Umjetna inteligencija svuda je oko nas. Doduše, velika većina onoga za što se danas tvrdi da spada pod taj pojam zapravo su samo dobro napisani programi, daleko od pravih sposobnosti koje umjetna inteligencija treba imati. Budući da se na njezin razvoj diljem svijeta troše stotine bilijuna dolara, uskoro će se nalaziti doslovno u svemu. Možda ponajviše u borbenim sustavima koji će iz temelja promijeniti način ratovanja

Za početak, što je zapravo umjetna inteligencija (engl. Artificial Intelligence – AI)? To je sposobnost stroja da samostalno uči i stječe iskustva te na toj osnovi izvršava zadaće. Pritom se razina inteligencije povećava sa svakom obavljenom zadaćom. U praksi, to bi bilo kao da na sportsku stazu pošaljete automobil opremljen umjetnom inteligencijom. U prvim krugovima AI bi proučavao stazu i tražio optimalne linije, a potom bi sa svakim novim krugom postizao sve bolji rezultat. Pritom bi AI morao obrađivati podatke ne samo o zavojima i stanju asfalta već i obavljati iznimno kompleksan nadzor nad radom automobila, koji bi morao optimalno koristiti.

AI već pomaže vozačima, ali i uzima posao taksistima. Za vozila, AI je definiran unutar šest razina koje se temelje na količini potrebne intervencije i pozornosti vozača: 0 (nema autonomije); 1 (vozilo kontrolira ili upravljanje ili brzinu); 2 (vozilo može upravljati, ubrzavati i kočiti u određenim okolnostima); 3 (vozilo može upravljati većinom čimbenika vožnje, uključujući praćenje stanja oko sebe); 4 (vožnja bez čovjekova doprinosa ili nadzora, ali samo u posebnim uvjetima kao što su vrsta ceste ili geografsko područje); 5 (nema potrebe za intervencijom čovjeka, no dosad nije zabilježeno da je razvijena). Robotaksiji tvrtke Waymo LLC opremljeni su razinom 4 te su u komercijalnoj uporabi u brojnim američkim gradovima, uključujući Miami, Los Angeles i San Francisco.

Današnji bi razvoj AI-a mogao vrlo brzo dovesti do potpuno autonomnog upravljanja svim vrstama zrakoplova. Prema navodima internetske publikacije američke Federalne uprave za avijaciju od 19. siječnja 2024., ljudski faktor ima utjecaj u 70 do 80 posto zrakoplovnih nesreća. Međutim, vrlo mali broj putnika pristao bi voziti se zrakoplovima kojima bi isključivo upravljao AI. Stoga je očekivano da će, vezano uz komercijalne letove, napredak ići u smjeru daljnjeg smanjenja broja pilota s dva na jednog. Njegova će zadaća biti isključivo nadzor AI-a, ali i otklanjanje straha među putnicima. Pritom treba imati na umu da AI za dostupnu komercijalnu uporabu zaostaje za vojnim nekoliko desetljeća.

Kako je počelo?

Kao i u mnogim drugim područjima, ideja o umjetnoj inteligenciji rođena je puno prije nego što se mogla ostvariti. Njezin je začetnik britanski matematičar, logičar i kriptoanalitičar Alan Mathison Turing (1912. – 1954.). Još 1950. osmislio je Turingov test, kojim bi se potvrdila moguća inteligencija nekog uređaja. Turing nije bio samo teoretičar već se bavio i praktičnim razvojem računalstva. Od 1945. do 1948. radio je na razvoju britanskog elektroničkog računala poznatog kao ACE (Automatic Computing Engine), u prijevodu: automatski računski stroj. Potom je radio na razvoju računala koje je u to vrijeme imalo najveću memoriju – MADAM (Manchester Automatic Digital Machine), u prijevodu: mančesterski automatski digitalni uređaj.

Prvi računalni program koji je pokušao iskoristiti tadašnje vrlo skromne računalne kapacitete za razvoj umjetne inteligencije bio je Logic Theorist. Program su na Dartmouth Collegeu 1956. godine napisali Amerikanci Allen Newell (1927. – 1992.), Herbert Alexander Simon (1916. – 2001.) i John Clifford Shaw (1922. – 1991.). Nije imao nikakvu konkretnu namjenu, nego je poslužio za testiranje mogućnosti razvoja računalnih programa. Prema današnjim standardima Logic Theorist nije AI, već jako dobro napisan softver koji je oponašao razgovor. Usprkos tomu, jako je dobro poslužio za populariziranje razvoja računalstva prikazom mogućnosti koje bi se mogle uskoro ostvariti.

