Ha azt érzed, hogy az AI-versenyben minden nagy techcégnek van egy „háztartási neve”, de az Amazoné valahogy nem ugrik be, nem véletlen. Most ráadásul úgy tűnik, a cég maga is belátta: nem érdemes egyszerre minden irányba futni.

Mi történt

Az Amazon átszervezi a belső AI-fejlesztést, és visszavesz a Nova név alatt futó modellek többségének ambícióiból. A cél a „legmagasabb prioritású” feladatokra való szűkítés, miután a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) fejlesztése a jelek szerint nem hozta azt az eredményt, amit vártak.

A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy több Nova-modell – szöveges, képgeneráló és videógeneráló irányok is – „keep the lights on” állapotba kerül: technikailag megmarad a támogatás, de csak a minimális erőforrás jut rájuk, ami életben tartja őket. Közben a munkaerőt és a számítási kapacitást (értsd: a drága GPU-időt) egyetlen, kiemelt „frontier-model” erőfeszítésre csoportosítják át.

Ezt a programot Pieter Abbeel vezeti, aki a Berkeley Robot Learning Lab igazgatója, és akinek robotikai cége, a Covariant 2024-ben került az Amazonhoz. A fókusz logikusan illeszkedik az Amazon automatizálási törekvéseihez: a robotokhoz készülő AI-modellek közvetlenül kapcsolódnak a raktárak és logisztika gépesítéséhez. A váltás előtt nem sokkal a cég egy San Franciscó-i, nagyjából 80 fős AI-irodát is bezárt, amely az úgynevezett AGI-n (általános mesterséges intelligencián) dolgozott.

Miért fontos

A hír nem csak arról szól, hogy „az Amazon lemaradt” a ChatGPT–Claude–Gemini ligától. Inkább arról, mennyire költséges és bizonytalan üzlet a csúcskategóriás LLM-ek építése. Gondolj az LLM-re úgy, mint egy nagyon drága, általános célú motorra: rengeteg mindenre képes, de ha nem tudod egy konkrét járműbe (termékbe) beépíteni úgy, hogy az pénzt is termeljen, akkor a fenntartása gyorsan luxussá válik. Az Amazon láthatóan most olyan irányba fordul, ahol a modell képességei kézzelfoghatóbb, mérhetőbb üzleti hasznot hozhatnak – például robotikában.

Mire figyelj

  1. Mi lesz a „keep the lights on” Nova-modellekkel? Ha csak minimális erőforrást kapnak, várhatóan lelassul a fejlődésük, és kérdés, meddig maradnak ténylegesen versenyképesek.
  2. Mit jelent pontosan a „frontier-model” fókusz? A „frontier” itt a legfejlettebb, határfeszegető modelleket jelenti – de az számít, hogy ez általános chatbot irány lesz-e, vagy kifejezetten robotikai/automatizálási célokra optimalizált rendszer.
  3. Az AGI-kutatás visszavágása trend-e? A San Franciscó-i iroda bezárása arra utal, hogy a távoli, nehezen igazolható megtérülésű kutatást könnyebb elengedni, amikor a számítási költségek és a befektetői elvárások szorítanak.

A Futurism AI értelmezése szerint a lépés akár annak jele is lehet, hogy az Amazon igyekszik időben kiszállni a túlzott várakozásokkal fűtött LLM-versenyből – és inkább ott akar nyerni, ahol az AI közvetlenül gépeket mozgat, nem csak szöveget generál.