Intel apvienojas ar Naver un KAIST, lai izveidotu AI pētniecības centru
Lai izaicinātu NVIDIA košo dominanci pusvadītāju tirgū, kas ir būtisks mākslīgā intelekta radīšanai, ir radusies jauna sadarbība. Amerikas tehnoloģiju gigants Intel, Dienvidkorejas interneta titāns Naver un prestižais Korejas Zinātņu un tehnoloģiju institūts (KAIST) ir nolēmuši izveidot kopīgu AI pētniecības centru.
NVIDIA attīstītāju konferencē netika tikai atklāts viņu nākamās paaudzes AI pusvadītājs Blackwell, bet tā norisinājās ar demonstrāciju, kurā izpilddirektors Džensens Huangs uzsvēra robotus, kuri tika apmācīti iekšēji. Šie roboti ir rezultāts NVIDIA tehnoloģiju apvienojuma – datorgrafikas, fizikas un AI saskares, kuru metaforiski apraksta kā “NVIDIA dvēseli”.
NVIDIA paļaujas ne tikai uz savu dominējošo tirgus daļu AI paātrinātājos, bet arī uz savas AI izstrādes programmēšanas valodas CUDA nozīmi. Līdz šim CUDA ir bijis nenovērtējams, lai radītu AI modeļus, piemēram, ChatGPT.
Tikmēr tehnoloģiju giganti Meta, Google un OpenAI pastiprina pūles, lai izaicinātu NVIDIA vienatnē. Intels izrādīja agrīnu interesi pret Korejas uzņēmumiem, tā izpilddirektors Pats Gelsinders atzina Intel sadarbību ar Naver kā galveno dalībnieku ātri augošajā Āzijas mākoņpakalpojumu nozarē.
Šodien Intel, kopā ar KAIST un Naver, apstiprina AI pētniecības centra izveidi, kas plānots sākt savas pētniecības darbības no jūlija. Ar ambīcijām radīt unikālu ekosistēmu, centrs plāno apvienot Intela AI paātrinātāju “Gaudi” ar KAIST programmatūras pētniecību un Navers AI modeļu pakalpojumiem.
Intel izvēlējās savus Korejas partnerus, ņemot vērā viņu augsto AI tehnoloģiju, attīstības spēju un potenciālu radīt neatkarīgu ekosistēmu vidū Korejas AI tirgus piemērotā lielumā.
Svarīgie jautājumi un atbildes:
Kāpēc NVIDIA tiek uzskatīts par dominējošu AI jomā?
– NVIDIA dominējošais stāvoklis AI jomā ir saistīts ar tās uzlaboto GPU tehnoloģiju, kas plaši tiek izmantota dziļās mācīšanās lietojumprogrammās. Viņu GPU, kopā ar CUDA programmēšanas valodu, ir kļuvuši par fakultatīvo standartu AI un mašīnmācības pētniecībā un ieviešanā.
Kāda ir CUDA nozīme AI jomā?
– CUDA (Aprēķinu vienota ierīču arhitektūra) ir paralēlās skaitļošanas platforma un API modelis, ko izveidoja NVIDIA. Tas ļauj programmatūras izstrādātājiem izmantot CUDA iespēju nodrošinātus grafikas procesoru (GPU) par vispārējas lietošanas apstrādes ierīci – pieeju, ko sauc par GPGPU (Vispārējās izmantošanas skaitļošana grafikas procesoru ierīcēs). CUDA ir būtisks AI jomā, jo tā ļauj dramatiski palielināt skaitļošanas veiktspēju, izmantojot GPU jaudu.
Kādi ir jaunā AI pētniecības centra, ko izveidoja Intel, Naver un KAIST, mērķi?
– AI pētniecības centrs vēlas attīstīt AI tehnoloģijas un radīt unikālu ekosistēmu, kas iekļauj Intela AI paātrinātājus, piemēram, “Gaudi”, KAIST programmatūras pētniecības spējas un Navers AI modeļu pakalpojumus. Sadarbība mērķē uz jauninājumu veicināšanu un iespējams, samazinot atkarību no NVIDIAs tehnoloģijas.
Kā šī stratēģiskā alianse plāno pretoties NVIDIAs dominanta pozīcijai?
– Savienība varētu pretoties NVIDIAs dominansei, attīstot konkurētspējīgus AI paātrinātājus un veidojot spēcīgu programmatūras ekosistēmu, kas konkurē ar CUDU un NVIDIAs aparatūru. Sadarbība, izmantojot Intela, Navera un KAIST atbilstošās spēkus, varētu radīt inovatīvus AI risinājumus un audzināt talantu, kas spēj attīstīties neatkarīgi no NVIDIAs piedāvājumiem.
Svarīgās izaicinājumu un kontroveržu:
– Tehnoloģiju konkurence: Attīstot AI tehnoloģijas, kas patiesi var konkurēt ar NVIDIAs piedāvājumiem, ir liels izaicinājums. NVIDIA ir labi iegrāmota ekosistēma un stipra reputācija AI nozarē.
– Ekosistēmas izveidošana: Jaunas ekosistēmas izveidošana, kas ir tik visaptveroša un efektīva kā NVIDIAs, būs grūti. Attīstības ātrums, ko izmanto attīstītāji un nozares, kas jau ir pieradušas pie NVIDIAs tehnoloģijām, var būt kāds šķērslis.
– Tirgus iekļaušana: Pārliecināt tirgu pārslēgties vai pieņemt jaunu platformu, kad jau pastāv dominējošs dalībnieks kā NVIDIA, ir būtisks šķērslis.
Priekšrocības un trūkumi:
– Priekšrocības:
– Tehnoloģijas diversifikācija un nozarei nepieciešamības samazināšana no viena uzņēmuma – NVIDIA – var novērst monopolijas scenārijus.
– Inovāciju un konkurences veicināšana AI pusvadītāju tirgū var novest pie viedokļa, bet izdevīgākiem risinājumiem.
– Sadarbība apkopo dažādas ekspertīzes jomas un var novest pie integrētāka un iespējams labāka pieeja AI pētniecībai un attīstībai.
– Trūkumi:
– Pētniecības un attīstības izmaksas, lai izveidotu jaunu AI ekosistēmu, ir augstas, un var paiet ievērojams laiks, pirms konkurētspējīgi produkti nonāk tirgū.
– Tirgus inerce var apgrūtināt jaunu tehnoloģiju pieņemšanu, it sevišķi, ja jau ir labi ierasta konkurenta klātbūtne.
– Intelektuālā īpašuma tiesības un regulējumi var apgrūtināt bezproblēmu sadarbību starp starptautiskiem uzņēmumiem un iestādēm.
Ieteicamie saistītie saites:
– Intel
– Naver
– KAIST
– NVIDIA
[iekļauj]https://www.youtube.com/embed/CBrWJ9vTPwA[/iekļauj]
The source of the article is from the blog revistatenerife.com