Meta AI 내에서 컴퓨팅 파워 경쟁은 백인 수준에 도달했으며, 이는 Llama의 핵심 팀의 대규모 사임을 직접 이끌었습니다. LLAMA 시리즈 모델의 출시 이후, Meta AI는 전례없는 컴퓨팅 파워 부족에 직면 해 있습니다. 회사 내의 컴퓨팅 리소스가 제한되어 있기 때문에 LLAMA와 OPT 팀 간의 관계는 극도로 긴장되어 결국 많은 핵심 멤버가 떠났습니다. 이러한 상황은 회사의 R & D 진행 상황에 영향을 줄뿐만 아니라 인공 지능 인재에 대한 수요가 급증하는 데있어 대기업 회사의 딜레마를 드러냅니다.
Computing Resources의 긴밀한 Meta AI는 Google Palm과 일치 할 수있는 모델을 개발하기 어려운 결정을 내려야했습니다. 자원을 집중시키기 위해 회사는 LLAMA 2의 개발에 중점을두기 위해 두 실험실 팀을 재구성했습니다. 이 결정으로 인해 전력 부족을 어느 정도 컴퓨팅 문제를 완화 시켰지만, 더 많은 재능을 잃게되었습니다. 사임 웨이브는 회사의 기술 준비금에 영향을 줄뿐만 아니라 생성 AI 분야에서 메타 AI의 경쟁력에 큰 타격을 입었습니다.
컴퓨팅 전력 경쟁은 레이아웃 생성 AI의 핵심 문제가되었습니다. 메타 AI는 현재 경쟁 업체를 따라 잡기 위해 노력하고 있으며 회사의 초점 개발 방향으로 생성 AI를 만듭니다. 그러나 제한된 컴퓨팅 리소스에서 기술 혁신과 인재 안정성을 유지하는 방법은 여전히 메타 AI가 직면 한 가장 큰 과제입니다. 회사는 치열한 시장 경쟁에서 뒤쳐지지 않도록 자원 할당 전략을 다시 방문해야합니다.
동시에 Meta AI는 전력 부족 문제에 대처하기 위해 다른 솔루션을 적극적으로 탐색하고 있습니다. 이 회사는 더 많은 컴퓨팅 리소스를 인수하기 위해 외부 파트너와 긴밀한 파트너십을 구축하는 것을 고려하고 있습니다. 또한 Meta AI는 내부적으로 기술 혁신을 촉진하여 알고리즘을 최적화하고 컴퓨팅 효율성을 향상시켜 컴퓨팅 전력에 대한 의존성을 줄이기를 희망합니다. 이러한 노력은 단기적으로 달성하기가 어렵지만 장기적으로 생성 AI 분야에서 Meta AI의 경쟁력에 대한 새로운 성장 포인트를 제공 할 수 있습니다.
일반적으로 Meta AI 내에서 컴퓨팅 권력 투쟁과 인재 손실은 빠르게 발전하는 인공 지능 분야에서 대규모 기술 회사가 직면 한 복잡한 과제를 반영합니다. 제한된 자원 하에서 기술 혁신과 인재 안정성을 유지하는 방법은 Meta AI가 향후 계속해서주의를 기울이고 해결 해야하는 핵심 문제가 될 것입니다. 합리적인 자원 할당 및 효과적인 관리 전략을 통해서만 AI는 생성 AI 경쟁에서 유리한 위치를 차지할 수 있습니다.