق الترددي واستهلاك الطاقة ونقل الشبكة.
ثانيًا، يمكن أن يؤدي تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي إلى حماية البيانات الخاصة بثقة أكبر، على عكس المخاطر المحتملة لتسرب المعلومات في السحابة. وهذا ليس بلا أساس. ففي أبريل من هذا العام، تم الكشف عن أن الموظفين في قسم أشباه الموصلات قاموا بتحميل البيانات إلى السحابة عند استخدام ChatGPT، مما أدى إلى تسرب البيانات السرية، وتم الإعلان لاحقًا عن الحظر. لا يتطلب التشغيل الطرفي تحميل النصوص والصور ومقاطع الفيديو وغيرها من المعلومات إلى السحابة، مما يتجنب هذه المخاطر ويضمن عدم تسرب الخصوصية وتعزيز الأمان.
يعد الكمون المنخفض أيضًا ميزة كبيرة على الجانب الطرفي. تحتاج السحابة إلى نقل البيانات إلى السحابة للمعالجة قبل أن تتمكن من إرجاع النتائج، وأثناء هذه العملية، سيؤدي النقل عبر الشبكة حتمًا إلى حدوث تأخير. لا يحتاج الجانب الطرفي إلى تحميل المعلومات إلى الخادم السحابي أو مركز البيانات، حيث يتم تحسين سرعة الاستجابة وتقليل التأخير. وفي الوقت نفسه، يعد التشغيل المحلي أكثر موثوقية ويمكن تشغيله في بعض الأحيان دون اتصال بالإنترنت، مما يقلل الاعتماد على الخدمات السحابية واتصالات الشبكة إلى حد ما.
يحتوي الجانب الطرفي أيضًا على سيناريوهات تطبيق ومعلومات ظرفية أكثر ثراءً من السحابة، مما يوفر تفاعلًا وتجربة أكثر تخصيصًا. يمكن للمستخدمين ضبط وتخصيص معلمات النموذج ووظائفه لسيناريوهات التطبيق المختلفة أو الاحتياجات المختلفة في نفس السيناريو، مما يمنحهم المرونة الكاملة.
وبفضل هذه المزايا، أصبح الطريق لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي واضحًا بشكل متزايد، ويتم وضعه بشكل متزايد في موقع لا يقل أهمية عن السحابة. وكما قال نائب رئيس شركة كوالكوم العالمية، هو مينغجوان، في المؤتمر الصحفي الذي عقد خارج الإنترنت حول الورقة البيضاء "الذكاء الاصطناعي الهجين هو مستقبل الذكاء الاصطناعي"، فإن "الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي هو المفتاح لتحقيق بنية الذكاء الاصطناعي الهجين وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي ليشمل نطاقًا أوسع من الذكاء الاصطناعي". عالم."
هو مينجوان
قالت كوالكوم ذلك وفعلت ذلك. في هذه الثورة الطرفية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، أخذت شركة كوالكوم زمام المبادرة في إطلاق البوق وأصبحت واحدة من المروجين الأساسيين لثورة الذكاء الاصطناعي الطرفية، وشكلت طريق تطوير هجين للذكاء الاصطناعي تعمل فيه السحابة والمحطات الطرفية معًا في تخطيط. ويعكس اختيار المسار هذا أيضًا بعد نظر شركة كوالكوم وقيادتها في مجال الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي وقدرات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية.
وضع الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي بخطوة للأمام
يعمل ما يسمى بالذكاء الاصطناعي الهجين بشكل أساسي بطريقتين: أولاً، في بعض السيناريوهات، تتمحور الحوسبة بشكل أساسي على الجهاز الطرفي وتقوم بتفريغ المهام إلى السحابة عند الضرورة. ثانيًا، في السيناريو المرتكز على السحابة، تتقاسم المحطات الطرفية بعضًا من عبء عمل السحابة عندما يكون ذلك ممكنًا بناءً على قدراتها الخاصة. تؤدي كل من السحابة والمحطة وظائفها الخاصة وتساعد بعضها البعض.
بالمقارنة مع السحابة فقط، فإن أكبر فائدة للذكاء الاصطناعي الهجين هي تخصيص وتنسيق أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة في سيناريوهات وأوقات مختلفة، وتحسين كفاءة استخدام الموارد، وتقليل تكاليف التشغيل.
في تخطيط الذكاء الاصطناعي الهجين من كوالكوم، سواء كان متمحورًا حول المحطة، أو استنادًا إلى الإدراك الطرفي، أو المعالجة التعاونية الطرفية والسحابية، تم التأكيد على أن قدرات الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي هي المفتاح لتمكين الذكاء الاصطناعي الهجين وتمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي من تحقيق التوسع على نطاق عالمي. . . خاصة بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، يعني الذكاء الاصطناعي الهجين الاستفادة الكاملة من قوة الحوسبة الطرفية لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية، تمامًا مثل ChatGPT على الهواتف المحمولة.
