Експерт в сектора на световната електрониката/ИТ споделя своето становище как ИИ ще повлияе на индустрията.
Изкуствения интелект (ИИ) е един от най-важните двигатели на развитието в сектора на ИТ. Това не е никак малко, тъй като ИТ в момента се радват на един от най-бързите темпове на растеж в света. Влиянието на ИИ върху развитието на индустрията може да се види в повишеното търсене на ИИ в широк спектър от приложения.
И тъй като въздействието на изкуствения интелект се усеща все по-осезаемо навсякъде около нас, днес ще разгледаме по-детайлно областите, в които изкуственият интелект ще играе най-голяма роля.
Главен риск мениджър на Атрадиус в сектора на световната електрониката/ИТ, Кайл Конг споделя своето мнение за това как ИИ стимулира бързия растеж в електрониката и ИТ индустрията? По какъв начин ИИ подобрява производствените процеси? Каква роля играе ИИ в международната търговия и геополитиката? Какви рискове и предизвикателства може да породи възходът на ИИ?
Атрадиус е вторият по големина застраховател на търговски вземания в света. Представена в над 160 офиса в над 50 държави, компанията генерира годишни приходи от €2 милиарда. С рейтинг по A.M. Best и Moody’s респективно ‘A’ и ‘A1’ стабилна перспектива, Атрадиус притежава над 95 години опит в застраховането на търговски вземания и разполага с база данни за над 260 милиона купувачи по света.
Какво е ИИ и генеративен ИИ, и защо все по-често чуваме да се говори за тях?
Логично е да се започне със солидно разбиране какво всъщност е ИИ. Акроним за изкуствен интелект, ИИ се отнася за способността на компютъра да изпълнява когнитивни функции, които преди бяха запазена територия само за хората. Например, ИИ все повече се използва в диагностични приложения, където преди щеше да е необходим лекар, който да разчете скенер. Днес, ИИ приложение може да бъде „научено“ да вижда признаците, които лекарят може да види, търсейки и идентифицирайки ги със скорост, невъзможна за човек.
Генеративният ИИ включва всеки ИИ, който е способен да генерира нови форми на творческо съдържание, включително текст, изображения, аудио, код или видео. ChatGPT, Bard (текст) и DALL-E (изображения) са примери за генеративен ИИ. По същия начин, по който ИИ може да бъде намерен в здравните заведения за разчитане на скенери, ИИ може да се използва и в бизнес приложения. Те варират от проследяване и проектиране на по-ефективна логистика за доставки, до анализиране на огромни количества данни и дори прогнозиране на бизнес тенденции. С такава трансформираща мощност, достъпна само с едно натискане на бутон, не е чудно, че фирмите по целия свят проучват потенциала, който изкуственият интелект може да внесе в техните операции.
Колко важен е AI при разработването на компютърни чипове за специализирани приложения?
ИКТ индустрията и ИИ са неразривно свързани. Това е особено очевидно при проектирането и производството на специализирани полупроводници. С нарастването на генеративните възможности на ИИ се увеличава и необходимостта от по-бързи и по-ефективни компютърни чипове, които да отговорят на нуждата на ИИ от по-голяма изчислителна мощност. По-високият клас чиповете са настроени да се подобряват бързо, позволявайки напредък в изчислителната и процесорната мощност. Следователно електронните компоненти и платки, което включва и полупроводниците, се очаква да бъде един от най-бързо развиващите се сектори в следващите години.
Кой е най-бързият и ефикасен начин за разработване на такива ИИ чипове?
Според компютърните гиганти, включително Google и Nvidia, отговорът е чрез използването на изкуствен интелект. „Суперчиповете“ на Nvidia, H100 и по-нов ъпгрейд H200, са търсени заради способността им да ускоряват производителността на компютърните продукти и поддържането на изискванията на генеративния ИИ.
Нещо повече, компютърните компании произвеждат все повече техни собствени ИИ чипове. Google DeepMind използва ИИ за проектиране на специализирани полупроводници. ИИ значително увеличава ефективността, тъй като за една седмица може да изработи хиляди дизайни, докато на един човешки инженер може да отнеме няколко седмици за изработване само на един дизайн. Amazon, Baidu, Meta, IBM, Huawei, Tesla и други също докладват за производството на собствени ИИ чипове.
Какво е Edge Computing и колко важно ще бъде то за ИИ и бизнеса в бъдеще?
Edge Computing описва съхранението на данни и изчисленията в/или близо до мястото, където се произвеждат, вместо да бъдат изпращани до център за обработка на данни. Разработено е като противоотрова за проблеми с честотната лента, които могат да повлияят на приложения в реално време (real-time аpplications), при които скоростта е проблем. С нарастването на използването на ИИ, както и производството на огромни количества данни, сериозно нараства рискът от прекъсване на мрежата, когато честотната лента не успее да се справи с обема на генерираните данни. Например, производителят може да иска да използва AI с IoT (Интернет на нещата) за наблюдение на работата на оборудването в реално време, откриване на проблеми, предвиждане на необходимостта от поддръжка за намаляване на времето на престой и увеличаване на производителността. Производителят може да избере да работи с Edge система за минимизиране на проблемите със закъснението или мрежовите ограничения. Тъй като използването на ИИ ще се увеличава в бъдеще, внедряването на решенията за Edge Computing също е вероятно да нараства, предлагайки допълнителна подкрепа за навременно вземане на решения.
Как ИИ подобрява функционалността (и потенциално характеристиките за продажба) на настоящата потребителска електроника?
ИИ може да се намери в широк спектър от потребителска електроника и приложения – от смарт телевизори и смартфони до GPS карти, виртуални асистенти и дори езикови преводачи в реално време. ИИ често се използва като диференциатор във вече претъпкан и силно конкурентен пазар. Най-новите телефони Samsung Galaxy имат камера, работеща с ИИ, което намалява времето за снимане, подобрявайки качеството на изображението.
Вече се използват роботи за почистване на подове и автоматизирани косачки с ИИ за подпомагане на идентифицирането на препятствия и за планиране на маршрути. Виртуални асистенти, включително Amazon Alexa, Google Home и Siri на Apple използват генеративен ИИ и обработка на естествен език, за да провеждат човешки разговори и да отговарят на словесни сигнали.
В по-голямата си част ИИ се използва в опит да се подобри потребителското изживяване, с редица иновативни технологии, вариращи от продукти като смарт очила, които възстановяват зрението до самоуправляващи се автомобили.
Защо ИИ е важен за бизнеса, продаващ сървъри, сървърни пространства и облачни решения?
Нарастващото търсене на потребителски продукти, промяната на работните навици, разрастването на облачно базираните технологии и други ИИ приложения водят до експлозия в търсенето облачни услуги, центрове за данни и по-мощни сървъри. Това е допълнително подхранвано от компании, търсещи специализирани сървъри, високопроизводителен изчислителен хардуер и частни облачни услуги за осигуряване на сигурност и непрекъснатост на бизнеса, в случай на потенциално прекъсване на мрежата. Според McKinsey, се очаква консумацията на енергия в центъра за данни в САЩ да достигне 35 гигавата (GW) до 2030 г. спрямо 17 GW през 2022 г.
Как ИИ поддържа бизнеси, занимаващи се с производство на електроника?
ИИ се използва все повече за подобряване на производствените процеси. Интегрират се системи с ИИ за управление на жизнения цикъл на продукта, за оптимизиране на дизайна и доставката на продукта, и за подобряване на оперативна ефективност. ИИ алгоритмите могат бързо да анализират огромно количество данни и зони за бележки за подобрения на дизайна и други проблеми с производителността, като идентифициране на пропуски в уменията или предвиждане на нуждите от поддръжка. Могат да се използват сензори, свързани с изкуствен интелект в производствено предприятие като част от IoT система. Те могат да събира данни в реално време за всичко – от идентификация и проследяване на материали до условия на работната среда като температура или влажност и планиране на производството. След това ИИ системата може да използва тези данни за прогнозиране на проблеми или идентифициране на области за подобрение.
Каква е ролята на ИИ в международните отношения, международна търговия и геополитика?
Усъвършенстваните полупроводници са критични за развитието и работата на ИИ и стават все по-централна тема в разговори за търговия и международни отношения. Президентът на САЩ, Джо Байдън, изрично заявява, че контрола върху износа на САЩ предотвратява продажбата на усъвършенствани полупроводникови чипове от Китай, което има за цел да ограничи способността на Китай да развива модерни военни системи, използващи ИИ. Китай отхвърля това и заявява, че САЩ политизира търговията и дестабилизира глобалните вериги за доставки. Въпреки че това може да се разглежда като още един пример за продължаващо търговското напрежение между САЩ и Китай, може да представлява сериозен риск в сектора. Япония и Холандия в момента също имат контрол върху износа, който ограничава предлагането на налични чипове към китайския пазар. Полупроводниковите чипове са жизненоважен компонент в компютрите и електронното оборудване и продължителни или допълнителни изкривявания на търговските потоци биха могли да попречат на растежа на информационния сектор. Последните данни от Главната митническа администрация на Китай показва, че вносът на полупроводниково оборудване в Китай достига рекордни нива, тъй като страната складира оборудване преди изпълнението на забраните за износ.
Какви са рисковете и потенциалните предизвикателства, породени от възходът на ИИ?
