Как Nvidia стала ИИ гигантом

Кредит: Pixabay/CC0 Общественный домен

В настоящее время компания стоит более 3,2 трлн долларов, а ее доминирование в качестве производителя чипов укрепляет место NVIDIA в качестве плаката ребенка от бума искусственного интеллекта - момент, когда Хуанг, генеральный директор Nvidia, назвал «следующей промышленной революцией».

На конференц -связи с аналитиками в прошлом месяце Хуанг предсказал, что компании, использующие чипы NVIDIA

Хуан добавил, что обучение моделей ИИ становится более быстрым процессом, поскольку они учатся становиться «мультимодальными», способными понимать текст, речи, изображения, видео и 3D -данные, а также «разум и планируют».

«Люди вроде говорят об ИИ, как будто Дженсен как бы пришел, как за последние 18 месяцев, как 24 месяца назад, внезапно выяснил это», - сказал Даниэль Ньюман, генеральный директор The Futurum Group, технической исследования.«Но если вы на самом деле вернетесь в прошлое и послушаете, как Дженсен расскажет об ускоренных вычислениях, он делится своим видением более десяти лет».

Изобретение технологической компании в Санта-Кларе, штат Калифорния, в сфере графического процессора или графического процессора, в 1999 году помогло вызвать рост рынка игр для ПК и переопределенную компьютерную графику.Теперь специализированные чипы Nvidia являются ключевыми компонентами, которые помогают питать различные формы искусственного интеллекта, включая последние генеративные чат -боты AI, такие как Catgpt и Google Gemini.

Newman добавил, что графические процессоры Nvidia являются ключевым фактором успеха компании в искусственном интеллекте.

«Они взяли архитектуру, которая использовалась для одной вещи, чтобы улучшить игры, и выяснили, как пообщаться эти вещи», - сказал он.”График стал самой убедительной архитектурой для ИИ, переходом от игр, визуализации графики и прочее, чтобы фактически использовать его для данных … они в конечном итоге создали рынок, который не существовал, который был графическим процессором для искусственного интеллекта, или илиГрафические процессоры для машинного обучения ».

Чипы ИИ предназначены для выполнения задач искусственного интеллекта быстрее и эффективнее.В то время как чипы общего назначения, такие как CPUS, также могут использоваться для более простых задач AI, они «становятся все менее и менее полезными по мере продвижения AI», отчет 2020 года Центра безопасности Джорджтаунского университета и обнаруженных технологий.

Технические гиганты разбираются в чипах NVIDIA, когда они глубже вдаются в ИИ - движение, которое позволяет автомобилям двигаться самостоятельно, и генерировать истории, искусство и музыку.

«Дженсен в основном сделал ИИ усваиваемая, а затем Apple сделает его потреблением», - сказал Ньюман.

Компания выделила раннее лидерство в аппаратном и программном обеспечении, необходимых для адаптации своей технологии к приложениям для ИИ, отчасти потому, что Хуанг подтолкнул ее к тому, что все еще оставалось зарождающейся технологией более десяти лет назад.

«NVIDIA работает над разными частями этой проблемы уже более двух десятилетий. У них есть глубокий инновационный двигатель, который возвращается в начале 2000 -х годов», - сказал Чираг Декате, аналитик VP в Gartner, Tech Research иконсалтинговая фирма.«То, что NVIDIA сделала два десятилетия назад, это то, что они оба идентифицировали, и они воспитывали соседний рынок, где они обнаружили, что те же процессоры, те же графические процессоры, которые они использовали для графики, могут быть сформированы для решения очень параллельных задач».

В то время, по его словам, ИИ был только в зачаточном состоянии.Но понимание Nvidia о том, что графические процессоры будут иметь центральное место в развитии ИИ, было «фундаментальным прорывом, который был необходим», сказал ДеКате.

«До тех пор, я бы сказал, в аналитических темных веках мы бы были в аналитических темных веках», - сказал он.«Аналитика была там, но мы никогда не могли оживить эти элементы искусственного интеллекта».

По оценкам аналитиков, выручка NVIDIA за финансовый год, заканчивающийся в январе 2025 года, достигнет 119,9 млрд. Долл. США - примерно вдвое больше доходов за 2024 финансовый год и более чем в четыре раза их квитанции за год до этого.

«Моя гипотеза - это тот экспоненциальный рост, который мы наблюдаем с Nvidia Today, является потенциально моделью, которую мы увидим чаще в будущие десятилетия», - сказал он.«Это золотой век, если хотите … это лучшее время для инженера ИИ».