ومع ذلك، فإن نشر وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على المحطات الطرفية هو أمر أسهل من فعله. والشرط الأساسي للتنفيذ هو قدرات الذكاء الاصطناعي القوية على الجانب الطرفي. باعتبارها شركة مصنعة للرقائق الأولية، كانت شركة كوالكوم دائمًا رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي، فقد شكلت تحسينًا كاملاً للذكاء الاصطناعي بدءًا من الرقائق إلى البرامج إلى الخوارزميات والنظام البيئي، بحيث لا يتم إعاقة أي من البرامج أو الأجهزة، ولا يتم إعاقة الجانب الطرفي يمكن تحقيق تسريع استنتاج الذكاء الاصطناعي.
Qualcomm Full Stack AI التحسين
بادئ ذي بدء، على مستوى شرائح الأجهزة، بدءًا من المنصة الرائدة السابقة Snapdragon 888 والجيل الأول من Snapdragon 8 وحتى الجيل الثاني المتطور Snapdragon 7 والجيل الثاني الرائد Snapdragon 8 الذي تم إطلاقه في العام الماضي، تستمر قدرات الذكاء الاصطناعي للتطور، ومع التحسين، سيتم تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي وفقًا لذلك. من بينها، يلعب محرك Qualcomm AI الذي يتم ترقيته باستمرار (الجيل الثامن حاليًا) دورًا مهمًا، حيث تم تصميم معالج Hexagon ووحدة معالجة الرسومات Qualcomm Adreno ووحدة المعالجة المركزية Qualcomm Kryo لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بكفاءة على الجانب الطرفي وتحسين مستخدمي الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي من خلال أساليب الحوسبة غير المتجانسة.الخبرة.
من المتوقع أن يتم تحسين قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي للجيل الثالث من Snapdragon 8، والتي سيتم إطلاقها في أكتوبر من هذا العام، ونحن متحمسون أكثر لمعرفة نوع وظائف الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تدعمها.
بالإضافة إلى التسريع المستمر للأجهزة، فإن التحدي الأكبر الذي يواجه الذكاء الاصطناعي الطرفي يكمن في البرمجيات، حيث يجب أن تضمن إمكانية تشغيل نماذج المعالجة العصبية المختلفة، ويجب أن تكون الحسابات سريعة وفعالة بما فيه الكفاية. تساعد مجموعة برامج Qualcomm AI المطورين على إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحسينها ونشرها على الأجهزة بشكل أكثر كفاءة، مما يحقق تأثير التطوير لمرة واحدة والنشر المتعدد للتطبيقات. كما ترون من الشكل أدناه، تعمل حزمة البرامج هذه على تحسين كفاءة التطوير من مستويات متعددة بما في ذلك أطر عمل الذكاء الاصطناعي المدعومة، ومجموعات تطوير برامج الاستدلال، ومكتبات وخدمات المطورين، وبرامج النظام، وأنظمة التشغيل.
مجموعة برامج كوالكوم AI
بالإضافة إلى ذلك، فيما يتعلق بالخوارزميات وتطوير النماذج، فهي ملتزمة بتحسين الكفاءة دون التضحية بالدقة، وفي هذا الصدد، هناك خوارزميات تعتمد على نموذج Q-SRNet، وحلول التكميم INT4، وما إلى ذلك. على سبيل المثال، يدعم Snapdragon 8 Gen2 تنسيق الدقة INT4 AI لأول مرة، مما يؤدي إلى تحسن بنسبة 60% في كفاءة الطاقة وتحسين بنسبة 90% في أداء استدلال الذكاء الاصطناعي مقارنة بـ INT8.
تواصل شركة Qualcomm أيضًا بذل الجهود على المستوى البيئي، ويمكن توسيع مزاياها التقنية في الهواتف المحمولة لتشمل محطات أخرى مثل السيارات وأجهزة الكمبيوتر الشخصية وXR وإنترنت الأشياء. في الوقت نفسه، استنادًا إلى IP والتكنولوجيا الموزعة في مختلف المجالات، فإن Qualcomm قادرة على إجراء تعاون متعمق عبر أنظمة بيئية متعددة، مثل مجال الكمبيوتر الشخصي وMicrosoft، ومجال XR وMeta، وتحقيق توسع واسع النطاق بسرعة من خلال التعاون البيئي الجيد.
