Головний виконавчий директор Nvidia Дженсен Хуанг виступив на конференції GTC 2024, що відбулася у Сполучених Штатах, де він висвітлив готовність організацій до інтеграції штучного інтелекту. Хуанг підкреслив значний змій у бік систем, які не можуть працювати без технології штучного інтелекту. На фоні цього трансформаційного періоду Nvidia представила свою останню архітектуру графічного процесора, яка має назву «Блеквелл», що позначає значний стрибок у обчислювальній потужності та обробці даних для підприємств.
З 2080 мільярдами транзисторів, архітектура Блеквелл може швидко обробляти величезні набори даних великих мовних моделей (LLM). Однак перехід до систем, орієнтованих на штучний інтелект, супроводжується своєю специфікою викликів. Одним з цих викликів є вартість, пов’язана з впровадженням відповідної інфраструктури для підтримки застосувань штучного інтелекту. Виконавці стикаються з дилемою максимізації вартості від свого інвестування в штучний інтелект.
Організаційні рішення зараз залежать від того, чи використовувати хмарні послуги або будувати внутрішні системи для впровадження штучного інтелекту. За даними Enterprise Strategy Group (ESG) від TechTarget, наявна потреба у внутрішніх системах для швидкого використання ресурсів даних.
Виробники апаратного забезпечення, такі як Dell Technologies, Hitachi Vantara та Pure Storage, у партнерстві з Nvidia, розробляють продукти та послуги для використання можливостей штучного інтелекту. На GTC 2024 були представлені прототипи цих продуктів інфраструктури, оптимізовані для штучного інтелекту, що розширює набір варіантів для організацій, але також ускладнює вибір.
Перед впровадженням інфраструктури для штучного інтелекту організації повинні чітко визначити мету використання штучного інтелекту у своєму діловодстві. Це включає в себе розгляд обсягу використання даних, кількості параметрів для навчання моделей штучного інтелекту та вирішення питання щодо розроблення власних моделей штучного інтелекту або використання існуючих.
Різні варіанти використання штучного інтелекту вимагають різної функціональної здатності інфраструктури. Консультування з виробниками, які пропонують широкий спектр продуктів, пов’язаних з штучним інтелектом, може проінформувати про прийняття рішень та надати цінні відомості щодо вибору продукту та застосування. Деякі виробники можуть підтримати організації в ідентифікації найбільш підходящих даних для застосувань штучного інтелекту.
Маючи на увазі, що технологія штучного інтелекту готова трансформувати операції організацій найближчим часом, компанії з чіткими стратегіями використання штучного інтелекту повинні активно інвестувати у необхідну інфраструктуру. Визначення можливих використань та потрібних даних для штучного інтелекту, разом з співпрацею з постачальниками, лежить в основі успішного впровадження.
Ключові питання та відповіді:
– Що таке Блеквелл?
Блеквелл – це остання архітектура графічного процесора, впроваджена компанією Nvidia, спрямована на покращення обчислювальної потужності та обробку даних, особливо підходить для обробки наборів даних великих мовних моделей (LLM).
– Які є найбільші виклики для підприємств у впровадженні штучного інтелекту?
Підприємства стикаються з викликами високих витрат на впровадження необхідної інфраструктури для штучного інтелекту, вибору між хмарними послугами або внутрішніми системами та максимізації прибутковості від інвестицій у штучний інтелект. їм також потрібно забезпечити відповідність фокусу та стратегії організації з можливостями штучного інтелекту та інфраструктурою, у яку вони вирішують інвестувати.
– Як виробники апаратного забезпечення реагують на революцію штучного інтелекту?
Виробники апаратного забезпечення, такі як Dell Technologies, Hitachi Vantara та Pure Storage, партнерствують з Nvidia для розробки продуктів інфраструктури, оптимізованої для штучного інтелекту, щоб задовольнити різноманітні потреби різних організацій.
Ключові виклики та суперечки:
– Вартість: Інвестування у складну інфраструктуру для штучного інтелекту, таку як та, яка потрібна для архітектури Блеквелл від Nvidia, може бути витратним, що ускладнює ситуацію для менших компаній або стартапів без значного капіталу.
– Кваліфікований персонал: Є дефіцит кваліфікованого персоналу, який може розуміти та впроваджувати інфраструктуру штучного інтелекту. Компаніям може бути складно знайти відповідний талант для оволодіння технологіями штучного інтелекту.
– Безпека та конфіденційність: Зі зростанням інтеграції штучного інтелекту виникають постійні питання щодо конфіденційності та безпеки даних. Організації повинні вирішити ці питання, коли вони стають більш залежними від систем штучного інтелекту, які аналізують та зберігають чутливу інформацію.
– Переваги використання штучного інтелекту:
– Підвищення ефективності: Системи штучного інтелекту можуть швидко обробляти величезні набори даних та здійснювати аналізи набагато швидше, ніж люди, що призводить до швидших прийняття рішень і більшої продуктивності.
– Покращення можливостей: Штучний інтелект може дозволити нові послуги та продукти, трансформуючи операції бізнесу та надаючи конкурентну перевагу.
– Інновації: З обчислювальною потужністю, яку надають архітектури, такі як Блеквелл, підприємства можуть займатися високорівневими дослідженнями та розробкою, що призводить до інновацій.
Недоліки використання штучного інтелекту:
– Вартість: Початкові витрати на інфраструктуру штучного інтелекту та підтримувальні витрати можуть бути великими, впливаючи на фінансовий стан бізнесу.
– Складність: Управління та інтеграція систем штучного інтелекту в існуючі робочі процеси може бути складним та вимагати спеціалізованих навичок.
– Залежність: Прив’язаність до технологій штучного інтелекту може зробити підприємство вразливим до технічних збоїв або кібератак.
Стосовно цих викликів та для того, щоб бути у курсі подій в компанії Nvidia, можна відвідати їх офіційний веб-сайт за наступним посиланням: Nvidia.
Для отримання додаткових уваг про корпоративне використання штучного інтелекту відвідайте веб-сайти, такі як TechTarget або Dell Technologies, оскільки ці постачальники активно співпрацюють з Nvidia. Проте завжди слід бути обережним і перевіряти актуальність та дійсність URL-адрес перед відвіданням.