Apple-ը լուրջ խնդիրներ ունի․ ինչու է ընկերության AI ռազմավարությունը ճաքեր տալիս

Վերջին տարիներին տեխնոլոգիական հսկաները միլիարդավոր դոլարներ են ներդնում արհեստական բանականության ենթակառուցվածքներում՝ փորձելով ապահովել ինչպես արտադրողականություն, այնպես էլ ռազմավարական անկախություն։ Apple-ը նույնպես ընտրել է իր ճանապարհը․ ընկերությունը փորձեց կառուցել փակ և բարձր գաղտնիությամբ աշխատող ամպային համակարգ՝ Private Cloud Compute (PCC), որը պետք է սպասարկեր Apple Intelligence-ի հարցումները։

Սակայն նոր տվյալները ցույց են տալիս, որ այս նախագիծը բախվել է լուրջ մարտահրավերների։ Ըստ աղբյուրների՝ Apple-ի համար հատուկ կառուցված սերվերների միջին ծանրաբեռնվածությունը ընդամենը մոտ 10 % է, իսկ գնված սարքավորումների մի մասը դեռևս չի օգտագործվում և պահեստներում է մնում։

Այս իրավիճակը ոչ միայն տեխնիկական խնդիր է, այլ նաև ռազմավարական հարց՝ արդյոք Apple-ը կարող է ինքնուրույն ստեղծել լիովին անկախ ԱԲ ենթակառուցվածք։

Private Cloud Compute․ Apple-ի «գաղտնի» ամպը

Apple-ը տարիներ շարունակ կառուցել է իր բրենդը երկու հիմնական գաղափարի վրա՝

1. գաղտնիություն,

2. վերահսկվող էկոհամակարգ։

Private Cloud Compute-ը ստեղծվել է հենց այս գաղափարների շուրջ։ Այն նախատեսված էր, որպեսզի Apple Intelligence-ի բարդ հարցումները մշակվեն ամպում, բայց առանց օգտատիրոջ տվյալները արտաքին մատակարարներին փոխանցելու։

Apple-ը հայտարարում էր, որ PCC-ն ապահովում է մի քանի կարևոր սկզբունք.

• տվյալների նվազագույն պահպանում,

• ապարատային մակարդակի մեկուսացում,

• կոդի թափանցիկ ստուգում անվտանգության հետազոտողների կողմից,

• նույնական անվտանգություն, ինչ սարքի ներսում մշակման ժամանակ։

Այլ կերպ ասած, ընկերությունը փորձեց ստեղծել AI ամպ, որը կհամապատասխանի Apple-ի գաղտնիության փիլիսոփայությանը։

Բայց հենց այստեղ էլ սկսվում են խնդիրները։

Ինչու են սերվերները գրեթե դատարկ աշխատում

1. Ներքին թիմերի մասնատվածություն

Apple-ի ինժեներական մշակույթը երկար ժամանակ հիմնված է եղել բարձր գաղտնիության և թիմերի մեկուսացման վրա։

Այս մոտեցումը օգնում է կանխել արտահոսքերը և պահել նախագծերը գաղտնի, բայց մեծ ենթակառուցվածքների դեպքում այն կարող է դառնալ խնդիր։

Տարբեր թիմեր՝

• Siri-ի,

• Apple Intelligence-ի,

• iCloud-ի,

• Core ML-ի,

աշխատում են տարբեր տեխնոլոգիական ստեքերով և ենթակառուցվածքներով։

Արդյունքում դժվար է դառնում հաշվարկային ռեսուրսների միասնական կառավարումը։ Սերվերները, որոնք նախատեսված են մեկ նախագծի համար, հաճախ չեն օգտագործվում մյուսների կողմից։

Այսպիսով առաջանում է պարադոքս․

մի կողմից ընկերությունը ունի մեծ հաշվարկային հզորություն, մյուս կողմից այն չի կարող արդյունավետ բաշխել այդ ռեսուրսը։

2. Ֆինանսական ճնշում

AI ենթակառուցվածքները աշխարհում դարձել են ամենաթանկ տեխնոլոգիական նախագծերից մեկը։

Microsoft-ը, Amazon-ը և Google-ը տարեկան ծախսում են տասնյակ միլիարդավոր դոլարներ տվյալների կենտրոնների վրա։

