במהלך אסטרטגי כהלכה שיצויר מרחב משמעותי בתוך שוק המודעות המלאכותית (AI) המתחרותי, חברת הטכנולוגיה הענקית Intel חשפה את המהפכה האחרונה שלה בטכנולוגיית השבבי AI. השבב החדש, בשם "גאודי3," מבטיח לחקות מהירות ההשקפה—שהיא התהליך בו מערכות AI מחילות ידע וקובעות החלטות—של השבב המוכר של NVIDIA, ה-H100.
לא רק ש-Gaudi3 מיועד לספק תגובות AI מהירות יותר, אלא הוא גם דוגל ביעילות בצריכת אנרגיה—גורם קריטי בעולם הטכנולוגיה שממשיך לחפש פתרונות קיימאיים. השבב H100 של NVIDIA נכרה ברחבי העולם כאחראי על תצורת טכנולוגיות מתקדמות בתחום הAI שמוצעות על ידי חברות מובילות כמו מיקרוסופט וגוגל. NVIDIA גם מחזיקה במניית במשק נתונים רבה בשוק הטכנולוגי של האימון בAI במרכזי נתונים, עם אחזקה של 80%.
Intel אישרה את זמינות השבבים החדשים שלה לחברות הייצור במחשבים גדולות כמו Dell, Hewlett Packard, ולנובו, ומטרתה להרחיב את השגרה ברבעון השני של השנה הנוכחית. המנכ"ל של Intel, פט גלסינגר, הבטיח בנון במהירות של הכשרת החדשנות באינטל. הוא העיר כי החברה מדפיסה את גבולות הAI בתחומים שונים כדי לשפר את החישוב האישי ולאופטימל לכם את הנפקות המרכזיות. התפוקה הזו לשילוב AI בפונקציות תארגניות צומחת בקניין אינטל להוליך על קו הצפון הטכנולוגי.
טרנדים נוכחיים בשוק בתעשיית השבבי AI מצביעים על רץ מתגבר לשבבי מהירה ויעילים יותר המיועדים להבהיר אפליקציות גדלות של למידת מכונה ולמידה עמוקה. חברות כמו NVIDIA, אינטל, ו- AMD, לצד כניסות חדשות יותר כמו Graphcore ו-Cerebras, נמצאות בקרב קבוע להוליך בביצועים וביעילות. פיתוח בטכנולוגיית שבבי AI קריטי לאפליקציות ברכבים אוטונומיים, באבחנת בריאות, בייעוץ קולי אישי, ובניתוח נתונים.
טרנד מזרז הוא עליית חשבונות מותאמים המתאימים לצרכים המיוחדים של משימות AI שונות, כגון אלה הנדרשות לעיבוד שפה טבעית או לראיית מחשב. לעומת זאת, NVIDIA ממוקדת בעיקר על מערכות העיבוד הגראפי (GPU), המאושרות ברחבי העולם גם עבור משימות AI בשיקול של היכולת שלהם לטפל בחישובים מקביליים. חברות כמו גוגל פיתחו גם פתרונות מבית, כמו יחידה של עיבוד טנזורים (TPU) לשימוש במרכזי הנתונים שלהם.
תחזיות מציינות כי שוק השבבי AI ימשיך לגדול בקצב מהיר. לפי חקירות שוק, מצפים לכן שהמגזר יגיע למיליארדי דולרים בזמן הקרוב, עם רע"צ שנתי המשמעותי מאוד יותר מזה של כלכי החברים הרחבים. הצמיחה מתוחזקת על ידי הבקשה לשירותי AI, לגבי הרומקות העולה של המודלים של AI, וכמות הנתונים הגדולה הנוצרת.
אתגרים עיקריים כוללים את העלויות הגבוהות הקשורות עם פיתוח טכנולוגיית שבב מהעדף ואת צורך בעובד מיומר לעיצוב ותחזקת סטמים מתקדמים אלה. אתגר נוסף מתמצא בשיפור יעילות האנרגיה של שבבי AI, שכן מעטפים של עיבוד נתונים ומשימות AI מחבילות טובה של כוח, גורמים להשפעה בכפוף הסביבה ולעלויות התפעול.
פולמיות עשויות להתחול מהטיעונים על אותיקה ופרטיות באינטליגנציה המלאכותית, שכן שבבים חזקים יותר מפעילים יכולות ניתוח נתונים וגילוי מורחבות. גם דינמיקת שוק צריכה להתפקשר, בעצם כניסתו של אינטל לשוק ה-GPU לAI יכולה באפשרותה לגרום שינויים באחזקות השוק ובאסטרטגיות המתחרה.
טיפול בשאלות חשובות:
– על פי מה משויך השבב החדש של Intel לשבב של NVIDIA? Gaudi3 של אינטל טוען לעבור את מהירות ההשקפה של השבב ה-H100 של NVIDIA תוך שהוא יותר יעיל בצריכת אנרגיה. אולם, מדדי ביצוע בעולם האמיתי ויישום משתמש יוכלו לותר לקבל את הטענות ביצועים.
– מהם היתרונות והמוסרות האפשריים של טכנולוגיה חדשה זו?
יתרונות:
– אפשרויות עיבוד מהירות יכולות להוביל לניתוח נתונים ולכך לקבלת החלטות מהירות יותר במשימות AI.
– יעילות אנרגטית גבוהה יכולה לאפשר למרכזי נתונים להפחית עלויות התפעול ואת רוב הציפון האקולוגי שלהם.
– שוק תחרותי יכול להסיע חדשנות ולהוביל להורדת עלויות באופן ישיר לצרכנים.
חסרונות:
– עלות התחלתיות ניכרות יכולות להיות מאחורצות לשדרוג לטכנולוגיות שבבים חדשות.
– שינוי לארכיטקטורת שבבים חדשה יכול לדרוש שינויים בתוכנה ובמערכות, כמוביל לבעיות תאימות ואתגרים ביישום.
– כמו עם כל תוכנית חדשה, קיימת סיכון שגודל התקפות אבטחה שעלול לא להיות מובנה באופן טוב.
למידע נוסף ועדכונים בנושא גאודי3 ומתחריה, אנא בקר ב:
Intel
NVIDIA
AMD
אנא שימר/י לב לוודא תמיד כי מובנים הקישורים אל האתרים החוקיים והמתוכננים כאשר הם מקושרים. מאפר קיסוף באפריל 2023, הם מתאימים לדומינים העיקריים של Intel, NVIDIA ו-AMD על מנת.