Kesenjangan komputasi AI: akademisi kekurangan akses ke chip kuat yang dibutuhkan untuk penelitian

Banyak ilmuwan di universitas merasa frustrasi karena terbatasnya daya komputasi yang tersedia untuk penelitian kecerdasan buatan (AI). Sebuah survei yang dilakukan terhadap 50 ilmuwan di 35 institusi menunjukkan bahwa 66% dari mereka tidak puas dengan kekuatan komputasi yang mereka miliki. Mereka sering kali harus menunggu berhari-hari untuk mendapatkan akses ke unit pemrosesan grafis (GPU) yang kuat, yang sangat penting untuk melatih model AI. Sementara itu, perusahaan teknologi besar memiliki anggaran yang lebih tinggi dan dapat membeli ribuan GPU, membuat kesenjangan antara penelitian akademis dan industri semakin besar. Peneliti juga menemukan bahwa meskipun dengan sumber daya yang terbatas, akademisi masih bisa melatih model AI dengan menggunakan GPU yang ada lebih lama dan dengan metode yang lebih efisien. Ini menunjukkan bahwa dengan pendekatan yang tepat, mereka dapat mengatasi beberapa tantangan yang dihadapi. Penelitian ini menekankan pentingnya memiliki lingkungan penelitian akademis yang sehat untuk perkembangan teknologi jangka panjang, serta perlunya akses yang lebih baik terhadap sumber daya komputasi bagi para peneliti di seluruh dunia.