Ünlü atasözünü hatırlayarak, “Bilge adam aya işaret ettiğinde aptal parmağa bakar.” YeşilSI Bu hafta üretken yapay zekanın parmak mı yoksa ay mı olduğunu merak ediyoruz.
Aslında üretken yapay zekalar yakın zamanda ortaya çıktı ve daha önce tartıştığımız gibi BT ortamını dönüştürüyor. birkaç bilet. Ancak bilgi işlem gücünün baskın hale geleceği BT çağındaki bir değişiklikle birlikte, yapay zekanın yeni kullanımlarından daha yapısal bir şey gözlemlemiyor muyuz?
Onumuz da baskın bir BT platformundan diğerine geçtik. İlk önce ana bilgisayarsonradepartman BTTHE müşteri sunucusu (Veya Intel ile önemli bir rol oynadı Moore yasası) ve son olarak Bulut 2010’dan beri internetle. Her seferinde, her platformun katkıları önceki platformun başarılarını pekiştiriyor ve yeni yazılımların, yeni kullanımların ve sonuçta tüm sektörün gelişimini yapılandırıyor. Bununla birlikte, üretken yapay zeka ancak İnternet platformunun (büyük miktarda veri üretmek için) mevcut olması ve çiplerdeki gelişmelerin mevcut gücü katlaması nedeniyle ortaya çıkabildi.
Bu nedenle, yeni bir ilişkiye girip girmediğimizi merak etmek meşrudur. Daha önce hiç elde edilmemiş kullanımlara ulaşmayı mümkün kılan bilgi işlem gücüyle karakterize edilen yeni bir BT platformu çağı.
Bu platform aynı zamanda vaat edilen ancak daha uzak (2030?) başka bir platformla da bir köprü oluşturacaktır; bu platform, halihazırda bilgi işlem gücünde bir kesinti ile tanımlanmıştır: kuantum bilgisayar.
Bazen adlandırıldığı gibi, onu elinde bulunduranlar için yeni kullanımların anahtarı olacak ve önceki platformda takılıp kalanlar için erişilemez kalacak olan “kaba kuvvetin” geri dönüşü mü olacak?
Bu hipotezi açıklamak için, bu yazı girişin nasıl yapıldığını araştırıyor Nvidia “Big Tech”in (Apple, Amazon, Meta, Microsoft ve Google) çok özel kulübünde. Aynı zamanda aralarındaki bağlantıları da hatırlatıyor. Nvidia Ve Sen buradasın, Elektrikli otomobillerinin arkasında, ister her otomobilde ister otonom sürüşü öğrenmeye yönelik merkezi BT’de olsun, sektöründe eşi benzeri olmayan bilgi işlem gücü de gizlidir.
Nvidia’nın öncelikle yapay zeka (AI) çiplerindeki yenilikçiliğinden kaynaklanan hızlı yükselişi, bu kulübün sınırlarını ve kapsamını yeniden tanımladı. Üyeleri, milyarlarca kullanıcıyla doğrudan bağlantılı kullanımlara ve materyallere odaklanmıştı, ancak Nvidia Veya Sen buradasınkullanıcılarla olan bu bağlantı ikincildir. Onları bu değerlemelere çıkaran aslında teknolojik platformun gücüdür.sırasıyla iki ve bir milyar dolar ve üç milyara katkıda bulundu Microsoft. Bunlar ilk küresel değerlemelerdir.
Benzer şekilde, örneğin Meta (Instagram, Whatsapp, Quest, …), Apple veya Google’ın satın alma yoluyla konsolidasyonlarının aksine; Nvidia veya Tesla artık çalışmıyor Ar-Ge ve ortaklıklara büyük yatırımlar.
Nvidia1993 yılında kurulan , ilk olarak video oyun sektöründe video işleme grafikleri (GPU) ile adından söz ettirdi. Ancak yıllar geçtikçe şirket, kendisini yapay zekaya yönlendiren daha güçlü çiplere başarılı bir şekilde geçiş yaptı. ChatGPT’nin tetiklediği ihtiyaç patlamasıyla birlikte GPU’larını, makine öğreniminden derin öğrenmeye kadar dünya çapında yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde bir mihenk taşı haline getirdi.