يمكن القول أن قدرات الذكاء الاصطناعي القوية والشاملة من جانب كوالكوم، وخاصة بنية تسريع أجهزة الذكاء الاصطناعي ومجموعة البرامج التي يمكنها التعامل مع التغييرات المحتملة في بنية نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، قد قادت الطريق في التفكير والذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي. وضع أساسًا متينًا لتوسيع الذكاء الاصطناعي التوليدي ليشمل المحطات الطرفية، حيث يتيح الأساس التقني تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف المحمولة. وفي الوقت نفسه، تتطلع شركة كوالكوم أيضًا إلى المستقبل فيما يتعلق باستكشاف الذكاء الاصطناعي التوليدي.
من الأبحاث المبكرة حول طريقة الضغط لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، باستخدام VAE لإنشاء برامج ترميز الفيديو والصوت للتحكم في حجم النموذج أقل من 100 مليون معلمة، إلى استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لاستبدال نماذج القنوات في المجال اللاسلكي لتحسين كفاءة اتصالات الهاتف المحمول، لقد تم استهداف شركة كوالكوم دائمًا لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وبطبيعة الحال، فإن النتائج مهمة للغاية أيضا. ففي الأشهر الستة الماضية، أثارت الأخبار حول قيام شركة كوالكوم بتشغيل نماذج كبيرة من الذكاء الاصطناعي التوليدي على الهواتف المحمولة مناقشات ساخنة، بما في ذلك تشغيل نموذج الرسم البياني فينسنت الذي يحتوي على مليار معلمة، والنموذج المستقر الذي يضم 1.5 مليار معلمة. توليد الصور نموذج الصورة ControlNet.انتظر. بالإضافة إلى إظهار قدرات الرسم بالذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة، تعمل كوالكوم أيضًا على استكشاف توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية في اتجاهات تقنية أخرى مثل البشر الرقميين.
*يكتمل عرض ControlNet الموجود على الهاتف المحمول خلال 12 ثانية. *
في المستقبل، واستنادًا إلى الخبرة المتراكمة في تشغيل الهاتف المحمول لشركة Qualcomm والتحسين الإضافي لقوة حوسبة شريحة SoC، أصبح التشغيل الطرفي لمزيد من نماذج المعلمات قاب قوسين أو أدنى. وقال زياد أصغر، نائب الرئيس الأول لإدارة المنتجات ورئيس الذكاء الاصطناعي في شركة كوالكوم، في مقابلة إن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التي يمكنها دعم 10 مليارات معلمة سيتم تشغيلها على الهواتف المحمولة هذا العام. بالإضافة إلى ذلك، ستتعاون مع Meta لإطلاق نسخة محمولة من Llama 2 العام المقبل. وهذا يجعل مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر واعدة.
في رأينا، تتمثل الأهمية الكبرى للذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي في عرض نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الكبيرة في أيدي الجميع، وهو أمر أكثر فائدة للتوسع على نطاق واسع وتعميم الذكاء الاصطناعي التوليدي ويمكن أن يخلق أيضًا فوائد تجارية. لنأخذ الرسم التوليدي بالذكاء الاصطناعي كمثال، إذا كان من الممكن أن يكون مثل كاميرا Miaoya التي أصبحت شائعة على WeChat Moments منذ بعض الوقت، فإن تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي على الهواتف المحمولة سيؤدي إلى تأثيرات مرورية لا تُحصى.
ومع ذلك، فإن تصميم Qualcomm للذكاء الاصطناعي التوليدي ليس بالتأكيد من أجل تأثير حركة المرور المؤقت، ولكن بمساعدة الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة XR القابلة للارتداء والمنازل الذكية والسيارات وغيرها من شركات النقل المحتملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية، بطريقة أقرب للمستخدمين، مما يتيح لعدد أكبر من الأشخاص الاستمتاع بتجربة الذكاء الاصطناعي الجديدة بسرعة وسهولة. وكما يقول غلاف ورقتها البيضاء، "جعل الذكاء الاصطناعي في متناول اليد". كوالكوم تجعل هذا الأمر ليس بعيدًا.
خاتمة
منذ ChatGPT، أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي اتجاهًا تنمويًا لا يمكن إيقافه. ونظرا للراحة الكبيرة التي ستجلبها لحياتنا، فمن الضروري تسريع تعميم الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولحسن الحظ، وضعت شركة كوالكوم الأساس. وعلمنا أن شركة كوالكوم منخرطة بعمق في مجال الذكاء الاصطناعي منذ أكثر من 15 عامًا، خاصة في مجال الحوسبة المحمولة، وشكلت قيادة تقنية عميقة. يوجد حاليًا مليارات من الأجهزة الطرفية الذكية المجهزة بمنصات Snapdragon وQualcomm في جميع أنحاء العالم، مما يرفع إمكانات التجربة والخطأ في الذكاء الاصطناعي من الجانب الطرفي وإمكانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى مستويات لا مثيل لها.