Potom je Amerikanac John McCarthy (1927. – 2011.) razvio 1958. godine računalni programski jezik LISP (LISt Processing). Jedna je od njegovih namjena bila istraživanje umjetne inteligencije. Na američkom sveučilištu Stanford izrađen je 1970-ih uporabljiv ekspertni inteligentni sustav MYCIN, koji je mogao dijagnosticirati bakterijske infekcije krvi i preporučiti liječenje. Ograničenja tadašnjih računalnih procesora pokušalo se otkloniti umrežavanjem više tisuća procesora, što je ostvareno projektom računala Connection Machine (ujedno prvi primjer umjetne neuronske mreže).

Šahovska prekretnica

Međutim, pravi napredak donio je razvoj mikroprocesora. Prvi je razvila američka tvrtka Intel 1971. godine – Intel 4004. Potom je 1972. nastavila s 8-bitnim mikroprocesorom Intel 8008, a 1974. godine 16-bitnim Intelom 8080. Daljnji je razvoj bio strelovit te je Intel 1989. razvio 32-bitni mikroprocesor 80486. Intelov Pentium ponuđen je tržištu u ožujku 1993. Bio je to 32-bitni procesor, potpuno kompatibilan s prijašnjim programima. Imao je takt brzine 60 megaherca i 3,1 milijun tranzistora proizvedenih u 0,35 mikronskom procesu. Jedna od inovacija kojom se odlikovao paralelno je izvođenje operacija, radi čega je dostizao veću brzinu.

Svaka nova generacija mikročipova donosila je znatno veće mogućnosti, što se odrazilo na razvoj računalnih programa. Jedna od simboličkih prekretnica dogodila se 1997. godine: šahovsko računalo Deep Blue pobijedilo je svjetskog prvaka Garija Kasparova. Od 2011. virtualni asistenti poput Appleove Siri upravljaju aplikacijama na temelju glasovnih naredbi, a Google Translate omogućuje sve uspješnije brzo prevođenje s jednog jezika na drugi. Roboti tvrtke Boston Dynamics, poput humanoidnog Atlasa (2013.) i četveronožnog Spota (2016.), sposobni su percipirati ono što se događa oko njih te su primjer zavidne motorike i ravnoteže. Programi DALL-E (2021.) i Midjourney (2022.) osmišljeni su za generiranje digitalnih slika na temelju tekstualnog opisa, a slični su razvijeni i za glazbu. Veliki jezični model ChatGPT (2022.) prihvaća upute u obliku teksta, slike ili glasovnih naredbi te se može rabiti za stvaranje tekstova na više jezika i u različitim stilovima (primjerice leksikografski, novinski ili književni), za programiranje ili stvaranje mrežnih stranica, rješavanje zadataka i drugo. Napredni sustavi za potporu vozačima automobila, kao što je ADAS (pokrata od engl. Advanced Driver Assistance Systems), koriste se računalnim vidom za povećanje sigurnosti u vožnji. Ono što je Turing 1950. vidio kao daleku budućnost, počelo se ostvarivati već za sedamdesetak godina.

Što je potrebno za AI?

Osnovni preduvjet za razvoj AI-a jesu dostatno snažni mikroprocesori. Niti jedan od spomenutih, odnosno bilo koji mikroprocesor koji se nalazi u komercijalnom računalu nije dostatno snažan da bi bio klasificiran i uporabljiv za potrebe umjetne inteligencije. Za to su potrebni posebni procesori, koji nisu komercijalno dostupni, tj. ono što je komercijalno dostupno tehnologija je koja za vojnom zaostaje najmanje cijelo desetljeće.

Koliko su AI mikroprocesori i ostale srodne tehnologije važni, najbolje pokazuje to što je vraćanje njihova razvoja i proizvodnje u Sjedinjene Države jedan od prioriteta predsjednika Donalda Trumpa. Zbog specifičnih zahtjeva rada, AI mikroprocesori znatno se razlikuju od običnih. AI mikroprocesori u pravilu su namjenski razvijeni. Primjerice, za medicinske potrebe, za komunikaciju ili za obradu slike (autonomna vožnja).

