Intel об’єднало зусилля з Naver та KAIST для створення центру досліджень штучного інтелекту
Щоб викликати переваги NVIDIA на ринку напівпровідників, який є важливим для створення штучного інтелекту, виникла нова співпраця. Американський гігант технологій Intel, південнокорейський інтернет-титан Naver та престижний Корейський інститут науки та технології (KAIST) вирішили створити спільний центр досліджень штучного інтелекту.
Під час конференції розробників NVIDIA, презентація їхнього наступного покоління напівпровідників штучного інтелекту Blackwell була позначена демонстрацією, на якій генеральний директор Дженсен Хуанг підкреслив роботів, які були навчені власноруч. Ці роботи представляють собою завершення технологій NVIDIA – поєднання комп’ютерної графіки, фізики та штучного інтелекту, яке метафорично описується як “душа NVIDIA”.
Впевненість NVIDIA ґрунтується не лише на її домінуючій частці ринку акселераторів штучного інтелекту, а й на значущості її мови програмування розвитку штучного інтелекту, CUDA. CUDA була невід’ємною частиною створення моделей штучного інтелекту, наприклад, ChatGPT, до цих пір.
Тим часом, технологічні гіганти, такі як Meta, Google та OpenAI, піднімають зусилля для виклику насампереду NVIDIA. Intel показав ранній інтерес до корейських підприємств, з визнанням генерального директора Інтел Пета Ґелсінгера для Intel партнерства з Naver як ключового гравця в стрімко розвиваючомуся секторі хмарових послуг в Азії.
Сьогодні Intel, разом з KAIST та Naver, підтверджує створення центру досліджень штучного інтелекту, який збирається розпочати дослідницьку діяльність з липня. З метою створення унікального екосистеми центр планує поєднати акселератор штучного інтелекту Intel ‘Gaudi’ з дослідженнями програмного забезпечення KAIST та сервісами моделей штучного інтелекту Naver.
Intel вибрав своїх корейських партнерів, вважаючи їхню передову технологію штучного інтелекту, розробницькі можливості та потенціал створення незалежної екосистеми серед підходящого розміру ринку штучного інтелекту Кореї.
Основні питання та відповіді:
Чому NVIDIA вважається домінуючим у сфері штучного інтелекту?
– Домінування NVIDIA у сфері штучного інтелекту обумовлене її передовою технологією графічних процесорів (GPU), які широко використовуються для застосувань у глибокому навчанні. Їхні GPU, спільно з мовою програмування CUDA, стали де-факто стандартом для досліджень та реалізації штучного інтелекту та машинного навчання.
Яке значення має CUDA у штучному інтелекті?
– CUDA (Compute Unified Device Architecture) – це платформа паралельних обчислень і модель API, створена NVIDIA. Вона дозволяє розробникам програмного забезпечення використовувати графічний процесор (GPU) з підтримкою CUDA для загального призначення обчислень – підхід, який відомий як GPGPU (загальний режим обчислень на графічних процесорах). CUDA є важливим для штучного інтелекту, оскільки дозволяє драматично підвищити продуктивність обчислень, використовуючи потужність GPU.
Які цілі нового центру досліджень штучного інтелекту, створеного Intel, Naver та KAIST?
– Центр досліджень штучного інтелекту спрямований на просування технологій штучного інтелекту та створення унікальної екосистеми, яка поєднує акселератори штучного інтелекту Intel, такі як ‘Gaudi’, можливості дослідження програмного забезпечення KAIST та сервіси моделювання штучного інтелекту Naver. Співпраця спрямована на сприяння інноваціям і можливо на зменшення залежності від технології NVIDIA.
Як ця стратегічна альянса планує протидіяти домінуванню NVIDIA?
– Альянс може зробити опір домінуванню NVIDIA шляхом розвитку конкурентоспроможних акселераторів штучного інтелекту та створення стійкої програмної екосистеми, що конкурує з CUDA та апаратурою NVIDIA. Партнерство, використовуючи відповідні переваги іншодійностей Intel, Naver та KAIST, може продукувати інноваційні рішення у сфері штучного інтелекту та виховувати талант, який може просунути галузь вперед незалежно від пропозицій NVIDIA.
Ключові виклики або суперечності:
– Конкуренція технологій: Розвиток технологій штучного інтелекту, які дійсно можуть конкурувати з пропозиціями NVIDIA, є великим викликом. У NVIDIA вже добре сформована екосистема та стійка репутація в галузі штучного інтелекту.
– Створення екосистеми: Побудова нової екосистеми, яка була б такою ж всеосяжною та ефективною, як у NVIDIA, буде складною. Швидкість прийняття розробниками й індустріями, які вже пристосувалися до технології NVIDIA, може стати перешкодою.
– Проникнення на ринок: Переконання ринку прийняти або перейти на нову платформу, коли вже існує домінуючий гравець, такий як NVIDIA, є серйозною перешкодою.
Переваги та недоліки:
– Переваги:
– Різноманіття технологій та зменшення залежності галузі від однієї компанії, NVIDIA, може запобігти монопольним ситуаціям.
– Сприяння інноваціям та конкуренції на ринку напівпровідників штучного інтелекту може призвести до більш передових та вигідних рішень.
– Співпраця об’єднує різні галузі експертизи та може призвести до більш інтегрованого та, можливо, кращого підходу до дослідження та розвитку штучного інтелекту.
– Недоліки:
– Вищі витрати на дослідження та розробку для розвитку нової екосистеми штучного інтелекту та те, що може знадобитися значний час, перед тим як конкурентоспроможні продукти будуть випущені на ринок.
– Ринкова інерція може затруднити прийняття нових технологій, особливо коли вже є добре сформований лідер.
– Права на інтелектуальну власність та регулювання можуть стати перешкодою для безшовної співпраці між міжнародними компаніями та установами.
Рекомендовані посилання:
– Intel
– Naver
– KAIST
– NVIDIA
The source of the article is from the blog be3.sk