19 استارتاپ هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه محاسبات

رشد سریع هوش مصنوعی باعث شده تقاضا برای توان محاسباتی با سرعت زیادی افزایش پیدا کند. در همین شرایط، گروهی از استارتاپ‌های هوش مصنوعی تلاش می‌کنند با کاهش نیاز مدل‌ها به منابع پردازشی و انرژی، هزینه اجرای این فناوری را پایین بیاورند.

کشورهای اروپایی در حال رقابت برای توسعه دیتاسنترهای هوش مصنوعی هستند تا بتوانند پاسخگوی تقاضای رو‌به‌رشد برای توان محاسباتی باشند. بااین‌حال، افزایش نیاز مدل‌های هوش مصنوعی به منابع پردازشی در برخی موارد سریع‌تر از ظرفیت ساخت زیرساخت‌های جدید پیش می‌رود.

در چنین شرایطی، بخشی از استارتاپ‌ها به‌جای تمرکز صرف بر افزایش ظرفیت زیرساخت، رویکرد متفاوتی را دنبال می‌کنند. هدف این شرکت‌ها این است که با منابع کمتر، محاسبات بیشتر و خروجی بهتری ارائه دهند.

کارایی هوش مصنوعی چیست و چرا اهمیت دارد؟

رشد مدل‌های هوش مصنوعی فشار زیادی بر منابع محاسباتی وارد کرده است. اگرچه ساخت دیتاسنترهای جدید می‌تواند بخشی از این تقاضا را پاسخ دهد، توسعه زیرساخت‌های جدید معمولاً به سرمایه‌گذاری قابل‌توجه، انرژی و زمان نیاز دارد.

به همین دلیل، کارایی هوش مصنوعی به یکی از موضوعات مهم در توسعه زیرساخت‌های این فناوری تبدیل شده است. هدف این رویکرد، کاهش منابع موردنیاز برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و در نتیجه کاهش هزینه و مصرف انرژی است.

در همین راستا، گزارش Sifted بر اساس دیدگاه سرمایه‌گذاران، ۱۹ استارتاپ را معرفی می‌کند که در زمینه افزایش بهره‌وری هوش مصنوعی ارزش زیر نظر گرفتن دارند. این                                                                                           شرکت‌ها در بخش‌های مختلف زنجیره فناوری هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند،اما نقطه                                                                                       مشترک آن‌ها تلاش برای استفاده کارآمدتر از منابع است.

تمرکز استارتاپ‌های هوش مصنوعی بر انجام کار بیشتر با منابع کمتر

مسئله اصلی برای این استارتاپ‌ها فقط ساخت مدل‌های قدرتمندتر نیست؛ بلکه آن‌ها به دنبال پاسخ به یک پرسش مهم هستند: چگونه می‌توان مدل‌ها و زیرساخت‌های هوش مصنوعی را با منابع کمتر و بهره‌وری بیشتر اجرا کرد؟

افزایش بهره‌وری می‌تواند به معنای کاهش نیاز به توان پردازشی، پایین آمدن هزینه اجرای مدل‌ها و استفاده بهینه‌تر از انرژی باشد. این موضوع با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در شرکت‌ها و سرویس‌های مختلف اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

نقش سرمایه‌گذاران در توسعه فناوری‌های کارآمدتر

سرمایه‌گذاران خطرپذیر در حال شناسایی شرکت‌هایی هستند که می‌توانند بخشی از چالش بهره‌وری هوش مصنوعی را حل کنند. گزارش Sifted نیز دیدگاه تعدادی از سرمایه‌گذاران درباره استارتاپ‌های فعال در این حوزه را بررسی کرده است.

این تمرکز نشان می‌دهد که فرصت‌های سرمایه‌گذاری در صنعت هوش مصنوعی فقط به توسعه مدل‌های بزرگ‌تر محدود نمی‌شود. فناوری‌هایی که بتوانند هزینه محاسبات، مصرف انرژی یا نیاز به منابع پردازشی را کاهش دهند نیز می‌توانند در زنجیره ارزش این صنعت نقش مهمی داشته باشند.

چرا کاهش هزینه محاسبات هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

یکی از چالش‌های اصلی گسترش هوش مصنوعی، هزینه بالای منابع محاسباتی است. هرچه مدل‌ها بزرگ‌تر و استفاده از سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بیشتر شود، نیاز به پردازنده‌ها، حافظه و زیرساخت دیتاسنتر نیز افزایش پیدا می‌کند.

به همین دلیل، راهکارهایی که بتوانند هزینه اجرای مدل‌های هوش مصنوعی را کاهش دهند، می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند از ظرفیت زیرساخت موجود استفاده بهتری داشته باشند.