Üstelik Tesla, tarihsel olarak otonom sürüş sistemi Autopilot’a güç sağlamak için Nvidia çiplerini kullanmıştı. Tegra serisindekiler gibi Nvidia işlemcileri, Tesla’nın Autopilot donanımının ilk versiyonlarının kalbinde yer alıyordu ve sensör verilerini işlemek ve otonom sürüş algoritmalarını çalıştırmak için gereken bilgi işlem gücünü sağlıyordu. Daha sonra Tesla, Donanım 3 veya FSD (Tam Otomatik Sürüş) olarak bilinen kendi sürücüsüz çiplerini dahili olarak geliştirmeye geçti. Tesla’nın bu Ar-Ge yatırımı, otonom sürüşe yönelik yüksek performanslı bilgi işlem ihtiyaçları konusunda Nvidia’ya olan bağımlılığını azaltmayı başardı.
Bugün Nvidia yapay zekada çok önemli. İlk olarak üretken yapay zeka için HGX H100 kartlarıyla. Ancak Nvidia geçen ay, üretken yapay zeka ve diğer zorlu uygulamalar için büyük miktarlarda veriyi işlemek üzere tasarlanan, Hopper mimarisine dayanan HGX H200’ü tanıttı. Bu coşku ve pazardaki benzersizliği, üretken yapay zeka pazarında mevcut bir kıtlık yarattı. “Big Tech” için bile bunu OpenAI CEO’su Sam Altman’ın kendi çipini oluşturmaya başlayacağına dair duyurusuyla karşılaştırabiliriz. Bu güç ihtiyacı yeni ekonomik modellerin merkezinde yer alıyor.
AMD veya Intel gibi başka kurucular da bu yarışa katıldılar ve sonraki platformlara güç verecekler, ancak bu birkaç yıl daha sürecek. Dolayısıyla Nvidia’nın bu ilerlemesi son derece gerçektir ve aynı zamanda Nvidia’ya ihtiyaç duyan ama aynı zamanda onun bir sonraki rakiplerinden biri olduğunu da bilen “Big Tech”in eski üyelerinin stratejilerinin etkisiyle de ölçülebilir.
İçin YeşilSIDolayısıyla bu geçiş yalnızca Nvidia için bir rota değişikliği değil, aynı zamanda önümüzdeki yıllarda teknolojinin geliştirilme, uygulanma ve algılanma biçiminde de köklü bir değişikliğin habercisi. Teknoloji sektöründe gücü neyin oluşturduğunun, bu durumda uzmanlaşmış bilgi işlem gücünün yeniden değerlendirildiğine tanık oluyoruz.
Nvidia’nın yapay zeka çipleri yalnızca donanım bileşenleri değil, bunlar, yapay zeka için ve bunun uzantısı olarak birçok endüstri için gelecekteki BT platformunun dayandığı temellerdir. Tabii ki Nvidia’nın yatırımlarının önemli olduğu sağlığı düşünüyoruz, ancak aynı zamanda dijital ikizlerin, otonom robotların ve yapay zekanın kullanımları dönüştüreceği diğer tüm endüstrileri de düşünüyoruz.
Öyleyse şu soru soruluyor: “Şirketimizin toplam bilgi işlem gücü nedir ve modelimizi değiştirmek için bunu katlamaya istekli miyiz?” Bir Yönetim Komitesi için kesinlikle iyi bir sorudur.
Yapay zeka ve veriler, ne kadar önemli olursa olsun, Nvidia’nın teknolojik üstünlüğü ve Telsa’nın otomotiv endüstrisini bilgi işlem gücüyle dönüştürmesi hakkındaki düşüncelerimizi engellememeli. Son olarak, Ay belki de bu bilgi işlem gücüdür.