في الوقت نفسه، من خلال جعل تمكين الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي أوسع وأعمق، وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي ليشمل المزيد من المجالات والسيناريوهات، فإنه لا يمكن أن يوفر للمستخدمين العاديين تجربة ذكاء اصطناعي أكثر تنوعًا ومتعة وملاءمة فحسب، بل قد يخلق أيضًا المزيد فرص السوق لشركائها في النظام البيئي الطرفي الذكي وإطلاق العنان لقيمتها حقًا.
بالنسبة لشركة كوالكوم، يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي من الجانب الطرفي بأهمية بعيدة المدى. في منتدى اتجاهات تنمية التجارة الرقمية والقمة الحدودية لمعرض تجارة الخدمات الصيني، ألقى منغ بو، رئيس شركة كوالكوم الصين، خطابًا رئيسيًا، مؤكدًا على التعاون الوثيق مع النظام البيئي العالمي لاستكشاف تقنيات مثل 5G والذكاء الاصطناعي والإنترنت بشكل مشترك. الأشياء، تطبيقات وتجارب جديدة للهواتف المحمولة. وباعتبارها تقنية ذكاء اصطناعي توليدية تتصدر حاليًا، فإن قوتها وكميتها وصعوبتها ستحدد إلى حد كبير ما إذا كان من الممكن تحقيق ذلك بنجاح.
يعد تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي أمرًا ضروريًا، وستبرز أيضًا الشركات البيئية وشركات تمكين المستخدم مثل كوالكوم بناءً على قوتها.
رابط المرجع:
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
إن هذه الثورة الطرفية، الأقرب إلى المستخدمين، هي المفتاح لإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي التوليدي.
المصدر الأصلي: قلب الآلة
اليوم، مر ما يقرب من 10 أشهر منذ أن أطلقت OpenAI ChatGPT، وقد أتاحت موجة الذكاء الاصطناعي التوليدي التي أثارتها للناس العاديين أن يشعروا بسحر الذكاء الاصطناعي "أقرب". سواء كان ذلك محرك بحث في الوقت الفعلي على نمط الدردشة مدعومًا بنماذج كبيرة، أو أداة رسم تولد الصور عن طريق إدخال النص، فقد دخل الذكاء الاصطناعي التوليدي ببطء وغير بمهارة العمل اليومي للأشخاص والترفيه والعادات الإبداعية.
جنبا إلى جنب مع النماذج الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي، تنفذ الشركات المصنعة للهواتف المحمولة والرقائق "ثورة في جانب الجهاز" وسط ضجة كبيرة. في شهر مايو من هذا العام، أصدرت Google نموذج اللغة الكبير PaLM 2، بما في ذلك نسخة خفيفة الوزن من Gecko يمكن تشغيلها على الأجهزة المحمولة. وفي شهر مايو أيضًا، أصدرت شركة كوالكوم الورقة البيضاء بعنوان "الذكاء الاصطناعي الهجين هو مستقبل الذكاء الاصطناعي". في أغسطس، أعلنت شركة Xiaomi Lei Jun عن احتضانها الكامل للنماذج الكبيرة ونجحت في البداية في تشغيل نموذج كبير يبلغ 1.3 مليار معلمة على الهاتف المحمول، كما تلقت Xiao Ai أيضًا ترقية في قدرات النماذج الكبيرة.
لا يسعنا إلا أن نتساءل، لماذا تسارع الشركات المصنعة الكبرى إلى وضع نماذج الذكاء الاصطناعي العامة والمولدة الكبيرة في الأجهزة الطرفية، وخاصة الهواتف المحمولة؟ نحن نعلم أن المنتجات الطرفية الذكية مثل الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر الشخصية وXR والسيارات هي الأقرب إلى الأشخاص العاديين، وخاصة الهواتف المحمولة، ونحن نقضي المزيد والمزيد من الوقت عليها. في أبريل 2023، أصدرت منظمة أبحاث السوق Electronics Hub تقريرًا يوضح أن المستخدمين في بعض البلدان يحدقون في شاشات الهواتف المحمولة لأكثر من 7 ساعات يوميًا. تتطور الهواتف المحمولة تدريجيًا لتصبح جوهر الحياة الذكية، مما يعد "مرتعًا" لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي.
ومع ذلك، فإن الميل الحالي للنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الجانب الطرفي لم يحدث بين عشية وضحاها، إذ تشهد طريقة النشر تحولًا من التعاون السحابي إلى التعاون السحابي الطرفي.
أصبح اتجاه الذكاء الاصطناعي التوليدي القائم على المحطة والسحابة جنبًا إلى جنب بارزًا بشكل متزايد
نحن نعلم أن معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الكبيرة غالبًا ما يصل عددها إلى المليارات أو المئات أو حتى مئات المليارات، مما يفرض متطلبات عالية للغاية على البنية التحتية من حيث تحسين تدريب النماذج واستدلال التنفيذ. في البداية، كانت السحابة فقط هي القادرة على توفير مثل هذه القوة الحاسوبية الضخمة للذكاء الاصطناعي، لذلك اختارت الشركات المصنعة في كثير من الأحيان نشر وتشغيل نماذجها الكبيرة في السحابة.
