Компания Bright Machines заявляет, что ее новая гибридная роботизированная ячейка может помочь решить серьезную проблему, связанную с дефицитом инфраструктуры искусственного интеллекта.

Майкл Нуньес

Компания Bright Machines хочет решить одну из наименее привлекательных, но наиболее важных проблем в развитии искусственного интеллекта: что происходит с качественными данными, когда человеку приходится контактировать с производственной линией.

Производитель из Сан-Франциско сегодня анонсировал Hybrid BRC (Bright Robotic Cell), расширение своей платформы Bright Factory, которое позволяет операторам-людям заходить внутрь роботизированной ячейки, контролируемой датчиками, для выполнения заданных этапов сборки — без нарушения работы цифровой системы учета, отслеживающей каждый сервер от первого винтика до транспортной накладной.

Звучит как незначительное обновление оборудования. Но это не так. Hybrid BRC — это прямой ответ на структурную слабость в высококонкурентном производстве электроники, которую генеральный директор Свет Дулянинов в эксклюзивном интервью VentureBeat охарактеризовал в весьма резких выражениях.

«Если начинать сборку современных серверов для ИИ с ручных операций, первоначальный выход годной продукции — выход годной продукции с первого раза — может составлять всего 20%», — сказал Дулянинов. «Затем, постепенно наращивая объемы производства, этот показатель может достигать 60-65% или около того».

Когда один сервер для ИИ может стоить сотни тысяч долларов, а крупные облачные компании тратят миллиарды, ожидая инфраструктуру, которую они не могут развернуть достаточно быстро, эта цифра отражает всю картину. Hybrid BRC — это попытка Bright Machines сохранить участие человека в процессе, не допуская при этом повторных ошибок.

Почему этапы ручной сборки создают «черную дыру» в производственных данных?

Современные автоматизированные сборочные линии генерируют непрерывный поток производственных данных — значения крутящего момента, координаты установки, серийные номера компонентов, изображения контроля качества. Именно эта «цепочка данных» позволяет производителю доказать правильность сборки сервера и, если что-то выходит из строя в процессе эксплуатации спустя несколько месяцев, отследить причину поломки до конкретного участка, этапа или детали.

Однако автоматизированные линии неизбежно требуют ручного вмешательства, и до сих пор у производителей было два плохих варианта в таких случаях: полностью остановить линию или перевести обрабатываемые детали на отдельное рабочее место, расположенное вне контролируемого потока данных. Первый вариант снижает производительность. Второй же создает пробел в производственной документации именно в тот момент, когда наиболее вероятно возникновение человеческой ошибки.

Компания заявляет, что гибридная система BRC устраняет этот компромисс. В производственную ячейку интегрированы защищенные двери доступа и защитные панели. Когда оператор открывает двери, роботизированная рука деактивируется, а инструкции на экране направляют оператора на каждом этапе сборки, в то время как массив датчиков ячейки — камеры, датчики обратной связи по усилию и датчики инструмента — продолжает отслеживать неправильную установку, пропущенные этапы и неправильные компоненты, применяя те же проверки качества, что и при полной автоматизации. Отслеживаемость сохраняется на уровне серийного номера от начала до конца.

Разница в производительности между людьми и роботами при сборке серверов с использованием ИИ.

Экономические обоснования конструкции становятся ясны, когда показатели ручной сборки, приведенные Дуляиновым, сопоставляются с результатами автоматизации. «При роботизированных операциях выход годной продукции на единицу станции обычно превышает 98% с использованием нашей технологии, а даже на уровне производственной линии мы обычно достигаем 97,5%, 97,7% или около того», — сказал он.

Показатель выхода годной продукции с первого раза измеряет процент изделий, которые сходят с конвейера правильно с первого раза, без доработок. Разница между 20% ручной обработки и 98% автоматизированной обработки — это не погрешность округления, а разница между прибыльностью и катастрофой при использовании столь дорогостоящего оборудования.

Эти расчеты объясняют философию проектирования гибридной системы BRC, в которой оператор-человек рассматривается как предохранительный клапан для непредвиденных ситуаций, а не как замена автоматизации. «Чем больше рабочих мест с участием людей вы вводите, тем выше риск снижения производительности, что приводит к общему снижению выхода годной продукции», — сказал Дулянинов. «Поэтому мы предпочитаем начинать как минимум с 50% автоматизации, а затем переходить к 80%». Скорость следует аналогичной схеме: «На уровне линии роботы могут быть быстрее людей на 50–100% по производительности», — сказал он.

Как сборка серверов стала скрытым узким местом в гонке за инфраструктуру искусственного интеллекта

Обсуждение инфраструктуры ИИ обычно вращается вокруг поставок микросхем, доступности электроэнергии и строительства центров обработки данных. Дулианинов утверждает, что сборка — непривлекательная работа по превращению микросхем и материнских плат в готовые к развертыванию вычислительные системы, которые можно установить в стойку, протестировать и развернуть, — является огромным, хотя и незаметным, препятствием для сроков развертывания.

«Когда у вас есть чипы и материнские платы, вы хотите как можно быстрее развернуть их в центре обработки данных», — сказал он, описывая развертывание новых площадок, где уже есть электроснабжение и здания. По его словам, изготовление, тестирование и часто пересборка оборудования при снижении качества могут занимать месяцы. «С использованием большего количества технологий, как в нашем случае, мы считаем, что сможем сократить это время как минимум на треть».

Один из руководителей компании, участвовавший в телефонной конференции, добавил показательный, хотя и не подтвержденный фактами, пример: серверы, производимые Bright Machines, «быстро отправляются в производство», а не лежат на складах в ожидании развертывания — это свидетельствует о том, что сроки поставок у крупных облачных провайдеров зависят не только от мощности сборки или мощности оборудования. По словам руководителя, ставки асимметричны, поскольку крупнейшие облачные провайдеры теряют миллионы долларов в день из-за поломок или задержек серверов. Именно поэтому клиенты меньше заинтересованы в покупке оборудования, чем в обеспечении гарантий — и именно поэтому непрерывная передача данных стала самостоятельным продуктом.

Внутри закрытой клиентской базы, уже использующей гибридные производственные линии.

Гибридный центр обработки данных BRC — это не пустые обещания. Дулянинов заявил, что компания уже эксплуатирует ряд гибридных линий в США и «построила более 10 000 вычислительных узлов» на новых станциях. В этом году, по его словам, Bright Machines планирует произвести «более полугигаватт вычислительных мощностей».

Кто покупает? Не спрашивайте. «К сожалению, мы не можем называть имена клиентов. Это самая сложная часть нашей работы», — сказал Дулянинов. «Они довольно скрытны, потому что, как вы можете себе представить, все, что связано с центрами обработки данных, связано с IP-протоколом».

Он представил данные о росте: число клиентов выросло «более чем в 3 раза в этом году» по сравнению с предыдущим годом, что, по его словам, обусловлено сочетанием «физического ИИ, развития инфраструктуры ИИ и переноса производства в страну». Спрос распространяется и на недвижимость — этой осенью компания переезжает из своих офисов на 16-й улице в Сан-Франциско в помещение в Берлингейме, которое, по словам руководителей, в три-четыре раза больше по площади. В целом, компания заявляет, что развернула более 130 микрофабрик в более чем 10 странах, обслужила более 60 клиентов и произвела более 300 000 серверов.

Чем Bright Machines отличается от Tulip, Instrumental и гигантов контрактного производства?

На вопрос о том, как заявления Hybrid BRC о прослеживаемости соотносятся с предложениями поставщиков программного обеспечения для управления операторами и контроля, таких как Tulip и Instrumental, Дулианинов четко обозначил бизнес-модели.

«Компания Tulip — это всего лишь компания, которая предоставляет операторам интерфейсы. Они играют ключевую роль в контроле качества. Это лишь отдельные части головоломки», — сказал он. «Мы же, как производитель, использующий современные технологии, фактически управляем всей этой операцией… Мы устанавливаем наши линии, внедряем наше программное обеспечение, предоставляем данные на производстве, привлекаем наших сотрудников и управляем всем процессом от начала до конца».

Он утверждал, что правильным объектом для сравнения являются гиганты контрактного производства, такие как Flex, Jabil и Foxconn — компании, которые владеют полным производственным процессом, но исторически строили его на ручном труде, генерирующем мало данных. Отличие Bright Machines, по его словам, заключается в том, что данные роботов, данные датчиков, а теперь и данные с рабочих мест людей, проходят через один уровень оркестрации в единую среду, которую компания называет Bright Insights.

Такое позиционирование примечательно, учитывая происхождение компании. Bright Machines была выделена из контрактного производителя Flex восемь лет назад, и ее история была полна потрясений: компания планировала выйти на биржу в 2021 году посредством слияния со SPAC-компанией с оценкой в 1,6 миллиарда долларов, согласно сообщениям The Wall Street Journal и CFO Dive того времени, прежде чем сделка сорвалась. В июне 2024 года компания восстановила свои позиции, привлекая 126 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии C — 106 миллионов долларов в виде акционерного капитала, возглавляемого фондами под управлением BlackRock при участии Nvidia, Microsoft, Eclipse, Jabil и Shinhan Securities, а также 20 миллионов долларов венчурного долга от JP Morgan — доведя общую сумму привлеченных средств до более чем 400 миллионов долларов, согласно заявлению компании на тот момент.

Кому принадлежат производственные данные — и как работники относятся к слежке?

Для лиц, принимающих технические решения, над любой системой, которая так тесно взаимодействует с человеческим трудом, стоят два важных вопроса управления, и Дулианинов прямо ответил на оба.

Что касается прав собственности на данные, он четко обозначил границы: «Все, что связано с клиентом и проверкой его устройств и деталей, очевидно, будет защищено и принадлежать клиенту». Данные о процессах и робототехнике, по его словам, остаются у Bright Machines для обеспечения непрерывного совершенствования всей платформы.

Что касается наблюдения за работниками, он возразил против такой формулировки. Он отметил, что на этажах с высокотехнологичным оборудованием для производства электроники — особенно в аэрокосмической, оборонной или государственной отраслях — уже запрещено носить с собой личную электронику. «Люди, знакомые с этими этажами, понимают, что это часть игры», — сказал он, добавив, что сотрудники «на самом деле ценят» возможность отслеживания, поскольку это лежит в основе обеспечения безопасности: «Если вы строите центр обработки данных для правительства, а затем устанавливаете серверы где-то в Китае, вы не можете гарантировать, как именно он был построен и какие компоненты были там установлены». По его словам, мониторинг заключается не в слежке за работниками, а в возможности доказать, компонент за компонентом, что созданная в Америке инфраструктура ИИ соответствует заявленному.

Ставка на возвращение производства в страну: восстановление американского производства без 3 миллионов рабочих.

Модульная конструкция Hybrid BRC имеет стратегическое значение, выходящее за рамки обеспечения качества. Поскольку ячейки определяются программным обеспечением и соединяются как строительные блоки, Bright Machines утверждает, что может перенастраивать линии для новых поколений оборудования за дни или недели, а не за месяцы — «мы можем внедрить его за один день» для незначительных изменений в конструкции в рамках семейства продуктов, сказал Дулянинов, хотя переход от воздушного охлаждения к жидкостному остается «большим скачком». В отрасли, где новые архитектуры микросхем теперь появляются примерно ежегодно, скорость переналадки, пожалуй, так же важна, как и выход годной продукции; производственная линия, на перенастройку которой уходит шесть месяцев, устаревает раньше, чем окупается.

Но заключительная речь Дулянинова была посвящена трудовой арифметике, а не технике. «Нам нужно строить в США, а для развития производства в США у нас нет 3 миллионов человек», — сказал он, имея в виду огромные рабочие места на крупных электронных заводах в Шэньчжэне. «Поэтому нам нужно решать эту проблему с помощью программного обеспечения на основе искусственного интеллекта и роботов, и это наша основная идея… Речь идет не только о роботах на производстве — это еще и создание рабочих мест. Все роботы, и немного людей на производстве».

Лиор Сьюзан, основатель и генеральный директор Eclipse, а также председатель и соучредитель Bright Machines, сформулировал это заявление в тех же терминах: «Будущее производства заключается не в выборе между автоматизацией и гибкостью, а в их сочетании в одной и той же цифровой производственной среде».

Несмотря на все разговоры о гигаваттах и кривых производительности, концепция Hybrid BRC сводится к признанию, облеченному в форму инновации: даже на самых автоматизированных заводах на Земле людям все равно приходится открывать дверь и заглядывать внутрь. Компания Bright Machines делает ставку на то, что победителями в гонке за инфраструктуру искусственного интеллекта станут не те производители, которые полностью исключат участие человека, а те, кто никогда не упускает его из виду.

Источник: venturebeat.com