Dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang, omówił gotowość organizacji do integracji sztucznej inteligencji (AI) podczas konferencji GTC 2024, która odbyła się w Stanach Zjednoczonych. Huang podkreślił znaczącą zmianę w kierunku systemów, które nie mogą funkcjonować bez technologii AI. Wykorzystując ten okres transformacji, Nvidia wprowadziła swoją najnowszą architekturę GPU o nazwie „Blackwell”, oznaczającą znaczący skok w sile obliczeniowej i przetwarzaniu danych dla przedsiębiorstw.
Z 2080 miliardami tranzystorów, architektura Blackwell może szybko przetwarzać ogromne zbiory danych Modeli Językowych Wielkiej Skali (LLMs). Jednak przejście na systemy zorientowane na AI niesie ze sobą pewne wyzwania. Jednym z nich jest koszt związany z wdrożeniem odpowiedniej infrastruktury do obsługi aplikacji AI. Wykonawcy stoją przed dylematem maksymalizacji wartości z inwestycji w AI.
Decyzje organizacji teraz zależą od tego, czy zatrudniać usługi chmurowe czy budować systemy wewnętrzne do wdrożenia AI. Według Enterprise Strategy Group (ESG) z TechTarget, istnieje silna potrzeba systemów wewnętrznych, aby szybko wykorzystać zasoby danych.
Dostawcy sprzętu takich jak Dell Technologies, Hitachi Vantara i Pure Storage, we współpracy z Nvidią, rozwijają produkty i usługi wykorzystujące możliwości AI. Na GTC 2024 przedstawiono prototypy tych zoptymalizowanych pod kątem AI produktów infrastrukturalnych, poszerzając zakres opcji dla organizacji, ale jednocześnie komplikując wybory.
Przed wdrożeniem infrastruktury AI organizacje muszą określić cel wykorzystania AI w swoich operacjach. Obejmuje to uwzględnienie zakresu wykorzystywania danych, liczby parametrów szkolenia modeli AI, oraz decyzję o opracowaniu własnych modeli AI czy wykorzystaniu istniejących.
Różne zastosowania AI wymagają różnych możliwości infrastrukturalnych. Konsultacja z dostawcami oferującymi szeroką gamę produktów związanych z AI może pomóc w podejmowaniu decyzji i dostarczyć cenne wskazówki dotyczące wyboru produktu i jego zastosowania. Niektórzy dostawcy mogą pomóc organizacjom w zidentyfikowaniu najbardziej odpowiednich danych do zastosowań AI.
Ze względu na to, że technologia AI ma zmienić operacje organizacyjne w najbliższej przyszłości, firmy z jasno określoną strategią wykorzystania AI powinny proaktywnie inwestować w niezbędną infrastrukturę. Określenie zastosowań i wymaganych danych do AI, w połączeniu z współpracą z dostawcami, stanowi podstawę do udanego wdrożenia.
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
– Co to jest Blackwell?
Blackwell to najnowsza architektura GPU wprowadzona przez Nvidię, zaprojektowana do zwiększenia mocy obliczeniowej i przetwarzania danych, szczególnie dobrze nadająca się do przetwarzania zbiorów danych Modeli Językowych Wielkiej Skali (LLMs).
– Jakie są największe wyzwania dla przedsiębiorstw w przyjęciu AI?
Przedsiębiorstwa borykają się z wyzwaniami wysokich kosztów związanych z wdrożeniem niezbędnej infrastruktury AI, dokonując właściwego wyboru między usługami chmurowymi a systemami wewnętrznymi oraz maksymalizując zwrot z inwestycji w AI. Muszą także zapewnić, że fokus i strategia organizacji są zgodne z możliwościami AI oraz infrastrukturą, którą wybierają inwestować.
– W jaki sposób dostawcy sprzętu reagują na rewolucję AI?
Dostawcy sprzętu, takich jak Dell Technologies, Hitachi Vantara i Pure Storage, współpracują z Nvidią w rozwoju produktów infrastruktury zoptymalizowanych pod kątem AI, aby zaspokoić zróżnicowane potrzeby różnych organizacji.
Kluczowe Wyzwania i Kontrowersje:
– Koszty: Inwestowanie w zaawansowaną infrastrukturę AI, taką jak ta potrzebna do architektury Blackwell od Nvidii, może być drogie, co sprawia, że jest to niedostępne dla mniejszych firm lub startupów bez znacznego kapitału.
– Wykwalifikowana Kadra: Istnieje niedobór wykwalifikowanego personelu, który potrafi zrozumieć i wdrożyć infrastrukturę AI. Firmy mogą mieć trudności z znalezieniem odpowiednich talentów, aby w pełni wykorzystać technologie AI.
– Bezpieczeństwo i Prywatność: Ze wzrostem integracji AI pojawiają się ciągłe obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych. Organizacje muszą rozwiązać te problemy, gdy stają się coraz bardziej uzależnione od systemów AI, które analizują i przechowują poufne informacje.
– Zalety Przyjęcia AI:
– Zwiększona Wydajność: Systemy AI potrafią szybko przetwarzać ogromne zbiory danych i przeprowadzać analizy znacznie szybciej niż ludzie, co prowadzi do szybszego podejmowania decyzji i większej produktywności.
– Wzrost Możliwości: AI może umożliwić nowe usługi i produkty, transformując operacje biznesowe i oferując przewagę konkurencyjną.
– Innowacja: Dzięki mocy obliczeniowej zapewnianej przez architektury jak Blackwell, przedsiębiorstwa mogą prowadzić zaawansowane prace badawczo-rozwojowe, prowadzące do innowacji.
Wady Przyjęcia AI:
– Koszty: Początkowy koszt infrastruktury AI i dalsze koszty operacyjne mogą być wysokie, wpływając na finanse biznesowe.
– Złożoność: Zarządzanie i integracja systemów AI w istniejące procesy pracy może być skomplikowane i wymaga specjalistycznych umiejętności.
– Zależność: Zbyt duże poleganie na technologii AI może uczynić przedsiębiorstwa bardziej podatnymi na awarie technologiczne lub ataki cybernetyczne.
Związane z tymi wyzwaniami oraz aby pozostać na bieżąco z informacjami o Nvidii, można odwiedzić ich oficjalną stronę internetową za pomocą poniższego linku: Nvidia.
Dla dodatkowych informacji na temat wykorzystywania AI przez przedsiębiorstwa, warto odwiedzić strony internetowe takie jak TechTarget lub Dell Technologies, ponieważ ci dostawcy aktywnie współpracują z Nvidią. Jednak zawsze należy zachować ostrożność, aby upewnić się, że adresy URL są aktualne i ważne przed ich odwiedzeniem.
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar