今週読んだもの... 1) MetaはAI部門全体で約600人の職を削減する予定で、他のビッグテック企業が倍増する中、同社が人工知能から撤退しているのではないかという混乱を引き起こしている。詳細は別の物語を語ります。 レイオフは主に、マークが6月に$14.3Bで集めた新しいチームであるMeta Superintelligence Labsの下に統合されたMetaの従来のFacebook人工知能研究(FAIR)とインフラストラクチャチームに影響を与えました。 Meta Superintelligence Labsは、次の4つのグループで構成されています。 TBD Lab: Alexandr Wang (Scale AI の前 CEO) が率いる、Meta の大規模言語モデルを管理するチーム。 FAIR: Rob Fergus (Meta の AI リサーチ ディレクター) が率いる AI の長期研究に焦点を当てたチーム。 製品と応用研究: Nat Friedman (Github の前 CEO) が率いる消費者統合チーム。 MSL Infra: Aparna Ramani (Meta のエンジニアリング担当副社長) が率いる人工知能モデルを維持するためのインフラストラクチャのチーム 対照的に、Metaの次世代基盤モデルとエージェントシステムを構築するTBDラボでは、採用が積極的に続いています。幹部らは、この再編は、社内のスタートアップのように運営できるチームによる、より小規模で迅速な実行への動きであると説明した。 「チームの規模を縮小することで、意思決定に必要な会話が減ります」 - Alexandr Wang、CAIO 2) Starcloud は、宇宙の独自の利点を活用する NVIDIA H100 GPU と太陽光発電システムを使用して、今年 11 月に AI データセンターの容量を軌道に展開する準備を進めています。 このプロジェクトは、現在の AI インフラストラクチャにおける 3 つの主要なボトルネックを解決することを目的としています。 1.エネルギー消費。今日の大規模なモデルのトレーニングには数十メガワットが必要であり、地上送電網と冷却制約によりボトルネックが生じます。Starcloudは、天候のダイナミクスを気にすることなく、豊富な太陽光を使用することで、そのダイナミクスを逆転させます。 2. 冷却と熱管理。地球上では、データセンターは蒸発塔による冷却を淡水に依存しています。軌道上では、宇宙の真空が無限のヒートシンクとなり、展開可能な大型冷却パネルを通じて熱が放散されます。 3. 地球観測および衛星ワークロードのデータ局所性と遅延。Starcloudは、テラバイト単位の生データを地球にダウンリンクするのではなく、軌道上でセンサーデータ(光学、ハイパースペクトル、SAR)を処理することを中心とした初期のユースケースを計画しています。 ...