Umělá inteligence je stále výkonnější, ale její provoz má jednu zásadní nevýhodu – obrovskou spotřebu energie. Právě náklady na výpočetní výkon dnes představují jednu z největších překážek dalšího rozvoje AI služeb. Google však podle nových informací pracuje na řešení, které by mohlo situaci výrazně změnit.
Společnost údajně vyvíjí vlastní serverový čip s interním označením Frozen v2, který je navržen přímo pro provoz modelů Gemini. Pokud se ambiciózní plány naplní, mohl by nabídnout až desetinásobně vyšší efektivitu oproti současným AI akcelerátorům Googlu. Nasazení se přitom očekává kolem roku 2028.
Mohlo by vás zajímat
Nejde jen o rychlost
V době generativní AI už není klíčovým parametrem pouze hrubý výkon. Stále větší roli hraje také množství energie potřebné k vygenerování odpovědi. Každý dotaz zadaný do chatbota nebo AI asistenta totiž vyžaduje rozsáhlé výpočty, které se při miliardách požadavků denně promítají do astronomických nákladů.
Právě zde má Frozen v2 přinést zásadní změnu. Google údajně plánuje část architektury modelů Gemini zabudovat přímo do hardwaru. Místo univerzálního čipu tak vznikne specializované řešení optimalizované pro konkrétní AI úlohy.
Výsledkem by mělo být výrazné omezení zbytečných výpočtů i přenosů dat mezi jednotlivými servery, což patří mezi největší zdroje energetických ztrát v moderních datových centrech.
Fotogalerie
Google chce méně záviset na Nvidii
Vývoj vlastního čipu má ještě jeden důležitý rozměr. Google by mohl snížit závislost na dodavatelích, především na společnosti Nvidia, jejíž grafické akcelerátory dnes dominují trhu s AI hardwarem.
Nejde přitom o ojedinělý krok. Vlastní specializované čipy vyvíjejí nebo zvažují také další významní hráči včetně OpenAI či Anthropic. Celý technologický sektor si totiž uvědomuje, že budoucnost AI nebude záviset jen na lepších modelech, ale také na efektivnějším hardwaru.
Klíčové řešení pro budoucnost Gemini
Pro Alphabet přichází podobný projekt ve strategicky důležité době. Firma masivně investuje do budování AI infrastruktury a výdajů na datová centra každoročně přibývá. Současně roste poptávka po cloudových službách i nástrojích postavených na Gemini.
Pokud by se podařilo dosáhnout až desetinásobného zlepšení efektivity, mohlo by to výrazně snížit provozní náklady a zároveň zvýšit kapacitu stávajících datových center bez nutnosti stejně rychlého rozšiřování energetické infrastruktury.
Pro běžné uživatele by se takový pokrok mohl projevit rychlejšími odpověďmi, dostupnějšími AI funkcemi a postupným rozšiřováním pokročilých schopností Gemini napříč službami Googlu. A právě schopnost provozovat stále výkonnější umělou inteligenci za rozumné náklady může být v příštích letech jedním z nejdůležitějších faktorů, které rozhodnou o vítězích AI závodu.
