Analiza koju provodi OpenAI pokazala je da se sa svakim uspjehom na području umjetne inteligencije povećava potreba za računalnom moći koja bi procesuirala svaki idući napredak. Otišlo se do te mjere da je u ovom trenutku snaga potrebna za “treniranje“ umjetne inteligencije gotovo sedam puta veća nego ikad prije.
Konkretnije, OpenAI navodi da se od 2012. do 2018. potrebna računalna moć udvostručavala svaka 3,4 mjeseca. Primjerice, od 1959. do 2012. se ta potrebna računalna moć udvostručavala svake dvije godine, što znači da ovih 3,4 mjeseca znače gotovo sedam puta brži napredak nego kroz to razdoblje.
Tako nešto zapravo objašnjava Mooreov zakon kroz situaciju vezanu za tranzistore. Točnije, Gordon Moore je 1965. rekao da će se broj tranzistora koji se po najpovoljnijoj cijeni mogu smjestiti na čip udvostručavati svake dvije godine. I uistinu je vrijedio više od pola stoljeća.
Identično se može primijeniti i po pitanju računalne moći potrebne da se "trenira" umjetna inteligencija. Jedino što se sama teorija ponešto promijenila po pitanju vremena potrebnog da se ta moć udvostruči. I to nije nimalo poticajno jer iziskuje potrošnju enormne količine resursa. Dakle, ne samo energije već i novca. Upozoravali su to prošle godine developeri i stručnjaci za umjetnu inteligenciju.
Tako nešto problematično je iz razloga što akademska zajednica ne može pratiti privatni sektor, koji ima potrebne milijarde američkih dolara za razvoj umjetne inteligencije, koja ide ubrzano prema naprijed ako joj se omoguće preduvjeti za to. A oni su u računalnoj moći. Akademska zajednica to ne može pa kaska i to je podosta problematično.
Upravo zato OpenAI poziva na povećanje ulaganja javnog novca u taj segment istraživanja akademske zajednice, no teško da se išta može promijeniti. Potrebna računalna moć nastavit će rasti jer što više raste, to umjetna inteligencija više uči, a što više uči, to oni koji stoje iza njega imaju više koristi. A što više raste i uči, to je skuplje brinuti o njoj...
Demo Day, završno događanje Sveučilišta Algebra održano u čast 16. generacije startupa stasalih u Algebra LAB-u, okupilo je na jednom mjestu investitore, poduzetnike i predstavnike akademske zajednice koji su došli poslušati inovativne ideje i proglasiti pobjedničke projekte za 2024.
Novo istraživanje IDC-a pokazuje da će primjena generativne umjetne inteligencije na niz marketinških zadataka poduzeća rezultirati procijenjenim povećanjem produktivnosti od više od 40 posto do 2029.
Poslovni rezultati Ericsson Nikole Tesle za prvi kvartal 2024. godine pokazuju prihode od prodaje iznose 52 milijuna eura, a neto dobit je 6,4 milijuna eura. Prihodi od prodaje iznose 52,0 milijuna eura u odnosu na prvo tromjesečje 2023. kada su bili 69,4 milijuna eura što predstavlja pad od 25,1 posto u odnosu na isto razdoblje prethodne godine zbog ne produljenja ugovora s HT-om. U ukupnim prihodima od prodaje udio domaćeg tržišta čini 22,9 posto, usluge za Ericsson 69,5 posto, dok ostala izvozna tržišta sudjeluju sa 7,6 posto.