إذا أخذنا ChatGPT كمثال، فإن تدريبه وتشغيله يتطلب قدرًا كبيرًا من تخزين البيانات وموارد الحوسبة، كما أن طلبات المستخدمين الضخمة تولد تكاليف طاقة حوسبة عالية، الأمر الذي يتطلب منصة خدمة سحابية قوية. يمكن للمستخدمين الوصول إلى ChatGPT ومنتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى (مثل CodeX) من خلال الخدمة السحابية Microsoft Azure OpenAI. أطلقت أمازون، وهي مزود رئيسي آخر للخدمات السحابية، أيضًا خدمة استضافة سحابية توليدية مماثلة تعمل بالذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للمستخدمين الوصول إلى النماذج الأساسية المدربة مسبقًا من الشركات الناشئة مثل AI21Labs وAnthropic وStability AI من خلال واجهات برمجة التطبيقات.
من الواضح أن منصات الخدمة السحابية ساهمت في تسريع هذه الموجة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تجتاح العالم، مما يوفر لمصنعي النماذج الكبيرة دعم قوة الحوسبة اللازمة للتدريب على النماذج والاستدلال. ومع ذلك، يتطلب الاستدلال السحابي للنماذج الكبيرة تكاليف عالية، ومع تزايد عدد المستخدمين وطلبات الاستخدام، تزداد التكلفة أكثر فأكثر. ونتيجة لذلك، في مواجهة تكاليف التشغيل المتزايدة باستمرار، يحتاج المصنعون إلى إيجاد طريقة أخرى خارج السحابة.
مع مرور الوقت، أصبحت تقنيات ضغط النماذج الكبيرة (مثل التكميم وتهذيب الشبكات والتقطير المعرفي) أكثر وفرة وفعالية من ناحية، ومن ناحية أخرى، أصبحت الأجهزة الطرفية الذكية مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة XR والسيارات تتمتع بالذكاء الاصطناعي. وتستمر قوة الحوسبة في الزيادة، كما أن الظروف التقنية لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في المحطات الطرفية تنضج بسرعة. أصبح اتجاه المحطات الطرفية والسحب جنبًا إلى جنب واضحًا بشكل متزايد.
بالإضافة إلى ذلك، بالمقارنة مع السحابة، فإن نشر وتشغيل الذكاء الاصطناعي المولد على الجانب الطرفي له أيضًا مزايا من حيث التكلفة والأمان والخصوصية والتشغيل الموثوق.
الأول هو ميزة التكلفة. في السابق، ذكرت وسائل الإعلام أن OpenAI أحرق ما يقرب من 700 ألف دولار أمريكي يوميًا فقط للحفاظ على تشغيل ChatGPT، مما يعني أنه ربما تم إنفاق ما يقرب من 200 مليون دولار أمريكي على ChatGPT. إن مثل هذه التكلفة المرتفعة مرتفعة للغاية بحيث لا تستطيع حتى OpenAI تحملها، مما يجعل من الصعب تحقيق التعادل، ناهيك عن تحقيق الربح. الجانب الطرفي مختلف، حيث تم تقليل التكلفة بشكل كبير، ويحتاج نشر النموذج المضغوط خفيف الوزن فقط إلى دفع تكلفة الأجهزة، دون النظر في مشكلات أخرى مثل عرض النطاق الترددي واستهلاك الطاقة ونقل الشبكة.
ثانيًا، يمكن أن يؤدي تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي إلى حماية البيانات الخاصة بثقة أكبر، على عكس المخاطر المحتملة لتسرب المعلومات في السحابة. وهذا ليس بلا أساس. ففي أبريل من هذا العام، تم الكشف عن أن الموظفين في قسم أشباه الموصلات قاموا بتحميل البيانات إلى السحابة عند استخدام ChatGPT، مما أدى إلى تسرب البيانات السرية، وتم الإعلان لاحقًا عن الحظر. لا يتطلب التشغيل الطرفي تحميل النصوص والصور ومقاطع الفيديو وغيرها من المعلومات إلى السحابة، مما يتجنب هذه المخاطر ويضمن عدم تسرب الخصوصية وتعزيز الأمان.
يعد الكمون المنخفض أيضًا ميزة كبيرة على الجانب الطرفي. تحتاج السحابة إلى نقل البيانات إلى السحابة للمعالجة قبل أن تتمكن من إرجاع النتائج، وأثناء هذه العملية، سيؤدي النقل عبر الشبكة حتمًا إلى حدوث تأخير. لا يحتاج الجانب الطرفي إلى تحميل المعلومات إلى الخادم السحابي أو مركز البيانات، حيث يتم تحسين سرعة الاستجابة وتقليل التأخير. وفي الوقت نفسه، يعد التشغيل المحلي أكثر موثوقية ويمكن تشغيله في بعض الأحيان دون اتصال بالإنترنت، مما يقلل الاعتماد على الخدمات السحابية واتصالات الشبكة إلى حد ما.
