С каждым днем искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным, но его развитие создает серьезный разрыв между коммерческими и академическими исследованиями. В то время как технологические гиганты из Кремниевой долины вкладывают миллиарды в создание сложных языковых моделей, университеты сталкиваются с нехваткой ресурсов и финансирования. В 2021 году компании потратили более 340 миллиардов долларов на исследования в области ИИ, в то время как правительственные инвестиции в США составили всего 1,5 миллиарда долларов.
Этот разрыв в финансировании приводит к тому, что модели ИИ, разработанные в коммерческих лабораториях, в среднем в 29 раз больше, чем их академические аналоги. Причины такого положения дел кроются не только в финансах, но и в сложных процессах получения грантов и ограниченных бюджетах университетов. Кроме того, академические учреждения часто не имеют доступа к необходимой вычислительной инфраструктуре, что делает обучение крупных языковых моделей крайне дорогим.
Однако на горизонте появляются новые решения. Децентрализованные вычислительные сети на основе блокчейна начинают предлагать исследователям альтернативные пути доступа к высокопроизводительным вычислительным ресурсам по значительно более низким ценам. Например, несколько крупных университетов в Южной Корее, таких как KAIST и Университет Ёнсе, уже используют Theta EdgeCloud — децентрализованную сеть из более чем 30 000 узлов, что позволяет им достигать результатов, сопоставимых с традиционными облачными сервисами, но по цене в два-три раза ниже.
Это не только экономит средства, но и позволяет академическим исследователям более эффективно конкурировать с коммерческими лабораториями. Когда университеты получают доступ к вычислительным ресурсам, это способствует разнообразию подходов и перспектив в разработке ИИ. Академические исследования, как правило, ориентированы на прозрачность и общественное благо, что становится особенно важным в условиях растущего влияния ИИ на общество.
Таким образом, доступность вычислительных ресурсов и академическая прозрачность могут стать катализаторами для ускорения прогресса в области ИИ. С увеличением числа университетов, получающих доступ к доступным вычислительным мощностям, мы можем ожидать роста воспроизводимых исследований, совместных проектов и открытых реализаций.