IBM начинает зарабатывать на искусственном интеллекте

Компания IBM сообщила о разработке чипа, который позволит ускорить обучение искусственного интеллекта (ИИ). Сможет ли новая технология вернуть компании быстрый рост?

С 2013 г. акции IBM теряют в цене, спустившись примерно с $220, до минимума в $116,9 к середине февраля 2016 г. Компания инвестировала большие деньги в разработки и страдает от жесткой конкуренции. Однако с начала марта 2016 г. ценные бумаги компании начали уверенный рост, который может стать долгосрочным. На торгах 29.03.2016 г. акция IBM стоит $148,3, EPS составила 13,46, дивидендный доход 3,50%, а рыночная капитализация $142,16 млрд.

IBM собирается ускорить искусственный интеллект

Рост объясняется неожиданно успешным развитием аналитического и облачного бизнеса IBM, который в прошлом году обеспечил компании 35% дохода и продолжает расти. Это кажется хорошей новостью на фоне падения акций IBM на 18% за последние 12 месяцев, в то время как DJIA упал всего на 8,7%. Наибольший потенциал IBM имеет в сфере разработки искусственного интеллекта, и рост спроса на аналитику это подтверждает.

Во многом оздоровление прогнозов IBM связано с успехом когнитивной платформы Watson, которая использует машинное самообучение для решения сложных аналитических задач. В настоящее время Watson используют около 550 разных компаний. Например, в феврале этого года компания Turner Broadcasting заключила с IBM сделку на применение платформы Watson для маркетингового анализа.

В IBM оценили потенциал ИИ и продолжают инвестировать в R&D в этой области. На этой неделе компания представила концепцию нового чип, который объединяет процессор и память DRAM и идеально подходит для так называемых глубоких нейронных сетей (DNN).

Сети DNN могут самообучаться с помощью одновременного перебора миллиардов вариантов и выбора оптимального для решения разных задач. Теоретически, ИИ на базе DNN можно научить всему, что умеет человек, но для сложных расчетов пока требуются слишком дорогие суперкомпьютеры и много времени.

Новый чип RPU от IBM частично решает эту проблему, благодаря размещению энергонезависимой памяти непосредственно на процессоре. Это ускоряет обмен данными и скорость обучения нейросети, но при этом уменьшает энергопотребление. В результате, на одной машине с RPU можно будет за несколько часов решить задачи обучения нейросети, которые сегодня требуют несколько дней и кластеров в тысячи машин.

Пока у IBM нет реально работающего чипа RPU — эта технология все еще на стадии исследования. Более того, на рынке еще нет даже резистивной памяти, которая является ключевым компонентом таких чипов. Но для IBM коммерциализация RBU является шансом стать мировым лидером на рынке ИИ. С чипами RPU искусственный интеллект сможет быстро научиться таким вещам, как распознавание лиц и объектов, анализ очень больших объемов данных, обсчет логистики и т. п. Для IBM это может означать длительный рост — пример с платформой Watson показывает, что технологии ИИ востребованы уже сегодня.


Новости NYSE