Benjamin Lee về lý do tại sao AI cần cơ sở hạ tầng tốt hơn, chứ không chỉ là các mô hình lớn hơn

Benjamin Lee, giáo sư Kỹ thuật Điện và Hệ thống tại Đại học Pennsylvania, nhấn mạnh rằng sự phát triển nhanh chóng của AI đòi hỏi cơ sở hạ tầng thông minh hơn và thiết kế tiết kiệm năng lượng thay vì chỉ tập trung vào các mô hình lớn hơn. Chuyên môn của Lee bao gồm thiết kế phần cứng, chiến lược cơ sở hạ tầng và chính sách năng lượng, và ông nhấn mạnh tốc độ mở rộng không bền vững của các trung tâm dữ liệu—thường vượt quá khả năng cung cấp năng lượng sạch. Ông nhấn mạnh rằng tiêu thụ năng lượng phải được xem là một chỉ số thiết kế cốt lõi trong phát triển AI, không phải là điều được xem nhẹ, để đảm bảo sự bền vững lâu dài. Lee truy nguyên động lực nghề nghiệp của mình từ một khóa học đại học về tổ chức máy tính, nơi ông nhận ra sự phức tạp trong tương tác phần cứng-phần mềm, dẫn ông tập trung vào hiệu quả năng lượng trong tính toán. Ông chỉ ra một hiểu lầm phổ biến trong giới kỹ sư và nhà hoạch định chính sách: niềm tin rằng các ứng dụng AI hiện tại như chatbot biện minh cho các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng khổng lồ. Thay vào đó, ông lập luận rằng các công ty công nghệ đang xây dựng cơ sở hạ tầng năng lượng và trung tâm dữ liệu với những khả năng AI trong tương lai, chưa được tưởng tượng đến. Mặc dù ban đầu có sự lạc quan về việc cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu bằng năng lượng tái tạo