Крупные технологические компании стремятся сделать свои системы искусственного интеллекта более эффективными из-за растущих затрат на вычисления. Этот сдвиг фокуса с чистой мощности на оптимизированную производительность оказывает влияние на индустрию. Оптимизация ИИ включает в себя улучшение программного обеспечения для повышения производительности при использовании меньших вычислительных ресурсов, что делает операции более устойчивыми. Например, сотрудничество Meta с AWS позволило оптимизировать ИИ-модель Llama для различных вычислительных сред. Работа с передовыми ИИ-технологиями требует дорогостоящей инфраструктуры, причём дата-центры и специализированные процессоры потребляют значительное количество энергии. Это привело к инновациям в программной архитектуре, таким как техника квантизации от Google и улучшения Meta в её AL-моделях Llama, которые уменьшают потребность в вычислениях и позволяют меньшим моделям работать эффективно. Эффективность касается не только управления затратами. Машинное обучение на устройство от Apple для Face ID и перевод на устройстве от Google в Android показывают, как оптимизация позволяет сложному программному обеспечению работать на мобильных устройствах.

AI Engine от Qualcomm позволяет смартфонам выполнять нейронные сети локально, улучшая такие функции, как перевод в реальном времени и продвинутые возможности камеры. Облачные провайдеры, такие как Microsoft Azure и AWS, ввели специализированные инстансы для оптимизированных ИИ-нагрузок, улучшая распределение ресурсов. GPU H100 от Nvidia свидетельствует о том, что индустрия движется к оптимизации, улучшая операции LLM посредством динамической настройки точности. Появляются новые техники оптимизации. Обучение разреженных моделей от Google сосредоточено на ключевых нейронных связях для снижения вычислительной нагрузки, а специализированные ИИ-ускорители от Intel стремятся к аппаратной эффективности. За пределами Кремниевой долины оптимизированные модели машинного обучения помогают здравоохранению и финансовому сектору внедрять сложные обработки на стандартном оборудовании. Стремление к оптимизации столь же важно, как инновации, позволяя компаниям предлагать более функциональные услуги при контроле затрат. Эта тенденция означает фундаментальное изменение в философии дизайна, акцентируя внимание на устойчивых и практичных решениях, а не на чистой вычислительной мощности.