Quadric: Ставка на ИИ-чипы для локальной обработки окупается, меняя подход к облаку

Что случилось

Компания Quadric делает ставку на новую парадигму в развитии искусственного интеллекта: вместо централизованной обработки данных в облаке, она предлагает перенести мощные ИИ-модели прямо на конечные устройства.

Quadric разрабатывает программируемые чипы, которые позволяют компаниям и государственным структурам выполнять сложные и быстро меняющиеся алгоритмы ИИ локально. Этот подход не только демонстрирует свою жизнеспособность, но и начинает приносить значительные результаты, сигнализируя об изменении направления в индустрии.

Почему это важно

Переход от облачного ИИ к обработке данных на устройстве (on-device inference) решает ряд критических проблем. Локальное выполнение ИИ-моделей значительно снижает задержки, обеспечивая мгновенную реакцию — это крайне важно для автономных систем, таких как беспилотные автомобили или промышленные роботы.

Кроме того, обработка данных на устройстве повышает конфиденциальность, поскольку чувствительная информация не покидает устройство и не передается в облако. Это также гарантирует стабильную работу ИИ-систем даже при отсутствии интернет-соединения или его низкой скорости, снижая зависимость от сетевой инфраструктуры и потенциально сокращая эксплуатационные расходы на облачные сервисы в долгосрочной перспективе.

Контекст

Долгое время облачные платформы доминировали в мире ИИ, предлагая масштабируемые вычислительные ресурсы для обучения и выполнения моделей. Однако с ростом сложности ИИ и потребностью в решениях реального времени, а также с учетом требований к безопасности данных, стали очевидны ограничения облачного подхода.

Развитие аппаратного обеспечения и оптимизация алгоритмов сделали возможным размещение мощных ИИ на энергоэффективных и компактных чипах. Quadric, сосредоточившись на "программируемых" чипах, позволяет адаптивно обновлять и изменять ИИ-модели на устройстве, что дает гибкость, недостижимую для многих специализированных решений.