AI mikroprocesori rabe drugačiju, bržu računalnu metodu od prethodnih generacija čipova. Paralelna obrada, poznata i kao paralelno računanje, proces je dijeljenja velikih, složenih problema ili zadaća na manje, jednostavnije. Dok stariji mikroprocesori primjenjuju proces koji se naziva sekvencijska obrada (prelazak s jednog izračuna na drugi), AI mikroprocesori izvode tisuće, milijune, čak i milijarde izračuna odjednom. Ta sposobnost omogućuje AI mikroprocesorima da se nose s velikim, složenim problemima tako što ih dijele na manje i istodobno rješavaju, eksponencijalno povećavajući njihovu brzinu.

AI mikroprocesori puno su prilagodljiviji od svojih pandana te se izrađuju za određenu AI funkciju. ASIC AI čipovi, na primjer, iznimno su mali i lako programibilni te se koriste u širokom rasponu platformi, od mobitela do obrambenih satelita. Za razliku od tradicionalnih CPU-ova, AI čipovi izrađeni su kako bi zadovoljili zahtjeve i računalne potrebe uobičajenih AI zadaća. To je značajka koja je pomogla brzom napretku i inovacijama u AI industriji.

Suvremeni AI čipovi zahtijevaju manje energije od prethodnih generacija. To je uglavnom zbog poboljšanja u tehnologiji, koja omogućuju AI čipovima učinkovitije distribuiranje zadataka u odnosu na starije čipove. Značajke modernih čipova poput aritmetike niske preciznosti omogućuju AI čipovima rješavanje problema s manje tranzistora i manjom potrošnjom energije. Ta ekološki prihvatljiva poboljšanja mogu pomoći u smanjenju ugljičnog otiska operacija koje zahtijevaju velike resurse, poput podatkovnih središta.

Međutim, pritom stvaraju znatno veću razinu topline, koju je potrebno sustavno i neprekidno odvoditi, inače dolazi do pregrijavanja i prestanka rada. Podatkovna središta s AI tehnologijom troše deset posto električne energije na rad računala, a preostalih devedeset na hlađenje. Jedno je od rješenja hlađenje tekućinama koje ne provode elektricitet, kao što su ulja ili tekućine slične antifrizu (immersion cooling). Još je jedna mogućnost smještaj u područja u kojima bi se velik dio hlađenja obavio s pomoću hladnog zraka iz okolice. Takva su područja na Aljasci, sjeveru Kanade, Finske, Švedske i Norveške. Takav je i cijeli sjeverni dio Rusije. Posebno pogodno mjesto je i Grenland.

Vrste AI mikroprocesora

Po čemu su AI mikroprocesori posebni? Po brzini obrade podataka. Svaki je mikroprocesor poluvodički mikroelektronički sklop koji se sastoji od više milijuna tranzistora i drugih elektroničkih elemenata, izrađenih na jednoj silicijevoj pločici površine tek nekoliko četvornih centimetara. Povezivanjem i organiziranjem tih elemenata u složenu strukturu oblikuju se svi dijelovi procesora: registri, aritmetičko-logička jedinica, upravljačka jedinica, priručni spremnik i dr. Odlika je AI mikroprocesora obavljanje milijardi operacija u sekundi, što omogućava izvođenje složenih izračuna s pomoću binarnog koda. Njihovi su tranzistori u pravilu manji i učinkovitiji od onih u standardnim mikroprocesorima, što im omogućuje brže obrade.

Vjerojatno niti jedna značajka AI mikroprocesora nije važnija za AI radna opterećenja od značajke paralelne obrade, koja ubrzava rješavanje složenih algoritama učenja. Za razliku od mikroprocesora opće namjene bez mogućnosti paralelne obrade, AI mikroprocesori mogu obavljati puno izračuna odjednom. To im omogućuje dovršavanje zadaća u nekoliko minuta ili sekundi. Standardnim bi mikroprocesorima za to trebalo puno više vremena. Zbog broja i složenosti izračuna uključenih u razvoj AI modela, mogućnosti paralelne obrade AI čipova ključne su za učinkovitost i skalabilnost tehnologije. Razvijeni su usto namjenski mikroprocesori za obavljanje nekih posebno složenih operacija.