کاهش مصرف انرژی؛ بخش مهمی از آینده زیرساخت هوش مصنوعی

مصرف انرژی نیز یکی دیگر از چالش‌های مهم توسعه زیرساخت هوش مصنوعی است. دیتاسنترهایی که برای پردازش بارهای کاری سنگین هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، به منابع قابل‌توجهی نیاز دارند.

افزایش بهره‌وری انرژی در هوش مصنوعی می‌تواند در کنار توسعه ظرفیت محاسباتی، به کاهش فشار بر زیرساخت‌ها کمک کند. به همین دلیل، شرکت‌هایی که روی کاهش مصرف منابع و افزایش بهره‌وری مدل‌ها و سخت‌افزارها کار می‌کنند، مورد توجه سرمایه‌گذاران قرار گرفته‌اند.

۱۹ استارتاپ معرفی‌شده توسط Sifted

گزارش Sifted از ۱۹ استارتاپ فعال در حوزه افزایش کارایی هوش مصنوعی نام می‌برد. این شرکت‌ها در بخش‌های مختلف فناوری فعالیت می‌کنند و هدف مشترک آن‌ها استفاده بهتر از منابع محاسباتی است.

بااین‌حال، متن استخراج‌شده‌ای که در اختیار ما قرار گرفته، بخش عمده‌ای از نام استارتاپ‌ها، توضیحات مربوط به فعالیت آن‌ها و اظهارنظرهای سرمایه‌گذاران را به‌صورت ناقص و ناخوانا نمایش می‌دهد. بنابراین ارائه فهرست کامل یا نسبت دادن جزئیات مشخص به این شرکت‌ها بدون دسترسی به نسخه سالم مقاله می‌تواند باعث ایجاد اطلاعات نادرست شود.

در نتیجه، در این نسخه تنها اطلاعاتی ارائه شده که از محتوای قابل‌خواندن منبع اطمینان کافی درباره آن‌ها وجود دارد.

آیا افزایش بهره‌وری می‌تواند جایگزین ساخت دیتاسنترهای بیشتر شود؟

افزایش بهره‌وری لزوماً جایگزین توسعه زیرساخت‌های جدید نیست، اما می‌تواند مکمل آن باشد. با ادامه رشد استفاده از هوش مصنوعی، ساخت دیتاسنترهای بیشتر برای پاسخگویی به تقاضای محاسباتی همچنان اهمیت خواهد داشت.

در کنار آن، استفاده بهینه‌تر از منابع موجود می‌تواند به شرکت‌ها اجازه دهد با ظرفیت پردازشی مشابه، حجم بیشتری از محاسبات را انجام دهند و هزینه اجرای سرویس‌های هوش مصنوعی را کاهش دهند.

آینده هوش مصنوعی به مدل‌های بزرگ‌تر محدود نمی‌شود

رقابت در صنعت هوش مصنوعی فقط بر سر ساخت مدل‌های قدرتمندتر نیست. با افزایش هزینه زیرساخت و نیاز این فناوری به انرژی و توان محاسباتی، کارآمدتر کردن هوش مصنوعی نیز به یکی از حوزه‌های مهم نوآوری تبدیل شده است.

استارتاپ‌هایی که بتوانند نیاز مدل‌ها و زیرساخت‌های هوش مصنوعی به منابع را کاهش دهند، می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند از ظرفیت موجود بهتر استفاده کنند و هزینه توسعه و اجرای سرویس‌های مبتنی بر AI را کاهش دهند.

بر اساس گزارش Sifted، توجه سرمایه‌گذاران به این حوزه نیز نشان می‌دهد که افزایش بهره‌وری می‌تواند یکی از مسیرهای مهم توسعه صنعت هوش مصنوعی در سال‌های آینده باشد.

جمع‌بندی

رشد هوش مصنوعی تقاضا برای توان محاسباتی را به‌شدت افزایش داده است و توسعه دیتاسنترهای جدید یکی از پاسخ‌های این صنعت به این تقاضا محسوب می‌شود. بااین‌حال، افزایش ظرفیت تنها راه‌حل نیست.

استارتاپ‌های هوش مصنوعی فعال در حوزه بهره‌وری تلاش می‌کنند با کاهش نیاز مدل‌ها به منابع پردازشی و انرژی، امکان اجرای کارآمدتر سرویس‌های AI را فراهم کنند. این رویکرد می‌تواند در کنار توسعه زیرساخت‌های جدید، به کاهش هزینه محاسبات و استفاده بهتر از منابع موجود کمک کند.

منبع: Sifted

بر اساس گزارش Sifted درباره استارتاپ‌های افزایش بهره‌وری هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاران به شرکت‌هایی توجه کرده‌اند که تلاش می‌کنند هزینه و مصرف انرژی مدل‌های هوش مصنوعی را کاهش دهند.

عنوان اصلی: VCs pick out 19 startups to watch making AI more efficient

تاریخ انتشار: ۲۴ اوت ۲۰۲۶