Базираната в САЩ организация с нестопанска цел Center for AI Safety (CAIS) групира потенциалните рискове от ИИ в четири категории: злонамерена употреба, загуба на контрол, причинена от надпреварата за разработване или приемане на ИИ, организационни рискове като катастрофални аварии, причинени от ИИ, ИИ-измамници, които са се отклонили от техните оригинални цели.
Първите закони, предназначени да регулират ИИ, вероятно ще бъдат прилагани в ЕС. Договорена е предварителна сделка от длъжностни лица, включително предложения за забрана на конкретни приложения, а Европейският парламент гласува Закон за ИИ през 2024 г. Освен това Китай, САЩ и Обединеното кралство разработват собствено законодателство за ИИ. През 2023 година почти 30 страни подписаха споразумението в Блечли за установяване на споделено разбиране на възможностите и рисковете от изкуствения интелект. Предложеният закон се приема предпазливо от индустрията. Фирмите извън ЕС ще трябва да обмислят дали си струва да оперират в ЕС, като рискът е, че ако те смятат това за твърде сложно или скъпо може да изберат да игнорира европейския пазар.
Други коментатори, включително търговската асоциация Digital Europe, изразяват опасения относно разходите за съответствие с изразходваните средства за адвокати, а не за AI инженери. Извън потенциалните рискове за безопасността и съответствието, възходът на ИИ може да създаде допълнителни рискове за бизнеса, особено в областта на разходите. ИИ системите са сложни и изискват умения и ресурси за разработване, поддръжка и експлоатация. Това може да направи използването на ИИ за подобряване на производствените процеси, твърде скъпо. В допълнение, фирмите, които разчитат на ИИ, могат да се сблъскат с риск от алгоритмично отклонение. Ако данните за обучение за ИИ са пристрастни, това може да доведе до пристрастен резултат в области като контрол на качеството, с риск да се пропуснат неща като дефекти или замърсители.
English version
Our global electronics/ICT sector expert shares his insights and opinion on how AI will impact the industry.
AI is one of the most important drivers of growth within the ICT industry. This is no small thing, as ICT is currently enjoying one of the fastest growth trajectories in the world. The influence of AI on industry growth can be seen in the increased demand for AI in a wide range of applications.
As the impact of artificial intelligence is increasingly felt all around us, today we will take a closer look at the areas where AI will play the biggest role.
Atradius’ global electronics/ICT sector expert Kyle Kong shares his insights and opinion on the following aspects and issues: How is AI driving rapid growth within the electronics and ICT industries? How is AI enhancing manufacturing processes? What is the role of AI in international trade and geopolitics? What risks and challenges could be posed by the rise of AI?
What is AI and GenAI and why are they appearing on boardroom agendas right now?
It makes sense to start with a solid understanding of what AI is. An acronym for Artificial Intelligence, AI simply refers to a computer’s ability to perform cognitive functions that could previously only be done by humans. For example, AI is increasingly used in diagnostics applications where previously a doctor would be needed to read a scan. Today, an AI application can be ‘taught’ to see the signs a doctor may be looking for and identify these with a speed that a human would not be able to match.
GenAI refers to Generative Artificial Intelligence and includes any AI that is capable of generating new forms of creative content including text, images, audio, code or video. ChatGPT and Bard (text) and DALL-E (images) are all examples of GenAI. In the same way that AI can be found in healthcare settings to read scans, AI can also be used in business applications. These range from tracking and designing more efficient supply chain journeys, to analysing enormous amounts of data and even predicting business trends. With such transformative power available at the click of a button, it’s no wonder that businesses throughout the world are exploring the potential that AI could bring to their operations.
How important is AI in the development of computer chips for specialist applications?
The ICT industry and AI are inextricably linked. This is especially apparent in the design and manufacture of specialised semiconductors. As AI’s generative capabilities grow, so does the need for faster, more efficient computer chips to support AI’s need for greater computing power. High-end processing chips are set to improve rapidly, enabling advancements in computing and processing power. Therefore electronic components and boards, which includes semiconductors, is expected to be one of the fastest growing sectors in the coming years.
What is the fastest and most efficient way to develop such AI chips?
According to computing giants including Google and Nvidia, the answer is through the use of artificial intelligence itself. Nvidia’s ‘superchips’, the H100 and more recent upgrade H200, are sought after for their ability to accelerate the performance of computing products and support the demands of generative AI.
What’s more computer companies are increasingly producing their own AI chips. Google DeepMind uses AI to design specialised semiconductors. They point, in particular, to the efficiency savings AI brings where thousands of designs could be developed by AI in one week, whereas one human engineer could take several weeks to work on a single design. Amazon, Baidu, Meta, IBM, Huawei, Tesla and others have also reported production of their own AI chips.
What is Edge Computing and how important will it be for AI and businesses in the future?
