6 Minuty
Były dyrektor generalny Intela, Pat Gelsinger, wywołał duże poruszenie w branży technologicznej, sugerując, że przełom w dziedzinie komputerów kwantowych może radykalnie zmienić obecny fenomen sztucznej inteligencji (SI), a układy GPU – kluczowy komponent dzisiejszego ekosystemu AI – mogą nie przetrwać tej dekady.
Dlaczego Gelsinger uważa, że komputery kwantowe przemodelują świat AI
W obszernym wywiadzie dla „Financial Times” Gelsinger zagłębił się w tematykę nowoczesnych modeli obliczeniowych, opisując komputery kwantowe jako element „trójcy obliczeniowej” – obok systemów klasycznych i SI. Bazując na doświadczeniach z funduszem venture capital Playground Global oraz bezpośrednim kontakcie z technologią kwantową, wskazał, że kubity mogą wypchnąć dzisiejszy model oparty na GPU znacznie szybciej, niż przewidują eksperci.
Jego opinia jest śmiała: przewiduje nie stopniową ewolucję, lecz możliwość gwałtownej zmiany, jeśli tylko technologia kwantowa zaliczy przełomowy moment. Według niego taki zwrot mógłby „przebić bańkę inwestycyjną” związaną z drogimi GPU i nieustannym skalowaniem modeli AI – zwłaszcza tam, gdzie wartość rynkowa firm opiera się na niepodważalności tych rozwiązań.
Szok w dwa lata czy dekady oczekiwań? Trwa debata o przyszłość
Kwestia terminu pozostaje otwarta. Szef firmy Nvidia, Jensen Huang, twierdzi, że upowszechnienie komputerów kwantowych zajmie całe dekady. Gelsinger jednak sugeruje, że ten przełom może nadejść znacznie szybciej – nawet w ciągu kilku lat. Niezależnie jednak, czy potrwa to dwa czy dwadzieścia lat, obie opinie wskazują jedno: nadchodząca dekada zadecyduje o obliczu technologii cyfrowych.
Dlaczego tempo zmian jest kluczowe? Obecnie rozwój sztucznej inteligencji niemal całkowicie opiera się na GPU podczas szkolenia i wdrażania modeli. Jeśli jednak komputery kwantowe zaczną oferować wyraźne korzyści dla wybranych zastosowań, kapitał inwestycyjny szybko się przemieści – a firmy bazujące na infrastrukturze GPU będą musiały ewoluować lub zmierzyć się z presją rynku.
Echa dla branży: Microsoft, OpenAI i lekcje z przeszłości
Pat Gelsinger, analizując układ sił, zwrócił też uwagę na podobieństwo współpracy Microsoftu i OpenAI do partnerstwa Billa Gatesa z IBM na początku lat 90. XX wieku. Określił OpenAI mianem partnera dystrybucyjnego, który korzysta z potężnych zasobów obliczeniowych Microsoftu, co potwierdza, że strategiczne umowy w chmurze i na rynku obliczeniowym decydują o tym, które technologie zdobędą rynki komercyjne – a niekoniecznie te, które w laboratoriach osiągają najlepsze wyniki.
Historia Intela od środka: dyscyplina, opóźnienia i losy procesu 18A
Rozmowa nie ograniczyła się wyłącznie do komputerów kwantowych. Gelsinger szczerze przyznał, że przed jego powrotem do Intela firma straciła „podstawowe dyscypliny”, nie zrealizowano żadnego produktu zgodnie z harmonogramem przez pięć lat, co wskazuje na głęboką erozję struktur organizacyjnych.
Jedną z największych ofiar tej sytuacji był proces technologiczny 18A, kluczowy dla przyszłości Intela. Pomimo że Gelsinger obiecywał wdrożenie tej technologii w ciągu pięciu lat, problemy organizacyjne i liczne opóźnienia sprawiły, że nie osiągnięto zaplanowanych celów. Po jego odejściu, nowy prezes podjął decyzję o zakończeniu projektu, co uzmysławia, jak szybko mogą zmieniać się plany technologiczne i jak wielki wpływ na los producentów chipów mają decyzje zarządu.
Znaczenie tych przemian dla ekspertów i inwestorów
Niezależnie od tego, czy jesteś badaczem, inżynierem, analitykiem technologii czy inwestorem – opinie Gelsingera stanowią ostrzeżenie, by monitorować jednocześnie kilka osi technologicznych. Obecnie AI silnie powiązana jest z ekonomią GPU i skalą centrów danych. Rozwój komputerów kwantowych otwiera szansę na zupełnie nowe podejście do najbardziej złożonych problemów obliczeniowych – co może przetasować liderów rynku sprzętu, usług chmurowych i dostawców platform SI.