يحتوي الجانب الطرفي أيضًا على سيناريوهات تطبيق ومعلومات ظرفية أكثر ثراءً من السحابة، مما يوفر تفاعلًا وتجربة أكثر تخصيصًا. يمكن للمستخدمين ضبط وتخصيص معلمات النموذج ووظائفه لسيناريوهات التطبيق المختلفة أو الاحتياجات المختلفة في نفس السيناريو، مما يمنحهم المرونة الكاملة.
وبفضل هذه المزايا، أصبح الطريق لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي واضحًا بشكل متزايد، ويتم وضعه بشكل متزايد في موقع لا يقل أهمية عن السحابة. وكما قال نائب رئيس شركة كوالكوم العالمية، هو مينغجوان، في المؤتمر الصحفي الذي عقد خارج الإنترنت حول الورقة البيضاء "الذكاء الاصطناعي الهجين هو مستقبل الذكاء الاصطناعي"، فإن "الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي هو المفتاح لتحقيق بنية الذكاء الاصطناعي الهجين وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي ليشمل نطاقًا أوسع من الذكاء الاصطناعي". عالم."
قالت كوالكوم ذلك وفعلت ذلك. في هذه الثورة الطرفية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، أخذت شركة كوالكوم زمام المبادرة في إطلاق البوق وأصبحت واحدة من المروجين الأساسيين لثورة الذكاء الاصطناعي الطرفية، وشكلت طريق تطوير هجين للذكاء الاصطناعي تعمل فيه السحابة والمحطات الطرفية معًا في تخطيط. ويعكس اختيار المسار هذا أيضًا بعد نظر شركة كوالكوم وقيادتها في مجال الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي وقدرات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية.
وضع الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي بخطوة للأمام
يعمل ما يسمى بالذكاء الاصطناعي الهجين بشكل أساسي بطريقتين: أولاً، في بعض السيناريوهات، تتمحور الحوسبة بشكل أساسي على الجهاز الطرفي وتقوم بتفريغ المهام إلى السحابة عند الضرورة. ثانيًا، في السيناريو المرتكز على السحابة، تتقاسم المحطات الطرفية بعضًا من عبء عمل السحابة عندما يكون ذلك ممكنًا بناءً على قدراتها الخاصة. تؤدي كل من السحابة والمحطة وظائفها الخاصة وتساعد بعضها البعض.
بالمقارنة مع السحابة فقط، فإن أكبر فائدة للذكاء الاصطناعي الهجين هي تخصيص وتنسيق أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة في سيناريوهات وأوقات مختلفة، وتحسين كفاءة استخدام الموارد، وتقليل تكاليف التشغيل.
في تخطيط الذكاء الاصطناعي الهجين من كوالكوم، سواء كان متمحورًا حول المحطة، أو استنادًا إلى الإدراك الطرفي، أو المعالجة التعاونية الطرفية والسحابية، تم التأكيد على أن قدرات الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي هي المفتاح لتمكين الذكاء الاصطناعي الهجين وتمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي من تحقيق التوسع على نطاق عالمي. . . خاصة بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، يعني الذكاء الاصطناعي الهجين الاستفادة الكاملة من قوة الحوسبة الطرفية لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية، تمامًا مثل ChatGPT على الهواتف المحمولة.
ومع ذلك، فإن نشر وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على المحطات الطرفية هو أمر أسهل من فعله. والشرط الأساسي للتنفيذ هو قدرات الذكاء الاصطناعي القوية على الجانب الطرفي. باعتبارها شركة مصنعة للرقائق الأولية، كانت شركة كوالكوم دائمًا رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي، فقد شكلت تحسينًا كاملاً للذكاء الاصطناعي بدءًا من الرقائق إلى البرامج إلى الخوارزميات والنظام البيئي، بحيث لا يتم إعاقة أي من البرامج أو الأجهزة، ولا يتم إعاقة الجانب الطرفي يمكن تحقيق تسريع استنتاج الذكاء الاصطناعي.
