Az utóbbi években a generatív mesterséges intelligencia hihetetlenül gyors fejlődésen ment keresztül, és egyre több területen – az oktatástól az egészségügyig – láthatunk ígéretes alkalmazásokat. Felmerül azonban a kérdés: hogyan lehet mindezt fenntarthatóan működtetni, nemcsak pénzügyi, hanem energetikai, infrastruktúra- és humán erőforrás szempontjából is?
Példákon keresztül kerülnek bemutatásra az AI-ban rejlő lehetőségek, mint például személyre szabható tanulási asszisztensek, orvosi diagnosztikát segítő rendszerek, valamint új, hatékonyabb módszerek a munkaerő-felvétel és -megtartás problémáinak kezelésére. Ezek az eszközök ígéretet hordoznak a jobb szolgáltatásokra és döntésekre, azonban minden előrelépéssel párhuzamosan exponenciálisan nő a szükséges számítási kapacitás és az ezzel járó költség.
Megvizsgálják, hogy miért nem elég csupán a „nagyobb modell” vagy erősebb hardver: az egész ökoszisztémának – modelleknek, memóriának, hálózatnak, fejlesztőeszközöknek és szakembereknek – együtt kell fejlődnie. Rámutat, hogy a jelenlegi AI-rendszerek rengeteg korlátba ütköznek, például infrastrukturális, energiamenedzsmentbeli, csapatok és eszközök felkészültsége terén. Ezért nemcsak újabb chipekre, hanem teljesen új gondolkodásmódra van szükség mind a fejlesztésben, mind az üzemeltetésben.
Az is szóba kerül, hogy a sikeres AI-alapú rendszerek kialakítása a múltból jól ismert folyamaton – iparágak lassú, rétegzett fejlődésén – keresztül vezet, ahol a hardver, a szoftver és a humán erőforrások együttese teremti meg a széleskörű alkalmazhatóság alapjait. Az érdeklődők betekintést nyernek abba, mik lehetnek a legfontosabb áttörési pontok, valamint milyen összetett problémákat kell úgy megoldani, hogy a lehetőségek széles rétegek számára is elérhetővé váljanak.
