В мире облачных технологий разгорается нешуточная битва за искусственный интеллект. Google уже выкатил свой Trillium для тренировки AI-моделей, Microsoft готовит к выпуску Maia, а теперь и Amazon Web Services (AWS) решил показать свои мускулы — и какие!
Представьте себе: вы просыпаетесь утром, а тут AWS объявляет о программе Build on Trainium с призовым фондом в $110 миллионов. Это не просто деньги — это прямой вызов академическому миру. Компания готова выделить до $11 млн каждому университету-партнёру, а отдельным исследователям — гранты до $500 тысяч. И это ещё не всё — AWS разворачивает настоящий исследовательский кластер с 40 000 чипов Trainium, к которым учёные получат прямой доступ.
«AI-исследования в академической среде сейчас серьёзно тормозятся из-за нехватки ресурсов, и академический сектор стремительно отстаёт», — говорит Гади Хатт, старший директор AWS’ Annapurna Labs (компании-производителя чипов, которую AWS купил в 2015 году). И знаете что? Он прав: пока Meta хвастается армией из более чем 100 000 AI-чипов, группа обработки естественного языка в Стэнфорде довольствуется всего 68 GPU. Почувствуйте разницу!
Давайте посмотрим на цифры: в 2021 году правительственные агентства США (не считая Минобороны) выделили на академические AI-исследования $1,5 млрд. А знаете, сколько потратила индустрия AI в том же году? $340 млрд! Неудивительно, что почти 70% обладателей PhD в области AI уходят в частный сектор. Их манят не только зарплаты, но и доступ к вычислительным мощностям и данным.
Результат? Более 90% крупнейших AI-моделей теперь создаются в индустрии, а количество научных работ, опубликованных совместно с компаниями, удвоилось с 2000 года.
Конечно, государство пытается что-то делать. Национальный научный фонд объявил о вложении $140 млн в создание семи исследовательских AI-институтов. Есть и амбициозный проект U.S. National AI Research Resource с бюджетом $2,6 млрд. Но по сравнению с корпоративными программами это капля в море.
AWS утверждает, что не будет «привязывать» получателей грантов к своей экосистеме — единственное требование: опубликовать научную работу и выложить код на GitHub под открытой лицензией.
