AIレースでGoogleに勝てるチャンスは誰ですか？[閉まっている]

Google I / OでGoogle Duplexが登場し、新しい公共自動運転車Waymoがリリースされました。Amazon以外に実際にGoogle AIと競合できるTech Giantsは思いつきません。Nvidia、Intel、AMDなど、他の企業がチームを組むと思います。Appleには不足しているようです。

いわば、ほとんどすべての「ガレージの子供」です。AIの構築方法はまだ誰も知らず、どこからでも大きな飛躍が見込めます。それはグーグルを彼らのとまり木から十分に容易に打ちのめすかもしれない。

AIに多額の投資をしている多くの中国企業を忘れないでください。
最大の3つ（Tencent、Alibaba、Baidu）だけでなく、他の多く（JD.com、Sina、...）やスタートアップ（SenseTime、iCarbonX）も、すべてのAIセクターで非常にアクティブです。

これらには、将来のためにいくつかの利点があります。

• 巨大で成長している国内市場
• 大量のデータの可用性とデータプライバシー規制の緩和
• 政府からの強力なサポート（2030 AI戦略計画の形で）; 5年より長いものを計画できる国はいくつありますか？

これは私の側の純粋な推測ですが、ベゾスはエンジニア/創設者であり、利益よりも市場シェアとユーティリティに関心があり、強い狭義のAIの最近の検証の影響をほぼ確実に理解しており、グーグルに彼らのお金の実行を与えなさい。

（これは、部分的には、ベゾスが起業家としてどれほど成功しているかに関係しています。これは、彼の柔軟性の要因の1つです。）

私はそれが他の場所で起こっているのを見ていません。このタイプのリーダーシップとコントロールを排除します。それとは対照的に、Googleは何よりもまず「アルゴリズム会社」であり、何よりもまずデフォルトでトップに立っています。

強力なAIまたはAGIレースを意味すると思いますか？興味深い質問です。テクノロジーへのGoogleの投資を考えると、現時点で彼らが王座を放棄することを想像するのは難しいようです。

しかし、確かにいくつかの競争相手があります。頭に浮かぶのは、Amazon、OpenAI、Baiduです。これらの企業はすべて、重要なリソースを持ち、強力なAI問題の解決に専念するチームを持っています。

DarkDarkhorseレースではOpenCog / SingularityNetのようなチームになります。彼らは、ブロックチェーン（ベンゲルツェル）を搭載した強力なAIを構築しようとしています。十分な計算と工夫があれば、個人または小さなチームが自分で行うことができます。

私の意見では、GPU市場でのグリップが高いため、最大の脅威はNvidiaです。革新的なアイデアに追いつくのは比較的簡単です。

Baiduは地平線にありますが、現時点での彼らの研究はドメイン固有であり、NLPは正確です。

ナローAIといえば、大企業には明らかな利点があります。さらに、彼らは小さな挑戦的な会社を買う能力を持っているので。

一般的なAIについて話す場合、可能性は同じであり、ミューズは、必要な人に必要なときに表示されます。

誰もIBMについて言及していないことに驚いています。彼らはまずDeepBlueを構築し、最高ランクのチェスのグランドマスターを倒しました。それから彼らはJeopardyチャンピオンを粉砕しました。現在、彼らはワトソンの変種を販売しています。

ボストンダイナミクスなどの他のAI企業を買収したことにより、GoogleはナローAIでの競争に勝る強力な利点を持っているように見えるかもしれません。Googleには、特に人間の行動や相互作用に関連するパターン、傾向、関連性を明らかにするために計算分析できる非常に大きなデータセットもあります。これは、AGIを作成するときのトレーニングデータとして役立ちます。ただし、AGIの目標を達成することは、データの量に関係なく、実行する必要がある調査の量の点ではるかに複雑です。

私の意見では、非営利目的で活動するopenAIのような専門の調査会社は確かにAGIにポジティブな方法で影響を与え、Googleに対して非常に強力な競争相手になることができます。

一方、中国はAIレースで世界の他の地域よりもかなり遅れているため、現時点ではAIに数十億ドルを注いでいます。しかし、彼らは現在、世界中で何千もの何千もの最も革新的な精神を採用しており、この分野でさらなる勢いを得て、他の世界と歩調を合わせるために法案を踏襲しています。

中国は本質的に、研究者や新興AI企業に提供している助成金の莫大な額のために、AIレースに勝つ可能性が非常に高いです。

AIレースでGoogleに勝てるチャンスは誰ですか？

Google TPUは、深層学習用に開発されたGPUサイズのチップであり、ニューラルネットワークの作業負荷に特化したマトリックスプロセッサです。

「最新世代のCloud TPU v3ポッド（1,000を超える個々のTPUチップ）は、最大のパフォーマンスを得るために水冷式であり、それぞれが100ペタFLOPを超えるコンピューティング能力を提供します。1秒あたりの生の数学的演算では、Cloud TPU v3ポッドは、世界のトップ5スーパーコンピューターに匹敵します（ただし、数値精度は低くなります）。」

Cerebras 16nm TSMCのウェハは、チップをサイズの15KWとパック40万コアを消費なんと46,225mm²ダイである、と言われていますパフォーマンス実現ののちょうど2から3パーセントを必要としながら組み立てるために数ヶ月かかります千基のNVIDIA GPUの農場のをスペースとパワー。

「Cerebras デバイスは7 x 12アレイに84タイルをパックします。それぞれに、唯一のメモリソースである48 KバイトのSRAM（合計18 GB）を持つAIのスパース線形代数に対応する約4,800コアが含まれています。

• 9ペタバイト/秒のメモリ帯域幅
• 100ペタビット/秒のファブリック帯域幅
• スパース性のネイティブ最適化（ゼロによる乗算を回避するため）
• TensorFlowやPyTorchなどの標準AIフレームワークとのソフトウェア互換性
• セレブラスは現在、主要な顧客と協力して初期のシリコンを評価しており、2020年半ばまでにWSEを使用して本番サーバーを出荷することを望んでいる」と語った。

比較すると、Nvidia Tesla V100は215mmトランジスタで815mm²であり、Cerabrasチップは1.2兆トランジスタで46,225mm²であり、50倍大きい。

はい、1つのチップです。ウェーハをスライスしません。