Prezes firmy NVIDIA, Jensen Huang, odniósł się do obaw związanych z potencjalnym spadkiem koniunktury w sektorze sztucznej inteligencji (AI) na miarę niesławnej bańki internetowej. Huang twierdzi, że obecne zapotrzebowanie na moc obliczeniową jest silne i różni się od czynników, które charakteryzowały szybką ekspansję i ostateczny upadek boomu internetowego.
Dyrektor generalny firmy NVIDIA podkreśla rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową w rozwoju sztucznej inteligencji
Paralele między postępem sztucznej inteligencji (AI) a erą dot-comów wynikają głównie z postrzegania cen akcji, a nie z realiów technologicznych. Wielu obserwatorów wspomina o gwałtownym wzroście wyceny akcji firmy NVIDIA, która w krótkim czasie drastycznie wzrosła. Pomimo tego wzrostu, Huang kwestionuje koncepcję bańki spekulacyjnej. W wywiadzie opublikowanym w segmencie Financial Times „The Minds of Modern AI” podkreśla on znaczący popyt na moc obliczeniową, napędzany postępem w infrastrukturze AI, wskazując w szczególności na zwiększoną użyteczność „ciemnych światłowodów”.
Pytanie : Czy obawiasz się, że możemy nie do końca zrozumieć sytuację i że możemy być świadkami rozliczenia podobnego do bańki internetowej? Jeśli tak, to jakie błędne przekonania na temat popytu na sztuczną inteligencję istnieją w porównaniu z tamtym okresem?
Jensen Huang : Podczas bańki internetowej znaczna część wdrożonych światłowodów pozostała niewykorzystana, określana mianem „ciemnych światłowodów”.Dla kontrastu, obecnie niemal wszystkie zasoby GPU są aktywnie wykorzystywane.
Dla kontekstu, „ciemne światłowód” opisuje sytuację z końca lat 90., kiedy firmy telekomunikacyjne intensywnie rozbudowywały swoją infrastrukturę internetową, przewidując gwałtowny wzrost popytu, który ostatecznie nie nastąpił. Ta nadmierna rozbudowa skutkowała niewielkim lub zerowym zwrotem z inwestycji. Ta historyczna lekcja podkreśla różnicę między sztucznym a rzeczywistym popytem w ekspansji technologicznej.
Huang argumentuje, że chociaż opinia publiczna często utożsamia sztuczną inteligencję z popularnymi aplikacjami, takimi jak ChatGPT czy narzędzia do generowania obrazów, prawdziwa ewolucja sztucznej inteligencji wykracza daleko poza te wyobrażenia. Twierdzi, że sztuczna inteligencja osiągnęła etap, w którym potrafi „skutecznie myśleć i stabilizować się poprzez badania”, co jeszcze nie doczekało się powszechnego zastosowania. Co więcej, zarówno liczba zapytań generowanych przez firmy, jak i skala zapotrzebowania na moc obliczeniową rosną, co wskazuje, że obecne zapotrzebowanie jest uzasadnione, a nie sztucznie zawyżone.
Choć powstrzymujemy się od deklarowania, czy perspektywa Huanga dotycząca zapotrzebowania na moc obliczeniową ma sens w kontekście porównań z erą dot-comów, oczywiste jest, że sztuczna inteligencja posiada znaczny potencjał wzrostu, wymagający zaawansowanych możliwości obliczeniowych. To zapotrzebowanie mogłoby zostać zaspokojone przez głównych graczy, takich jak NVIDIA, AMD i Intel. Jednak wyzwania, takie jak zużycie energii i zdolność dostawców usług w chmurze, takich jak Microsoft, do efektywnej integracji tych zaawansowanych układów AI, odegrają kluczową rolę w przyszłości tej technologii.
Powiązane artykuły:
Przychody firmy Intel Foundry spadają 1000-krotnie w porównaniu z TSMC w 2023 r., ponieważ amerykański producent układów scalonych inwestuje w technologie 18A i 14A, aby przetrwać
18:04
Intel bada innowacyjne i niedrogie rozwiązania rozpraszania ciepła dla dużych, zaawansowanych układów scalonych
15:12
Minikomputer Strix Halo firmy AMD: niedroga alternatywa dla superkomputera DGX Spark firmy NVIDIA za 4000 dolarów
15:02
Dodaj komentarz