مختلف صنعتوں میں مصنوعی ذہانت

حال ہی میں، IDC اور لانگ چیمپ نے مشترکہ طور پر "2022-2023 چائنا آرٹیفیشل انٹیلی جنس کمپیوٹنگ پاور ڈیولپمنٹ اسسمنٹ رپورٹ" جاری کی ہے (اسے بعد میں "رپورٹ" کہا جائے گا)۔ رپورٹ میں پیش گوئی کی گئی ہے کہ چین میں AI مارکیٹ سے متعلق اخراجات 2022 میں 13.03 بلین ڈالر تک پہنچ جائیں گے اور 2026 میں 26.69 بلین ڈالر تک پہنچنے کی توقع ہے، 2022 سے 2026 تک 19.6 فیصد کی کمپاؤنڈ سالانہ شرح نمو کے ساتھ۔

ان میں سے، AI سرورز AI مارکیٹ کی ترقی کا بنیادی محرک ہیں۔ IDC کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ عالمی AI سرور مارکیٹ 2021 میں سال بہ سال 39.1 فیصد کی شرح سے ترقی کرے گی، جو کہ مجموعی عالمی AI مارکیٹ کی شرح نمو (20.9 فیصد) سے زیادہ ہوگی اور AI مارکیٹ کی مجموعی ترقی کے پیچھے محرک ہے۔

چین میں، AI ایپلی کیشنز کی تیز رفتار لینڈنگ بڑی حد تک چین کی AI سرور مارکیٹ کی اعلی ترقی کو آگے بڑھاتی ہے۔ 2021 میں $5.92 بلین AI سرور مارکیٹ سائز، 2020 کے مقابلے میں 68.2 فیصد زیادہ، اور 2026 تک $12.34 بلین تک پہنچنے کی امید ہے۔

ایک ہی وقت میں، چین میں کمپیوٹنگ کی طاقت کا پیمانہ، خاص طور پر ذہین کمپیوٹنگ کی طاقت، بھی بہت زیادہ شرح سے بڑھ رہی ہے۔ رپورٹ کے مطابق، چین کا عمومی مقصد کمپیوٹنگ پاور پیمانہ 2021 میں 47.7EFLOPS (10 بلین فلوٹنگ پوائنٹ آپریشن فی سیکنڈ) تک پہنچ گیا ہے، اور 2026 تک اس کے 111.3EFLOPS تک پہنچنے کی امید ہے۔

اور چین کی ذہین کمپیوٹنگ طاقت کا پیمانہ 2021 میں 155.2EFLOPS تک پہنچ جائے گا، 2022 میں 268EFLOPS تک پہنچ جائے گا، اور 2026 تک ٹریلین ٹریلین فلوٹنگ پوائنٹ فی سیکنڈ (ZFLOPS) کی سطح میں داخل ہونے کی توقع ہے، جو 1271.4EFLOPS تک پہنچ جائے گی۔

اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ 2021-2026 کے دوران، چین کا ذہین کمپیوٹنگ پاور پیمانہ 52.3 فیصد کی کمپاؤنڈ سالانہ ترقی کی شرح سے بڑھ سکتا ہے، جب کہ اسی مدت کے دوران عمومی مقصد کمپیوٹنگ پاور پیمانہ 18.5 فیصد کی کمپاؤنڈ سالانہ ترقی کی شرح سے بڑھتا ہے۔ .

حالیہ برسوں میں صنعت میں جو بڑے ماڈلز زیادہ مقبول ہوئے ہیں وہ ذہین کمپیوٹنگ کی طاقت سے چلنے والی سب سے عام بڑی اختراعات ہیں۔ رپورٹ کے مطابق، ماڈل کی مضبوط جنرلائزیشن کی صلاحیت، لانگ ٹیل ڈیٹا پر کم انحصار اور ڈاؤن اسٹریم ماڈل کے استعمال کی کارکردگی میں بہتری کی بدولت بڑے ماڈل کو "جنرل انٹیلی جنس" کا پروٹو ٹائپ سمجھا جاتا ہے اور جامع مصنوعی ذہانت کے حصول کے لیے صنعت کو دریافت کرنے کے اہم طریقوں میں سے ایک بن جائیں۔

بگ ماڈل کی تکنیکی بنیادیں ٹرانسفارمر آرکیٹیکچر، مائیگریشن لرننگ، اور خود زیر نگرانی سیکھنے ہیں۔ ٹرانسفارمر فن تعمیر نے NLP میں کامیابیاں حاصل کی ہیں اور وژن کے کاموں میں بھی اپنی تاثیر کو ثابت کیا ہے۔ کمپیوٹنگ پاور کے نقطہ نظر سے، زبان اور بصری ماڈلز کی صلاحیت اور متعلقہ کمپیوٹنگ پاور ڈیمانڈ تیزی سے پھیل رہی ہے، اور بڑے ماڈلز کی ترقی کو بہت بڑی کمپیوٹنگ طاقت کی مدد حاصل ہے۔