Apple-ը պատմականորեն ավելի զգուշավոր է եղել նման ծախսերում։ Ընկերության ֆինանսական բաժինը, ըստ աղբյուրների, դժգոհություն է հայտնում ենթակառուցվածքային ծախսերի աճից և չի շտապում հաստատել նոր բազմամիլիարդանոց ներդրումներ։

Սա կարևոր է, քանի որ AI ոլորտում մասշտաբը որոշիչ գործոն է։

Եթե ընկերությունը չի կառուցում հսկայական տվյալների կենտրոններ, ապա դժվար է մրցել այն ընկերությունների հետ, որոնք ունեն հազարավոր GPU-ներ և TPU-ներ։

3. M2 Ultra-ի սահմանափակումները

Private Cloud Compute սերվերները կառուցված են M2 Ultra պրոցեսորների հատուկ տարբերակների հիման վրա։

Այս ընտրությունը տրամաբանական էր Apple-ի համար․

• ընկերությունը ցանկանում է վերահսկել ամբողջ տեխնոլոգիական շղթան,

• Apple Silicon-ը բարձր էներգաարդյունավետություն ունի։

Սակայն մեծ լեզվական մոդելների դեպքում ամենակարևոր ցուցանիշը մասշտաբային հաշվարկային հզորությունն է, հատկապես GPU կամ հատուկ AI արագացուցիչների միջոցով։

M2 Ultra-ը, թեև հզոր է ընդհանուր հաշվարկների համար, ըստ գնահատականների չի մրցում Nvidia-ի կամ Google-ի AI արագացուցիչների հետ, որոնք նախագծված են հենց LLM-ների համար։

Արդյունքում Apple-ի սերվերները կարող են լինել

• էներգաարդյունավետ,

• լավ օպտիմիզացված,

բայց ոչ այնքան հզոր մեծ մոդելների մասշտաբային գործարկման համար։

4. Apple Intelligence-ի սահմանափակ օգտագործում

Մյուս կարևոր գործոնը օգտատերերի վարքագիծն է։

Apple Intelligence-ը ներկայացվեց որպես նոր սերնդի AI համակարգ, բայց իրականում շատ օգտատերեր

• հազվադեպ են օգտագործում բարդ AI ֆունկցիաները,

• կամ պարզապես չեն նկատում դրանց անհրաժեշտությունը։

Այսինքն՝ Apple-ի ամպային ենթակառուցվածքը չունի այնպիսի ծանրաբեռնվածություն, ինչպիսին ունեն ChatGPT-ն, Gemini-ն կամ Claude-ը։

Եթե օգտատերերը քիչ են օգտագործում համակարգը, ապա սերվերները բնականաբար մնում են թերծանրաբեռնված։

Google-ի հետ հնարավոր համագործակցությունը

Apple-ի ներսում քննարկվում է Siri-ի ապագա տարբերակների համար Google-ի ենթակառուցվածքների օգտագործումը։

Սա բավական հետաքրքիր շրջադարձ է։

Google-ը ունի հսկայական փորձ AI ենթակառուցվածքների մասշտաբային կառավարման մեջ։ Gemini նախագծի շրջանակում ընկերությունը օգտագործում է

• TPU արագացուցիչներ,

• հազարավոր սերվերներ,

• գլոբալ տվյալների կենտրոններ։

Apple-ի համար Google-ի հետ համագործակցությունը կարող է տալ մի քանի առավելություն.

1. արագ մասշտաբավորում,

2. ավելի հզոր մոդելների գործարկում,

3. նվազ ներդրումներ սեփական տվյալների կենտրոններում։

Սակայն կա նաև կարևոր խնդիր։

Apple-ը տարիներ շարունակ փորձել է նվազեցնել կախվածությունը այլ տեխնոլոգիական հսկաներից։ Google-ի ենթակառուցվածքների օգտագործումը կարող է հակասել այդ ռազմավարությանը։

Գաղտնիության խոստումների փորձությունը

Private Cloud Compute-ի հիմնական գաղափարը հենց գաղտնիությունն էր։

Apple-ը փորձում էր ցույց տալ, որ կարող է ապահովել AI ծառայություններ առանց օգտատիրոջ տվյալները արտաքին ընկերություններին փոխանցելու։

Եթե ընկերությունը սկսի օգտագործել Google-ի ենթակառուցվածքները, առաջանում են հարցեր.