بادئ ذي بدء، على مستوى شرائح الأجهزة، بدءًا من المنصة الرائدة السابقة Snapdragon 888 والجيل الأول من Snapdragon 8 وحتى الجيل الثاني المتطور Snapdragon 7 والجيل الثاني الرائد Snapdragon 8 الذي تم إطلاقه في العام الماضي، تستمر قدرات الذكاء الاصطناعي للتطور، ومع التحسين، سيتم تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي وفقًا لذلك. من بينها، يلعب محرك Qualcomm AI الذي يتم ترقيته باستمرار (الجيل الثامن حاليًا) دورًا مهمًا، حيث تم تصميم معالج Hexagon ووحدة معالجة الرسومات Qualcomm Adreno ووحدة المعالجة المركزية Qualcomm Kryo لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بكفاءة على الجانب الطرفي وتحسين مستخدمي الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي من خلال أساليب الحوسبة غير المتجانسة.الخبرة.
من المتوقع أن يتم تحسين قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي للجيل الثالث من Snapdragon 8، والتي سيتم إطلاقها في أكتوبر من هذا العام، ونحن متحمسون أكثر لمعرفة نوع وظائف الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تدعمها.
بالإضافة إلى التسريع المستمر للأجهزة، فإن التحدي الأكبر الذي يواجه الذكاء الاصطناعي الطرفي يكمن في البرمجيات، حيث يجب أن تضمن إمكانية تشغيل نماذج المعالجة العصبية المختلفة، ويجب أن تكون الحسابات سريعة وفعالة بما فيه الكفاية. تساعد مجموعة برامج Qualcomm AI المطورين على إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحسينها ونشرها على الأجهزة بشكل أكثر كفاءة، مما يحقق تأثير التطوير لمرة واحدة والنشر المتعدد للتطبيقات. كما ترون من الشكل أدناه، تعمل حزمة البرامج هذه على تحسين كفاءة التطوير من مستويات متعددة بما في ذلك أطر عمل الذكاء الاصطناعي المدعومة، ومجموعات تطوير برامج الاستدلال، ومكتبات وخدمات المطورين، وبرامج النظام، وأنظمة التشغيل.
بالإضافة إلى ذلك، فيما يتعلق بالخوارزميات وتطوير النماذج، فهي ملتزمة بتحسين الكفاءة دون التضحية بالدقة، وفي هذا الصدد، هناك خوارزميات تعتمد على نموذج Q-SRNet، وحلول التكميم INT4، وما إلى ذلك. على سبيل المثال، يدعم Snapdragon 8 Gen2 تنسيق الدقة INT4 AI لأول مرة، مما يؤدي إلى تحسن بنسبة 60% في كفاءة الطاقة وتحسين بنسبة 90% في أداء استدلال الذكاء الاصطناعي مقارنة بـ INT8.
تواصل شركة Qualcomm أيضًا بذل الجهود على المستوى البيئي، ويمكن توسيع مزاياها التقنية في الهواتف المحمولة لتشمل محطات أخرى مثل السيارات وأجهزة الكمبيوتر الشخصية وXR وإنترنت الأشياء. في الوقت نفسه، استنادًا إلى IP والتكنولوجيا الموزعة في مختلف المجالات، فإن Qualcomm قادرة على إجراء تعاون متعمق عبر أنظمة بيئية متعددة، مثل مجال الكمبيوتر الشخصي وMicrosoft، ومجال XR وMeta، وتحقيق توسع واسع النطاق بسرعة من خلال التعاون البيئي الجيد.
يمكن القول أن قدرات الذكاء الاصطناعي القوية والشاملة من جانب كوالكوم، وخاصة بنية تسريع أجهزة الذكاء الاصطناعي ومجموعة البرامج التي يمكنها التعامل مع التغييرات المحتملة في بنية نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، قد قادت الطريق في التفكير والذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي. وضع أساسًا متينًا لتوسيع الذكاء الاصطناعي التوليدي ليشمل المحطات الطرفية، حيث يتيح الأساس التقني تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف المحمولة. وفي الوقت نفسه، تتطلع شركة كوالكوم أيضًا إلى المستقبل فيما يتعلق باستكشاف الذكاء الاصطناعي التوليدي.
من الأبحاث المبكرة حول طريقة الضغط لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، باستخدام VAE لإنشاء برامج ترميز الفيديو والصوت للتحكم في حجم النموذج أقل من 100 مليون معلمة، إلى استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لاستبدال نماذج القنوات في المجال اللاسلكي لتحسين كفاءة اتصالات الهاتف المحمول، لقد تم استهداف شركة كوالكوم دائمًا لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وبطبيعة الحال، فإن النتائج مهمة للغاية أيضا. ففي الأشهر الستة الماضية، أثارت الأخبار حول قيام شركة كوالكوم بتشغيل نماذج كبيرة من الذكاء الاصطناعي التوليدي على الهواتف المحمولة مناقشات ساخنة، بما في ذلك تشغيل نموذج الرسم البياني فينسنت الذي يحتوي على مليار معلمة، والنموذج المستقر الذي يضم 1.5 مليار معلمة. توليد الصور نموذج الصورة ControlNet.انتظر. بالإضافة إلى إظهار قدرات الرسم بالذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة، تعمل كوالكوم أيضًا على استكشاف توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية في اتجاهات تقنية أخرى مثل البشر الرقميين.
