سيتيك للأوراق المالية: ترقية القدرة على التخزين لتلبية الاحتياجات الأساسية لاستنتاج الكائنات الذكية الحالية

يوميًا نشرة AI من كل يوم، تشير مذكرة بحثية صادرة عن @E1@ إلى أن الذكاء الاصطناعي يتطور من “محادثة بسيطة” إلى “الوكلاء (Agent)”؛ ما يؤدي إلى زيادة هائلة في طول السياق. ووفقًا لبيانات Epoch AI، فإن أطول نافذة سياق تنمو بنحو 30x كل عام تقريبًا، كما أن العلاقة بين سعة ذاكرة KV Cache على مستوى الذاكرة الظاهرية وطول السياق تتزايد بشكل خطي، وهو أعلى بكثير من وتيرة نمو قدرات الأجهزة. حاليًا، يعمل مصنعو نماذج التعلم الكبيرة ومورّدو الأجهزة بشكل رئيسي على حل عنق الزجاجة في القدرة الحوسبية عبر طرق مثل التكميم (quantization)، والتخزين متعدد الطبقات، وتحسينات بنية النموذج، لكن ذلك لا يزال لا يغيّر من انفجار متطلبات الذاكرة الظاهرية. وترى @E1@ أن تحسين الذاكرة الظاهرية قد يُخفض تكلفة توليد كل Token، وبالتالي يحفّز المستخدمين على بدء تشغيل بمزيد من التزامن (concurrency) وبسياقات أطول؛ ومن ثم لن تنخفض الاحتياجات الإجمالية للقدرة الحوسبية بل ستزداد، لتصبح ترقية القدرة الحوسبية متطلبًا محوريًا في استدلال Agent على نحو أكثر رسوخًا، مع نظرة متفائلة للغاية تجاه اتجاه نمو التخزين.

الأخبار اليومية للاقتصاد

(المحرر: دونغ بينغ بينغ ）

     【إخلاء المسؤولية】يُعبّر هذا المقال فقط عن آراء المؤلف الشخصية ولا علاقة لـ和讯网 به. وتحافظ بوابة 和讯 على الحياد تجاه التصريحات والآراء والأحكام الواردة في النص، ولا تقدم أي ضمان صريح أو ضمني بخصوص دقة أو موثوقية أو اكتمال أي محتوى متضمن. يُرجى من القراء الاعتماد على المعلومات الواردة كمجرد مرجع، وتحمل مسؤوليتهم الكاملة بأنفسهم. البريد الإلكتروني：news_center@staff.hexun.com

الإبلاغ