Theo yapay zekâ haberlerini bu akşam deneyebileceğiniz şeylere dönüştürür.
Haftanın en iyi yapay zekâ ve yapay zekâ sanatı haberlerini gelen kutuna al — seçkin, kısa ve ücretsiz.
Ücretsiz. İstediğin zaman çık.
Bir arkadaşını seç ve bu haber hakkındaki görüşünü öğren
Meta, şu anda insan teknisyenler tarafından yürütülen veri merkezi bakım görevlerini gerçekleştirmek üzere aktif biçimde robot test ediyor — bu gelişme, fiziksel yapay zeka altyapısını, üzerinde çalışan yazılımlarla aynı otomasyon eğrisine sokuyor.
Ürettiğiniz her görüntü — ister karakter sayfalarını toplu render alıyor olun ister Charmloop'un üreticisinde tek bir sahne üzerinde yineleme yapıyor olun — sonuçta birinin ya da bir şeyin bakımını üstlenmesi gereken fiziksel donanım üzerinde çalışır. Sunucular arızalanır. Sürücülerin değiştirilmesi gerekir. Soğutma sistemleri denetim ister. Şu an bu iş veri merkezi teknisyenlerine düşüyor; Meta'nın faaliyet gösterdiği ölçekte iş gücü maliyeti ve verimlilik darboğazı son derece önemli.
Ars Technica'nın haberine göre Meta, yalnızca izleme ya da lojistikle sınırlı kalmayıp veri merkezi ortamında fiziksel, elle yapılan işleri kapsayan görevlerde robot test ediyor. Şirket, hangi görevlerin kapsama alındığını veya robotların pratikte nasıl göründüğünü açıklamadı; ancak çerçeve son derece net: bu, zemin katındaki insan iş gücünün yerini almak ya da onu desteklemekle ilgili.
Yapay zeka sanat iş akışlarıyla bağlantı, göründüğünden çok daha doğrudan. GPU hesaplama gücü, her çıkarım API'si, görüntü üretim platformu ve model barındırma hizmeti için tek en büyük maliyet girdisidir. Bu hesaplama gücünü işletmek daha ucuz hale geldiğinde — daha hızlı sağlama, daha az kesinti süresi veya azaltılmış iş gücü yükü sayesinde — tasarruflar, bir içerik üreticisinin bir oturumda 50 mi yoksa 500 mü üretim yapacağını belirleyen görüntü başına veya token başına maliyetleri aşağı çekebilir.
Meta'nın robotik hamlesi, daha geniş bir altyapı yarışının bir parçası. Şirket, hem dahili yapay zeka araştırmalarını hem de kamuya yönelik ürünlerini desteklemek için devasa GPU kümeleri inşa ediyor. Fiziksel bakımdaki insan darboğazını azaltmak, bu kümeleri daha yüksek kullanım oranında çalışır tutmanın bir yolu — alternatifin, rafları saatlerce çevrimdışı bırakan bir teknisyen kuyruğu olduğu düşünüldüğünde bu durum kritik önem taşıyor.
Üçüncü taraf API'lere veya bulut tabanlı üretim araçlarına güvenen içerik üreticileri için bu tür operasyonel verimlilik bir değişiklik günlüğünde görünmez; ancak gecikme süresi, çalışma süresi ve nihayetinde fiyatlandırma olarak kendini gösterir. EPA'nın veri merkezi hava izinlerine ilişkin kamuoyu yorum haklarını geri çekme önerisini de altyapı genişlemesinin daha az sürtüşme noktasıyla — ister düzenleyici ister lojistik olsun — hız kazandığının yakın tarihli bir sinyali olarak okumak gerekiyor.
Meta'nın robotik programı hâlâ test aşamasında; şirket bir dağıtım takvimi veya ölçek hedefi açıklamadı. Pilot uygulama ile tamamen otomatikleştirilmiş bir veri merkezi katı arasındaki mesafe büyük — canlı sunucu ortamlarının fiziksel değişkenliğini güvenilir biçimde yönetebilen robotlar, kâğıt üzerinde göründüğünden çok daha zor bir mühendislik problemi.
Bununla birlikte, gidişatın yönü açık. Meta bu yaklaşımı doğrularsa diğer büyük bulut sağlayıcıları hızla harekete geçecek. Google, Microsoft ve Amazon'un tamamı genişledikçe aynı teknisyen-GPU oranı sorunuyla karşı karşıya. Meta'dan çıkacak işe yarar bir robotik kılavuz, tüm sektörün kopyalayabileceği bir şablona dönüşür.
Çalışan yapay zeka sanat içerik üreticisi için kısa vadeli etki dolaylı: bunu iyileştirilmiş çalışma süresi ve nihayetinde operasyonel verimlilik birikmesiyle birlikte düşen çıkarım maliyetleri biçiminde izleyin. Daha uzun vadeli çıkarım ise şu: yapay zeka araçlarının altında yatan fiziksel altyapı, insan iş gücünün tek başına sürdüremeyeceği bir ölçek için mühendisleniyor — bu da sektörün ne kadar hesaplama gücü konuşlandırabileceğinin ve bunu ne kadar ucuza yapabileceğinin tavanının yakında yükseleceği anlamına geliyor.
Bu altyapının üzerinde hangi platformların ve modellerin yer aldığını keşfetmek isteyen içerik üreticileri, şu anda üretim için mevcut olanlara göz atmak üzere Charmloop model kataloğuna göz atabilir.
