Nvidia CEO’su Jensen Huang’a göre işlemcilerin sürekli artan hızı ve verimliliği, OpenAI’den Sam Altman’ın AI çip girişimi için 7 trilyon dolara ihtiyaç duymayacağı anlamına geliyor.
“Daha fazla bilgisayar alacağınızı varsayamazsınız. Ayrıca bilgisayarların daha hızlı olacağını ve dolayısıyla ihtiyacınız olan toplam miktarın o kadar da olmayacağını da varsaymanız gerekiyor.” Huang sahnede şunları söyledi: Dubai’deki Dünya Hükümetleri Zirvesi’nde.
Huang şöyle devam etti: “Bilgisayarların daha fazla hızlanmayacağını varsayarsanız, tüm bunları beslemek için 14 gezegene, üç galaksiye ve dört güneşe daha ihtiyacımız olduğu sonucuna varabilirsiniz, ancak bilgisayar mimarisi ilerlemeye devam ediyor. ”
Küresel yarı iletken pazarının 2021 yılındaki 556 milyar dolardan 2023 yılına kadar 1 trilyon dolara ulaşması bekleniyor. Digitimes Araştırması. Digitimes, PC ve dizüstü bilgisayar alanında öngörülen doygunluk nedeniyle sunucuların ve yapay zekanın sektör için önemli bir büyüme itici gücü olmasını bekliyor – ancak bu 7 trilyon dolar düzeyinde değil.
Ancak Huang’ın sahnede Nvidia’nın on yılın sonuna kadar 2 trilyon dolarlık bir kurulum tabanına sahip olacağını söylemesiyle Digitimes’tan gelen bu rakamların bile yenilenmesi gerekebilir.
“Şu anda yaklaşık bir trilyon dolar değerinde veri merkezi kurulum tabanı var. Önümüzdeki dört veya beş yıl boyunca, dünya çapında yazılıma güç verecek 2 trilyon dolar değerinde veri merkezimiz olacak” dedi Huang.
Bazı uzmanlar da bu durumdan endişe ediyor büyük yapay zeka kara hücumu anlatılmayan miktarda enerji gerektirecek ve gereken doğal kaynaklar “akıllara durgunluk verecek” olacak.
GPU’lar yapay zekanın geleceği mi?
Yapay zeka endüstrisi, yapay zeka yongaları veya GPU’ların yetersizliği nedeniyle büyümeyi engelleyen önemli bir zorlukla karşı karşıya.
Huang daha önce Japonya gibi Batılı müttefik ülkeler için “egemen” yapay zeka yetenekleri geliştirmek isteyen GPU tedariki oluşturmak için çalıştığını söylemişti.
Peki ya GPU’lar yapay zekanın geleceğini oluşturabilecek tek çip türü değilse?
Huang sahnede, aralarında Google ve Meta’nın da bulunduğu dünyanın büyük teknoloji şirketlerinin çoğunun kendi tescilli yapay zeka çiplerini ürettiklerini ancak Nvidia’nın avantajının, bunun buluttan sunuculara ve uç bilişime kadar geniş bir yelpazeyi kapsayan tek mimari olması olduğunu söyledi.
“Nvidia’yı eşsiz kılan da bu. CUDA mimarimiz, ortaya çıkan her şeye uyum sağlama yeteneğine sahip” dedi. “Her yerde mevcut olduğundan herhangi bir araştırmacı Nvidia GPU’larına erişebilir ve yeni nesil yapay zekayı icat edebilir.”
Huang, bu erişilebilirliğin Nvidia’nın “yapay zekayı demokratikleştirmenin” anahtarı olduğu anlamına geldiğini söyledi.
Nvidia gelişiyor ABD hükümetinin ihracat kısıtlamalarına uymak ve piyasada kalabilmek için yapay zekaya hazır GPU’larının “Çin dostu” versiyonları.
Huang daha önce Çin’de ABD’nin kısıtlamalarından yararlanan düzinelerce rakibin olduğu konusunda uyarmıştı. Nvidia GPU’larını ülkeye ihraç etmek ve alternatifler geliştirmek.
Telif Hakkı © 2024 IDG Communications, Inc.