• արդյոք տվյալները ամբողջությամբ կմնան Apple-ի վերահսկողության տակ,

• ինչպես կպահպանվի «device-first privacy» գաղափարը,

• արդյոք օգտատերերի վստահությունը չի նվազի։

Apple-ը կարող է տեխնիկապես ապահովել տվյալների կոդավորված փոխանցում և մեկուսացված միջավայր, բայց գաղտնիության բրենդը արդեն կդառնա ավելի բարդ պաշտպանել։

Apple-ի AI ռազմավարության լայն պատկերը

Apple-ի մոտեցումը AI-ին միշտ տարբերվել է մյուս տեխնոհսկաներից։

Google-ը, Microsoft-ը և OpenAI-ը կենտրոնանում են

• մեծ մոդելների,

• ամպային ծառայությունների,

• API-ների վրա։

Apple-ը, հակառակը, փորձում է AI-ը տեղափոխել ուղիղ սարքի մեջ։

Այս ռազմավարությունը ունի առավելություններ.

• ավելի լավ գաղտնիություն,

• ցածր ամպային ծախսեր,

• արագ արձագանք։

Բայց ունի նաև սահմանափակումներ.

• սարքի հաշվարկային ռեսուրսները սահմանափակ են,

• մեծ մոդելները դժվար է տեղավորել սմարթֆոններում,

• որոշ առաջադեմ հնարավորություններ պահանջում են հսկայական ամպային հաշվարկներ։

Այս պատճառով Apple-ը ստիպված է գտնել հիբրիդային մոդել՝

սարքի AI + ամպային AI։

Private Cloud Compute-ը հենց այդ փորձն էր։

Ինչ կարող է փոխվել առաջիկա տարիներին

Եթե ներկայիս խնդիրները պահպանվեն, հնարավոր են մի քանի սցենարներ։

1. Հիբրիդային ամպային մոդել

Apple-ը կարող է համատեղել

• սեփական PCC ենթակառուցվածքը,

• գործընկերային ամպային ծառայությունները։

Այս դեպքում PCC-ն կմշակի զգայուն տվյալները, իսկ արտաքին ամպերը՝ ծանր հաշվարկները։

2. Ավելի հզոր Apple Silicon

Apple-ը կարող է մշակել AI-կենտրոնացված նոր չիպեր, որոնք նախատեսված կլինեն տվյալների կենտրոնների համար։

Եթե ապագա սերնդի պրոցեսորները մրցունակ լինեն Nvidia-ի GPU-ների հետ, PCC-ն կարող է դառնալ ավելի արդյունավետ։

3. Ավելի ինտեգրված AI ծառայություններ

Եթե Apple Intelligence-ը դառնա ավելի օգտակար՝

• ավտոմատ աշխատավայրի գործիքներ,

• զարգացած Siri,

• AI օգնական ամբողջ համակարգում,

ապա սերվերների ծանրաբեռնվածությունը բնականաբար կաճի։

Apple-ի Private Cloud Compute նախագիծը տեխնոլոգիական առումով հետաքրքիր փորձ է՝ ստեղծելու բարձր գաղտնիությամբ AI ամպային համակարգ։

Սակայն իրականությունը ցույց է տալիս, որ նման ենթակառուցվածք կառուցելը շատ ավելի բարդ է, քան պարզապես սերվերներ տեղադրելը։

Խնդիրները բազմաշերտ են.

• ներքին թիմերի մեկուսացում,

• ենթակառուցվածքների բարձր ծախսեր,

• Apple Silicon-ի սահմանափակումներ մեծ մոդելների համար,

• Apple Intelligence-ի նկատմամբ դեռևս չափավոր հետաքրքրություն։

Եթե այս խնդիրները չլուծվեն, Apple-ը կարող է ստիպված լինել վերանայել իր AI ռազմավարությունը և ավելի ակտիվ համագործակցել ամպային գործընկերների հետ։

Ի վերջո, տեխնոլոգիական մրցավազքում AI ենթակառուցվածքը դարձել է նույնքան կարևոր, որքան երբևէ եղել են սմարթֆոնները կամ օպերացիոն համակարգերը։

Եվ հարցը արդեն միայն այն չէ, թե ով ունի լավագույն ալգորիթմները, այլ նաև՝ ով ունի ամենահզոր հաշվարկային ուժը դրանց աշխատեցնելու համար։