Глава Nvidia о будущем ИИ: "Нам понадобятся три компьютера"

На конференции Siggraph этого года генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг поделился своим видением будущего искусственного интеллекта. В ходе часовой беседы с изданием Wired он затронул множество тем, включая энергоемкость обучения и применения ИИ, а также заявил о необходимости увеличения вычислительных мощностей для систем ИИ в будущем. Естественно, он будет говорить подобное — ведь чем больше компании заказывают у Nvidia железо, тем больше миллиардов он прибавляет себе.

По словам Хуанга, мир ИИ переходит от пионерской фазы к "корпоративной волне", за которой последует "физическая волна". Именно на этом этапе, по мнению главы Nvidia, потребуются три отдельных компьютера: один для создания ИИ, второй для его симуляции и доработки, и третий для непосредственного запуска ИИ.

"Это проблема трех тел, невероятно сложная, и мы создали три компьютера для ее решения", — говорит Хуанг, ссылаясь на линейку продуктов Nvidia, включающую серверы DGX H100, встраиваемые компьютеры Jetson и рабочие станции с GPU RTX.

Однако некоторые эксперты скептически относятся к необходимости такого подхода для большинства пользователей и компаний. Высокая стоимость и сложность использования трех уровней продуктов Nvidia могут отпугнуть даже тех, кто стремится интегрировать ИИ в свои основные операции.

Несмотря на то, что Nvidia полностью сосредоточилась на ИИ, компания не забывает о своих корнях в игровой индустрии. Технологические достижения в области ИИ, такие как RTX и DLSS, уже принесли пользу геймерам, значительно улучшив качество рендеринга.

Однако, некоторые наблюдатели отмечают, что непрерывное продвижение искусственного интеллекта во все аспекты начинает утомлять. Возможно, пришло время сделать небольшую передышку и критически оценить реальную необходимость повсеместного внедрения ИИ. Тем более, что судя по последним результатам, ИИ не перевернул индустрии и не сделал людей менее ценными — по крайней мере если не говорить о самой примитивной работе.

Кроме того, обучение ИИ уже обходится в миллиарды долларов, тогда как доходы даже близко не покрывают расходы. Если рынок не сможет эффективно монетизировать ИИ, пузырь быстро схлопнется. Как говорят некоторые эксперты, мы просто перешагнули этап хайпа — хотя сектор все еще популярен, это уже не та золотая жила, что год назад.