Edge Computing describes data storage and computing at, or close to, the site where it is produced, as opposed to being sent to a data centre for processing. It has been developed as an antidote to bandwidth issues that can impact real-time applications where speed is an issue. As the use of AI grows, so does the production of massive amounts of data, which presents the risk of network disruption when bandwidths begin to struggle with volume. For example, a manufacturer may want to use AI with IoT (the Internet of Things) to monitor equipment performance in real time, detect issues and predict the need for maintenance to reduce downtime and increase productivity. The manufacturer may choose to operate with an Edge system to minimise latency issues or network limitations. As the use of AI increases in the future, the deployment of Edge Computing solutions is also likely to grow and offer further support to timely decision-making.
How is AI enhancing the functionality (and potentially the selling features) of current consumer electronics?
AI can be found in a wide array of consumer electronics and applications from smart TVs and smartphones to GPS maps, virtual assistants and even real-time language translators. AI is often employed as the differentiator in an already crowded and deeply competitive market. The latest Samsung Galaxy phones have an AI-powered camera that reduces shooting time in order to improve image quality. Floor cleaning robots and automated lawnmowers already use AI to support the identification of obstacles and to plan routes. Virtual Assistants including the Amazon Alexa, Google Home and Apple’s Siri use GenAI and natural language processing to tune into human conversations and to respond to verbal cues. For the most part, AI is being used in a bid to enhance consumer experience, with the newest tech ranging from products such as smartglasses that ‘see’ for the blind and self-driving cars.
Why is AI important to businesses selling servers, server space and cloud solutions?
The growing demand for consumer products, changing work habits, the growth of cloud-based technologies and other AI applications has resulted in an explosion in demand for cloud services, data centres and more powerful servers. This has been further fuelled by companies seeking out specialised servers, high performance computing hardware and private cloud services to ensure security and business continuity in the event of potential network disruption. According to McKinsey, data centre power consumption in the US is expected to reach 35 gigawatts (GW) by 2030, up from 17 GW in 2022.
How does AI support businesses that manufacture electronics?
AI is increasingly used to enhance manufacturing processes. Product lifecycle management systems are being integrated with AI in order to optimise product design and deliver operational efficiencies. AI algorithms can quickly analyse vast quantities of data and note areas for design improvements and other productivity issues, such as the identification of skills gaps or the prediction of maintenance needs.AI connected sensors in a manufacturing plant can be uses as part of an IoT system. This can gather real-time data on everything from materials identification and tracking to environmental conditions such as temperature or humidity and production scheduling. The AI system can then use this data to predict issues or identify areas for improvement.
What is the role of AI in international relations, international trade and geopolitics?
Advanced semiconductors are critical to the development and operation of AI and have become increasingly central to talks on trade and international relations. The US president, Joe Biden, has explicitly stated that US export controls preventing the sale of advanced semiconductor chips to China are to limit China’s ability to develop advanced military systems using AI. China rebuffs this and states the US is politicising trade and destabilising global supply chains. While this could be seen as yet another example of ongoing trade tensions between the US and China, it could pose a risk to the sector. Japan and the Netherlands also currently have export controls in place that curb the supply of chips available to the Chinese market. As semiconductor chips are a vital component in the computers and electronic equipment, prolonged or additional distortions of trade flows could impede the information sector’s growth. The latest data from the China’s General Administration of Customs show that China’s import of semiconductor equipment reached record levels as it stockpiled equipment prior to the implementation of the export bans.
What are the risks and potential challenges posed by AI growth?
The US-based non-profit organisation Center for AI Safety (CAIS) groups potential AI risks into four categories: malicious use, loss of control caused by the race to develop or adopt AI, organisational risks such as catastrophic accidents caused by an organisation’s AI, rogue AIs that have drifted from their original goals. The first laws designed to regulate AI are likely to be implemented by the EU. A provisional deal has been agreed by officials, including proposals to ban specific applications, and the European Parliament is voting on the Artificial Intelligence Act in 2024. In addition, China, the US and the UK are all developing their own AI legislation. In 2023 almost 30 countries signed the Bletchley Agreement to establish a shared understanding of the opportunities and risks posed by artificial intelligence.
The proposed legislation is being met with caution by the industry. Non-EU firms will need to consider whether it is worth operating in the EU, with the risk being that if they consider compliance to be too complex or costly they may choose to ignore the EU market. Other commentators, including the trade association Digital Europe, have expressed concerns about the cost of compliance with funds spent on lawyers rather than on AI engineers.Outside of potential safety and compliance risks, the rise of AI could pose additional risks to businesses, especially in the area of cost. AI systems are complex and require skills and resources to develop, maintain and operate. It can be costly to use AI to enhance manufacturing processes. In addition, businesses that rely on AI could be at risk of algorithmic bias. If training data for machine learning is biased, it can lead to biased result with areas such as quality control at risk of missing things such as defects or contaminants.