في المستقبل، واستنادًا إلى الخبرة المتراكمة في تشغيل الهاتف المحمول لشركة Qualcomm والتحسين الإضافي لقوة حوسبة شريحة SoC، أصبح التشغيل الطرفي لمزيد من نماذج المعلمات قاب قوسين أو أدنى. وقال زياد أصغر، نائب الرئيس الأول لإدارة المنتجات ورئيس الذكاء الاصطناعي في شركة كوالكوم، في مقابلة إن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التي يمكنها دعم 10 مليارات معلمة سيتم تشغيلها على الهواتف المحمولة هذا العام. بالإضافة إلى ذلك، ستتعاون مع Meta لإطلاق نسخة محمولة من Llama 2 العام المقبل. وهذا يجعل مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر واعدة.
في رأينا، تتمثل الأهمية الكبرى للذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي في عرض نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الكبيرة في أيدي الجميع، وهو أمر أكثر فائدة للتوسع على نطاق واسع وتعميم الذكاء الاصطناعي التوليدي ويمكن أن يخلق أيضًا فوائد تجارية. لنأخذ الرسم التوليدي بالذكاء الاصطناعي كمثال، إذا كان من الممكن أن يكون مثل كاميرا Miaoya التي أصبحت شائعة على WeChat Moments منذ بعض الوقت، فإن تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي على الهواتف المحمولة سيؤدي إلى تأثيرات مرورية لا تُحصى.
ومع ذلك، فإن تصميم Qualcomm للذكاء الاصطناعي التوليدي ليس بالتأكيد من أجل تأثير حركة المرور المؤقت، ولكن بمساعدة الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة XR القابلة للارتداء والمنازل الذكية والسيارات وغيرها من شركات النقل المحتملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية، بطريقة أقرب للمستخدمين، مما يتيح لعدد أكبر من الأشخاص الاستمتاع بتجربة الذكاء الاصطناعي الجديدة بسرعة وسهولة. وكما يقول غلاف ورقتها البيضاء، "جعل الذكاء الاصطناعي في متناول اليد". كوالكوم تجعل هذا الأمر ليس بعيدًا.
خاتمة
منذ ChatGPT، أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي اتجاهًا تنمويًا لا يمكن إيقافه. ونظرا للراحة الكبيرة التي ستجلبها لحياتنا، فمن الضروري تسريع تعميم الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولحسن الحظ، وضعت شركة كوالكوم الأساس. وعلمنا أن شركة كوالكوم منخرطة بعمق في مجال الذكاء الاصطناعي منذ أكثر من 15 عامًا، خاصة في مجال الحوسبة المحمولة، وشكلت قيادة تقنية عميقة. يوجد حاليًا مليارات من الأجهزة الطرفية الذكية المجهزة بمنصات Snapdragon وQualcomm في جميع أنحاء العالم، مما يرفع إمكانات التجربة والخطأ في الذكاء الاصطناعي من الجانب الطرفي وإمكانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى مستويات لا مثيل لها.
في الوقت نفسه، من خلال جعل تمكين الذكاء الاصطناعي على الجانب الطرفي أوسع وأعمق، وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي ليشمل المزيد من المجالات والسيناريوهات، فإنه لا يمكن أن يوفر للمستخدمين العاديين تجربة ذكاء اصطناعي أكثر تنوعًا ومتعة وملاءمة فحسب، بل قد يخلق أيضًا المزيد فرص السوق لشركائها في النظام البيئي الطرفي الذكي وإطلاق العنان لقيمتها حقًا.
بالنسبة لشركة كوالكوم، يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي من الجانب الطرفي بأهمية بعيدة المدى. في منتدى اتجاهات تنمية التجارة الرقمية والقمة الحدودية لمعرض تجارة الخدمات الصيني، ألقى منغ بو، رئيس شركة كوالكوم الصين، خطابًا رئيسيًا، مؤكدًا على التعاون الوثيق مع النظام البيئي العالمي لاستكشاف تقنيات مثل 5G والذكاء الاصطناعي والإنترنت بشكل مشترك. الأشياء، تطبيقات وتجارب جديدة للهواتف المحمولة. وباعتبارها تقنية ذكاء اصطناعي توليدية تتصدر حاليًا، فإن قوتها وكميتها وصعوبتها ستحدد إلى حد كبير ما إذا كان من الممكن تحقيق ذلك بنجاح.
يعد تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجانب الطرفي أمرًا ضروريًا، وستبرز أيضًا الشركات البيئية وشركات تمكين المستخدم مثل كوالكوم بناءً على قوتها.
رابط المرجع: