Il fallimento di Pixel 8 Gemini mette in evidenza le carenze dell'intelligenza artificiale dei Pixel di Google

Google deve essere lodata per ciò che ha realizzato con i suoi sforzi di AI sulla sua linea di smartphone Pixel. Fin dall'inizio, l'azienda ha definito la linea Pixel in base alle sue capacità AI, con una visione chiara della direzione degli smartphone e di come l'AI potesse migliorare l'esperienza dell'utente. Che si tratti dell'introduzione e della successiva diffusione della fotografia computazionale o di funzioni intelligenti come lo screening delle chiamate, l'azienda ha aperto la strada su come l'AI può essere utilizzata per rendere gli smartphone ancora più intelligenti.

Tuttavia, è ormai evidente che si è inciampato: la settimana scorsa è emersa la notizia che il Pixel 8, lanciato lo scorso ottobre, non è in grado di supportare nessuna delle due funzioni di intelligenza artificiale Gemini basati sull'AI generativa. Per essere chiari, anche se OpenAI può aver strappato la leadership dell'AI a Google, il suo software AI è ancora molto competitivo. Il problema risiede in ciò che Google stessa ha descritto come "limitazioni hardware di"."

Il Pixel 8 è dotato dello stesso Tensor G3 montato sul Pixel 8 Pro, ma mentre quest'ultimo ha 12 GB di RAM, il Pixel 8 è bloccato con soli 8 GB di RAM, che sembra essere la causa del collo di bottiglia del sistema in questa occasione. Questo è ancora un po' sorprendente, dato che Gemini Nano è disponibile in due modelli; uno che funziona con soli 1,8 miliardi di parametri e l'altro con 3,6 miliardi di parametri. Non è chiaro quale dei due modelli sia in esecuzione sul Pixel 8 Pro, ma almeno può supportare il primo LLM mobile on-device di Google.

Per quanto riguarda i modelli AI on-device, entrambi sono relativamente modesti. Qualcomm, che ha appena lanciato un nuovo AI Hub con oltre 75 modelli AI compatibili con i suoi chip Snapdragon, ha evidenziato che il suo Snapdragon 8 Gen 3 può supportare modelli AI fino a 10 miliardi di parametri. Anche il suo Snapdragon 8 Gen 2 può supportare modalità AI con un massimo di 7 miliardi di parametri.

Questo è significativo per due motivi. In primo luogo, maggiori sono i parametri, potenzialmente più sofisticato e preciso è il modello. In secondo luogo, evidenzia che non è solo la RAM di sistema a soffrire per il Pixel 8, ma anche il Tensor G3, come abbiamo esaminato in precedenza precedentemente esaminatoè ben lontano dall'essere il campione di intelligenza artificiale che il marketing di Google ci fa credere. Google ha presentato la serie Pixel come un concentrato di intelligenza artificiale e ha difeso il Tensor per la sua mancanza di prestazioni vere e proprie, con la pretesa che le prestazioni vere e proprie siano meno importanti della capacità di intelligenza artificiale.

Naturalmente, la capacità AI e le prestazioni del chip vanno di pari passo, soprattutto quando si tratta delle dimensioni dei grandi modelli linguistici (LLM) e dei grandi modelli multimodali (LMM). Google ha potuto fare a meno delle carenze di prestazioni del Tensor perché finora ha utilizzato modelli di apprendimento automatico più piccoli. Questo le ha permesso di ingannare alcuni fan dei Pixel facendogli credere che i suoi chip fossero in qualche modo "sintonizzati" appositamente per l'AI e che le loro prestazioni nei benchmark non fossero importanti - notizia dell'ultima ora - lo sono.

Gli LLM e gli LMM richiedono l'intera potenza di elaborazione di un chip, con il nucleo neurale che funge da acceleratore, con CPU e GPU completamente utilizzate per elaborare i modelli di apprendimento automatico e di apprendimento profondo sul dispositivo. Più il chip è potente su tutta la linea, più questi modelli di intelligenza artificiale dai parametri multimiliardari sono in grado di funzionare. Non è una coincidenza che lo Snapdragon 8 Gen 3 superi il Tensor G3 nei benchmark e sia in grado di gestire modelli AI molto più grandi sul dispositivo.

Ecco perché, come abbiamo anche evidenziatogoogle è stata costretta a scaricare alcune delle nuove funzioni di AI generativa disponibili per gli utenti del Pixel 8 Pro su Google Cloud per l'elaborazione fuori dal dispositivo. Il Tensor G3 non è semplicemente "all'altezza", così come gli 8 GB di RAM di cui è dotato il Pixel 8.

Nell'abbandonare i chip Snapdragon di Qualcomm per realizzare i propri chip Tensor, l'obiettivo di Google è stato quello di creare chip che potessero "tenere il passo" con i suoi sforzi di software AI. Chiaramente, questo obiettivo è attualmente a pezzi, soprattutto con l'ultimo fiasco del Pixel 8 Gemini. A soli cinque mesi dal lancio, non è in grado di tenere il passo con Gemini Nano - anche se è disponibile in un modello relativamente piccolo da 1,8 miliardi di parametri. D'altra parte, il Pixel 8 Pro, pur essendo in grado di eseguire Gemini Nano sul dispositivo, è ancora costretto a scaricare molte nuove funzioni di AI generativa sul cloud.

Inoltre, si prende gioco dell'annuncio di Google https://blog.google/products/pixel/software-support-pixel-8-pixel-8-pro/ di Google al momento del lancio della serie Pixel 8, secondo cui i telefoni sarebbero stati forniti con 7 anni di aggiornamenti software. Non siamo nemmeno a metà del primo anno completo di rilascio e il Pixel 8 non è in grado di tenere il passo con il suo compagno stabile. Sebbene sia un obiettivo lodevole, la realtà è che non passeranno molti anni prima che gli "aggiornamenti" del sistema operativo di Pixel 8 e Pixel 8 Pro si limiteranno in gran parte alle patch di sicurezza e ad altre modifiche del sistema. Poiché l'AI è la ragione d'essere della serie Pixel, i due dispositivi non sono in grado di gestire adeguatamente le ultime funzioni AI di Google già adesso.

Google ha collaborato con Samsung LSI e Samsung Foundry per la progettazione, lo sviluppo e la produzione. Finora, questo è stato il loro tallone d'Achille, in quanto questi chip hanno sofferto di inefficienza e surriscaldamento a causa di perdite di corrente e problemi di imballaggio. Ciò ha limitato il potenziale prestazionale della loro architettura sottostante basata su Arm in termini di prestazioni di picco e sostenute.

Tuttavia, il apparente successo dell'Exynos Exynos 2400 nei modelli Galaxy S24 e Galaxy S24+, grazie ai perfezionamenti dei nodi e all'utilizzo di un nuovo fan-out wafer-level packaging (FOWLP), fa ben sperare per il Tensor G4. Questo chip sarà inserito nei prossimi Serie Pixel 9 alla fine di quest'anno, mentre Google consegnerà il suo primo chip completamente personalizzato, il Tensor G5, che sarà fabbricato dalla più famosa TSMC.

Questo, naturalmente, non è di grande conforto per i possessori di Pixel 8. Non solo non potranno usufruire delle funzioni di AI generativa riservate ai possessori di Pixel 8 Pro, ma non potranno nemmeno avere un assaggio di Gemini Nano. Il Pixel 8 è ancora un solido telefono di fascia media, ma mette davvero in evidenza le attuali - e autoinflitte - mancanze di Google nell'AI dei Pixel.