اگر ہم "ریاضی برابری" (PetaFlops/s-day, PD) کا استعمال کرتے ہیں، یعنی، ریاضی کی طاقت کی کل مقدار کی پیمائش کرنے کے لیے، ایک پورے دن کے لیے ٹریلین بار فی سیکنڈ کی رفتار سے چلنے والے کمپیوٹر کے ذریعے استعمال ہونے والی ریاضی کی طاقت کی کل مقدار AI کاموں کے لیے درکار ہے، AI پلس سائنس میں AlphaFold2، خود مختار ڈرائیونگ سسٹم، اور AI پلس سائنس میں GPT-3۔ ماڈل ٹریننگ جیسے GPT-3 کے لیے سیکڑوں یا اس سے بھی ہزاروں PDs کی ریاضی کی مدد کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے GPT-3 ٹریننگ کے لیے ریاضی کی طاقت کے 3640 PDs کی ضرورت ہوتی ہے۔

بڑے ماڈلز کی صلاحیت کے ساتھ، AIGC قسم کی ایپلی کیشنز، بشمول ٹیکسٹ ٹو گراف اور ورچوئل ڈیجیٹل ہیومن، تیزی سے کمرشلائزیشن کے مرحلے میں داخل ہو رہی ہیں اور میٹا کائنات مواد کی پیداوار میں بڑی تبدیلیاں لا رہی ہیں۔ رپورٹ کے مطابق، بڑا ماڈل AI ٹیکنالوجی کو پانچ سال پہلے "سننے اور دیکھنے کے قابل ہونے" سے لے کر آج "سوچنے اور تخلیق کرنے کے قابل ہونے" تک جانے کی اجازت دے رہا ہے، اور توقع کی جاتی ہے کہ وہ "استدلال کرنے اور فیصلے کرنے کے قابل ہونا" حاصل کرے گا۔ " مستقبل میں. مستقبل میں "تجزیہ کر سکتے ہیں، فیصلے کر سکتے ہیں" کی اہم پیش رفت کی توقع ہے۔

تاہم، بڑے ماڈلز کی ترقی کمپیوٹنگ پاور کے لیے بہت بڑے چیلنجز بھی لاتی ہے۔ رپورٹ کے مطابق، بڑے ماڈل کی تربیت کے لیے بڑے کمپیوٹیشنل اور سٹوریج ریسورس اوور ہیڈ میں تیز رفتار کمپیوٹنگ سسٹمز اور مصنوعی ذہانت کے سافٹ ویئر سٹیکس کے لیے بہت زیادہ تقاضے ہوتے ہیں، اور سینکڑوں اربوں اور کھربوں ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے اکثر ہزاروں ایکسلریٹر کارڈز کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ ایک بہت بڑا نمونہ ہے۔ بڑے ماڈلز کے فروغ اور عام کرنے کا چیلنج۔

ایک ہی وقت میں، معمولی کمی کے اثر سے محدود، ماڈل کی پیچیدگی اور درستگی میں مزید بہتری کے لیے کمپیوٹنگ وسائل کے اوور ہیڈ کے بڑے تناسب کی ضرورت ہوگی، اور کمپیوٹیشنل کارکردگی کے بارے میں خدشات بڑے ماڈل پیرامیٹر پیمانے کی مسلسل توسیع کو محدود کر دیں گے۔

لہذا، اگرچہ بڑے ماڈل پیرامیٹرز کی موجودہ تعداد ابھی تک انسانی دماغ کے Synaptic سائز تک نہیں پہنچی ہے، لیکن بڑے ماڈلز کے بارے میں مارکیٹ کا تصور عقلی ہوتا جا رہا ہے۔ صنعت بتدریج تسلیم کرتی ہے کہ بڑے ماڈلز کی ترقی کو سبز اور کم کاربن، سروس کی صلاحیت ڈوبنے اور بزنس ماڈل پریکٹس پر زیادہ توجہ دینی چاہیے، جو مختلف صنعتوں میں بڑے ماڈلز کے پیمانے کے لیے راہ ہموار کرے گی۔

رپورٹ میں بتایا گیا ہے کہ، عام طور پر، مختلف صنعتوں میں AI کے اطلاق کی ڈگری گہرا ہونے کے رجحان کو ظاہر کرتی ہے، اور اطلاق کے منظرنامے زیادہ سے زیادہ وسیع ہوتے جا رہے ہیں۔ AI کاروباری اداروں کے لیے نئے کاروباری نمو کے نکات تلاش کرنے، صارف کے تجربے کو بہتر بنانے اور بنیادی مسابقت کو برقرار رکھنے کے لیے ایک اہم صلاحیت بن گیا ہے۔

دریں اثنا، 2022 چائنا اے آئی سٹی رینکنگ میں، بیجنگ، ہانگژو اور شینزین نے ٹاپ تھری کو برقرار رکھا، شنگھائی اور گوانگزو چوتھے اور پانچویں نمبر پر، اور تیانجن ٹاپ 10 میں داخل ہوئے۔ ٹاپ 10 شہروں کے علاوہ، بہت سے شہر جیسے ہیفی، ووہان اور چانگشا نے اپنے صنعتی فوائد اور مختلف عوامل کی وجہ سے AI ایپلی کیشنز میں بہت ترقی کی ہے۔

*** www.DeepL.com/Translator (مفت ورژن) کے ساتھ ترجمہ ***