Pomyśl, jak mogłaby wyglądać rzeczywistość, w której optymalizacje lub zaawansowane symulacje są naturalnie realizowane przez urządzenia kwantowe. To całkowicie odmieni architekturę oprogramowania, politykę zakupową czy strategiczne inwestycje sektora high-tech. Na razie spór o czas trwania tych zmian nadal trwa. Lecz dzięki doświadczeniu branżowemu Gelsingera oraz jego kontaktom ze startupami kwantowymi, trudno zignorować argument, że świat cyfrowy powinien być gotowy na dynamiczne i często zaskakujące przetasowania.
Techniczne aspekty komputerów kwantowych w kontekście AI
Komputery kwantowe operują na kubitach, które – w przeciwieństwie do klasycznych bitów – mogą być jednocześnie w wielu stanach (superpozycja). Pozwala to na równoległe przetwarzanie ogromnych ilości danych i rozwiązywanie problemów niedostępnych dla standardowych architektur. W kontekście AI, potencjalne zastosowania obejmują:
- szybsze szkolenie modeli uczenia głębokiego,
- optymalizację sieci neuronowych,
- zaawansowaną analizę dużych zbiorów danych,
- decyzje w czasie rzeczywistym w systemach złożonych.
Warto zauważyć, że wejście komputerów kwantowych do głównego nurtu napotyka przeszkody takie jak dekoherencja, błędy w kubitach czy brak wystarczająco rozwiniętych algorytmów kwantowych pod potrzeby biznesowe.
Globalny wyścig: USA, Chiny i Europa w technologiach kwantowych
Stan wyścigu o dominację w dziedzinie komputerów kwantowych jest bardzo dynamiczny. Liderzy branży – tacy jak Google, IBM czy startupy oparte na przełomowych rozwiązaniach technologicznych – inwestują miliardy dolarów w badania i rozwój. Chiny oraz Unia Europejska również mocno wspierają własne inicjatywy, co prowadzi do powstawania regionalnych ekosystemów kwantowych.
Znaczenie komputerów kwantowych wykracza daleko poza AI: przyspieszą obliczenia w kryptografii, projektowaniu leków, modelowaniu materiałów czy logistyce. Sukces wdrożenia tej technologii może istotnie podnieść przewagę konkurencyjną poszczególnych państw czy korporacji.
Strategie dla rynku: jak przygotować się na przyszłość po erze GPU?
Transformacja technologiczna, którą zapowiada Gelsinger, wymaga od liderów rynku:
- stałego śledzenia innowacji z zakresu komputerów kwantowych,
- dywersyfikacji inwestycji w infrastrukturę obliczeniową,
- budowania elastycznych ekosystemów chmurowych, gotowych na kwantowe narzędzia,
- przebudowy polityk zakupowych i odnawiania kompetencji zespołów IT.
Kluczem będzie także otwartość na współpracę między ośrodkami naukowymi, startupami a dużymi korporacjami z dziedziny półprzewodników i AI. Organizacje muszą liczyć się z redefinicją zarówno rozwijanych modeli biznesowych, jak i architektury technologicznej – jeśli chcą efektywnie konkurować w epoce kwantowej.
Podsumowanie: AI, GPU i komputery kwantowe – nowa era wyzwań i szans
Wypowiedzi Pata Gelsingera są ważnym głosem w debacie o przyszłości branży IT. Podważają one często powielane założenia, że GPU pozostaną niekwestionowanym fundamentem SI przez dekady. Komputery kwantowe mają potencjał, by na nowo zdefiniować nie tylko technologie AI, ale cały sposób prowadzenia zaawansowanych obliczeń i zarządzania danymi.
Dla inżynierów, inwestorów i strategów IT oznacza to konieczność ciągłego uczenia się i śledzenia trendów, które mogą diametralnie zmienić reguły gry. Słowa Gelsingera – poparte zarówno doświadczeniem w zarządzaniu, jak i zaangażowaniem w startupy kwantowe – podkreślają, że elastyczność i gotowość na rewolucyjne zmiany to dzisiaj klucz do sukcesu w cyfrowym świecie.
Źródło: wccftech
Zostaw komentarz