Jedan takav tip iznimno važan za obrambene sustave jest grafički procesor (Graphics Processing Unit – GPU). GPU-ovi su izvorno razvijeni kako bi ubrzali izračune grafike i obradu fotografija. Danas su nezamjenjivi u vojnim motrilačkim sustavima i sustavima za navođenje projektila. Unutar zapovjedno-nadzornog sustava s AI obradom podataka GPU-ovi su zaduženi, među ostalim, za generiranje objedinjene slike bojišta u stvarnom vremenu, a ta se slika prikazuje zapovjednicima. Taj se zadatak to više usložnjava povećanjem broja platformi s kojih zapovjedno-nadzorni sustav dobiva podatke. Stoga se u najsloženijim zapovjedno-nadzornim sustavima GPU formira kao zasebna cjelina.

FPGA (Field-Programmable Gate Array) mikroprocesori posebno su važni jer AI računalima omogućavaju visoku razinu prilagodljivosti. Izrađeni su tako da njihovu unutarnju strukturu može konfigurirati korisnik. Drugim riječima, brzo se prilagođavaju potrebama. S obzirom na to da je glavna odlika AI tehnologije mogućnost učenja, bez FPGA mikroprocesora to bi bilo nemoguće.

Ključni je dio ipak…

Kako je glavna odlika AI tehnologije učenje, to zahtijeva pamćenje kako bi se naučeno moglo ponovno primijeniti. Stoga je ključni dio AI računala neuronska procesorska jedinica (Neural Processing Unit – NPU). U jednostavnijim računalima to je tek procesor. Međutim, u složenim AI računalima NPU je procesorska jedinica koja je namjenski izrađena za ubrzavanje izvedbe neuronskih mreža i zadataka umjetne inteligencije. NPU-ovi su optimizirani za paralelno računalstvo vođeno podacima, tako da su vrlo učinkoviti u obradi velikih multimedijskih podataka kao što su videozapisi i slike te u obradi podataka za neuronske mreže. Najjači NPU-ovi sposobni su obraditi trilijune podataka u sekundi. Posebno su se iskazali u zadacima povezanim s umjetnom inteligencijom kao što je prepoznavanje i obrada govora te postupcima uređivanja fotografija ili videa kao što su otkrivanje objekata, brisanje, dodavanje elemenata itd. U zapovjedno-nadzornim sustavima s AI-em te su mreže zadužene za obradu podataka u stvarnom vremenu.

Neizostavni su dio AI računala integrirani krugovi specifične namjene (Application-specific integrated circuits – ASIC). Dizajnirani su za izvršavanje specifičnih funkcija, a ne općih zadataka. To znači da mogu izvršavati određeni zadatak brže, učinkovitije i s manjom potrošnjom energije nego što bi to bilo moguće s općim logičkim krugovima. ASIC je jedan od najvažnijih podsustava sustava za navođenje svih autonomnih oružja kao što su napredne borbene besposadne letjelice te besposadna borbena plovila i vozila, od kojih će se očekivati prilagođavanje borbenim uvjetima s unaprijed programiranim rješenjima.

Klasifikacija AI-a

Iako se razvija sedamdesetak godina, tek je nedavni skok umjetne inteligencije potaknuo i širi interes za nju. To znači i potrebu za boljom razradom teorije razvoja. Danas postoje brojne klasifikacije razine razvoja umjetne inteligencije. Uporabit ćemo jednu od jednostavnijih, ali koja još uvijek jako dobro objašnjava razine razvoja AI-a. Klasifikacija razine razvoja AI-a tvrtke OpenAI obuhvaća (samo) pet razina. Prva je razina Chatbots and Conversational AI. Računala koja reagiraju na glasovne poruke postoje već više od desetljeća – program SIRI tvrtke Apple pojavio se na tržištu 2011. godine. Ta razina AI-a znači prepoznavanje glasovnih poruka i mogućnost vođenja razgovora u velikom rasponu uvjeta. Recimo, glasovno upravljanje sustavima višenamjenskog borbenog aviona u uvjetima visoke razine psihofizičkog naprezanja pilota. Pritom bi AI morao imati mogućnost točnog raspoznavanja nerazgovijetno ili djelomično izgovorenih uputa. Druga razina nazvana je Reasoners, u prijevodu mislioci. Trebala bi omogućiti rješavanje problema na razini čovjeka. Prilikom uporabe na borbenom avionu započinjala bi obradom podataka i obavještavanjem pilota o kvarovima ili otkrivenim prijetnjama. Viša razina trebala bi imati mogućnosti predlaganja rješenja problema.

Treća je razina Agents, u prijevodu agenti. Ona bi trebala donositi samostalne odluke. U slučaju borbenog aviona, samostalne odluke o uporabi nekih sustava (recimo za elektroničko djelovanje) odnosno oružja u skladu s dobivenom zadaćom i procjenom taktičke situacije. Ta djelovanja mogu biti uz odobrenje pilota ili bez njega. Innovators, u prijevodu inovatori, četvrta je razina. Trebala bi imati mogućnost samostalnog prepoznavanja problema i potreba te otkrivanja inovativnih rješenja. Pogodna je za besposadne borbene sustave jer isključuje potrebu za prisutnosti pilota. Borbeni sustavi opremljeni tom razinom AI-a moći će samostalno planirati i izvoditi borbena djelovanja.

Nedostižna prednost

Najvišu je, petu razinu, OpenAI nazvao Organizations. Međutim, ne u smislu organizacije, već u smislu mogućnosti organiziranja i upravljanja vrlo složenim sustavima. Ta bi razina isključila bilo kakvu potrebu za čovjekovim djelovanjem. Pritom se ne misli na relativno jednostavne sustave kao što je zračni promet, već na upravljanje cijelim društvima. U krajnjem slučaju, cijelom civilizacijom. Ta bi razina AI-a bila u ne tako dalekoj budućnosti pogodna da se stvore uvjeti za čovjekovu kolonizaciju drugih planeta. Pritom bi AI autonomno proveo sve radnje do razine potrebne za život. Ta bi razina trebala imati mogućnosti autonomnog vođenja borbenih djelovanja na svim razinama: od taktičke, preko operativne do strateške.

Stoga bi vojske zemalja koje među prvima razviju umjetnu inteligenciju te razine kroz zapovjedno-nadzorne sustave stekle nenadoknadivu prednost u odnosu na zemlje koje je nemaju. Zadnji put u povijesti takvu su prednost imali narodi koji su uspjeli prije drugih ovladati obradom metala. Narodi koji su ovladali obradom bakra i izradili bakreno oružje porobljavali su one koji su imali kameno oružje. Narode s bakrenim oružjem na koncu su porobili narodi sa željeznim oružjem. Zapovjedno-nadzorni sustavi s organizations razinom umjetne inteligencije i autonomnim oružjima donijet će korisnicima prednost poput one koju su imali narodi sa željeznim oružjem u odnosu na one s bakrenim. Znači nenadoknadivu. Koliko smo daleko od te razine? Puno manje nego što se vjeruje.

---

Tko su glavni igrači na tržištu AI-a?

Na slobodnom tržištu AI mikroprocesora dominira američka tvrtka Nvidia Corporation. U ožujku 2024. predstavila je najjači AI mikroprocesor Blackwell B200. Ovisno o tržištu, cijena mu je od trideset do pedeset tisuća dolara. Nvidia, posebno njezin glavni menadžer Jensen Huang, našla se na udaru kritika predsjednika Donalda Trumpa. Tvrtka je, naime, planirala u Kini prodavati novi mikroprocesor B30A, koji je znatno napredniji od dosadašnjeg H20. Predsjednik Trump ipak je dopustio izvoz B30A u Kinu, nakon što ga je uprava Nvidije uvjerila da za američko tržište razvija puno naprednije proizvode.

Druga tvrtka koja se našla pod udarom predsjednika zbog namjere izvoza u Kinu je Advanced Micro Devices (AMD). Njezin je AMD Instinct MI308X namjenski razvijen za obradu teksta i govora te za obuku. I uprava AMD-a uspjela je uvjeriti Bijelu kuću da prodaja mikroprocesora Instinct MI308X neće ugroziti američku nacionalnu sigurnost. I nakon što su Nvidia i AMD pristali platiti izvoznu taksu od 15 posto na svaki AI mikroprocesor koji izvezu u Kinu.

Isključivo za svoje potrebe Google je razvio Tensor Processing Unit za AI središta u kojima se vrti računalni program TensorFlow. U travnju ove godine javnosti je prikazana najnovija inačica TPU v7. Za slobodnu prodaju Google je razvio Edge TPU. To je namjenski razvijen ASIC mikroprocesor namijenjen uporabi na uređajima pokretanim s pomoću AI-a, primjerice autonomnim vozilima. Američka tvrtka Intel još je jedan važan proizvođač AI mikroprocesora. Po pristupačnim cijenama nudi Intel Gaudi 3 AI Accelerator te Movidius Myriad X Vision Processing Unit. Pristupačne cijene ujedno znače da se ne radi o najnaprednijim AI rješenjima.

Amazon za svoje potrebe razvija AI tehnologiju, unutar koje je razvio seriju AI mikroprocesora Trainium i Inferentia. Trainium je specijaliziran za komunikaciju i obuku, dok je Inferentia namjenski razvijen za prikupljanje i obradu podataka (učenje). Razvijeni su kako bi smanjili troškove proizvodnje. Iako nisu među najnaprednijim AI mikroprocesorima, zbog niske cijene mogli bi biti jako zanimljivi za uporabu unutar sustava na najnižim operativnim razinama kao što su vod ili desetina te pojedinačna borbena vozila. U Microsoftovoj seriji AI mikroprocesora Azure najnoviji su Azure Maia 100 i Azure Cobalt 100. S obzirom na to da imaju odličan odnos cijena – učinkovitost, potencijalno su iskoristivi za jeftine vojne AI sustave.

Tvrtka Meta (vlasnik Facebooka, Instagrama, WhatsAppa, Messengera i Threadsa), po uzoru na Google, ali i kako bi smanjila ovisnost o Nvidiji, započela je razvoj AI tehnologije. S obzirom na potrebe iznenađuje da nije počela i prije. Prvi Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) ASIC mikroprocesor prikazan je javnosti u svibnju 2023. Međutim, njegov je razvoj zbog problema obustavljen. U ožujku ove godine tvrtka je objavila da je započela testiranje novog MTIA mikroprocesora. S obzirom na kasniji početak programa razvoja, odlučila se za suradnju s tajvanskom tvrtkom Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). TSMC je jedan od najvećih svjetskih proizvođača računalne tehnologije. Međutim, svoje proizvode ne prodaje izravno na tržištu, već radi isključivo za potrebe drugih tvrtki.

Neke od kineskih tvrtki koje intenzivno razvijaju AI tehnologiju, uključujući i AI mikroprocesore, jesu Huawei, Alibaba, Baidu, Tencent, SenseTime, 360 Security Technology Inc., Megvii, Hikvision i Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC). Od svih nabrojenih jedino je SMIC sposoban razviti AI mikroprocesor koji bi mogao konkurirati Nvidijinim proizvodima. SMIC je najveći kineski proizvođač poluvodiča za komercijalnu i vojnu uporabu. Zanimljivo je da nema vlastiti razvoj, već se oslanja na mnogobrojne državne razvojne institute, od kojih su svi pod nadzorom Ministarstva znanosti i tehnologije, a to znači Ministarstva obrane.

Europski političari postali su početkom 2022. bolno svjesni koliko Europa ovisi o američkoj tehnologiji, prije svega u području razvoja umjetne inteligencije. Odlučili su stoga osnovati European Semiconductor Manufacturing Company (ESMC). No kako u Europi nitko ne zna kako se razvija i proizvodi AI tehnologija, zapravo se radi o pogonu tajvanske tvrtke TSMC kojoj su pridodani europski partneri Bosch, Infineon i NXP. Pogon se gradi u njemačkom Dresdenu, a trebao bi početi proizvodnju 2027. godine. S obzirom na to da će se proizvodnja temeljiti na TSMC-ovim tehnologijama, moguće je da će proizvodi biti osrednje kvalitete, daleko od najboljih proizvoda Nvidije i AMD-a. Uostalom, iako će pogon formalno biti u Europi, vlasnici svih tehnologija bit će Tajvanci.

Kakvo je stanje s ostatkom europskog razvoja AI tehnologija najbolje odražava britanska tvrtka Graphcore. Ona je odlučila iskoristiti volju europskih političara da na razvoj AI tehnologija troše novac poreznih obveznika pa je objavila da razvija Intelligent Processing Unit, koji će biti uz bok najboljim Nvidijinim proizvodima. Odlučnost Graphcorea povećala je odluka britanske vlade iz veljače 2024. da će na razvoj AI tehnologija potrošiti sto milijuna funti. Nešto od tog novca zasigurno je završilo i u Graphcoreu. Međutim, nije bilo dovoljno te je tvrtka te godine otišla u stečaj. Kupila ju je SoftBank Group, iako nije potpuno jasno s kojom namjerom.

---

TEKST: Mario Galić