Nvidia, Jensen Huang का कार्यकारी निर्देशकले हालैका कथनहरूमा भनेका छन् कि आर्टिफिसियल जनरल इन्टेलिजेन्स, संक्षिप्त AGI द्वारा चिनिन्छ, पाँच वर्ष भन्दा कममा प्राविधिक वास्तविकता बन्न सक्छ। Durante कम्प्युटिङको भविष्यको बारेमा रणनीतिक छलफलहरू, कार्यकारीले हाइलाइट गरे कि यो समयसीमा पूरा गर्न सीधा शब्दको लागि अपनाइएको परिभाषामा निर्भर गर्दछ, जसले मानवको रूपमा समान स्तरमा बौद्धिक कार्यहरू गर्न मेसिनको क्षमतालाई जनाउँछ।
कम्पनी, जसले भर्खरै 4.4 ट्रिलियन डलरको बजार मूल्यको साथ विश्वको सबैभन्दा मूल्यवानको रूपमा आफ्नो स्थितिलाई सुदृढ पारेको छ, अभूतपूर्व वृद्धि परिदृश्यको प्रक्षेपण गर्दछ। Huang ले संकेत गर्यो कि कृत्रिम बुद्धिमत्ताको विकासलाई समर्थन गर्ने विश्वव्यापी पूर्वाधारले 2025 र 2027 को बीचमा लगभग 1 ट्रिलियन डलर राजस्वको माग उत्पन्न गर्ने अपेक्षा गरिएको छ।
प्रबन्धकको आशावाद प्रशोधन क्षमताहरूको द्रुत उन्नति र ठूला विश्वव्यापी निगमहरूद्वारा उपकरणहरूको ठूलो प्रयोगमा आधारित छ। यद्यपि, सफ्टवेयरले चाँडै प्रतिस्पर्धात्मक बुद्धिमत्ता परीक्षणहरू पास गर्न सक्ने भए तापनि, जटिल व्यवस्थापन प्रकार्यहरूको पूर्ण प्रतिस्थापन अझै पनि उद्योगको लागि दीर्घकालीन उद्देश्य रहेको कार्यकारीले विचार गरे।
प्राविधिक पूर्वाधारको विस्तार
Nvidia ले यसको वार्षिक राजस्वमा उल्लेखनीय उछाल रेकर्ड गर्यो, 215 बिलियन डलरको अंकमा पुग्यो, डाटा केन्द्रहरूका लागि कम्पोनेन्टहरूको बिक्रीद्वारा संचालित। अघिल्लो अवधिको तुलनामा 65% वृद्धिले कर्पोरेट बजारले ठूला-ठूला भाषा मोडेलहरू एकीकृत गर्न आफ्नो प्रणालीहरूको आधुनिकीकरणलाई प्राथमिकता दिन्छ भनेर देखाउँछ।
जेन्सन
Blackwell वास्तुकला र नवीनताको सुरुवात
Blackwell भनिने नयाँ प्रशोधन वास्तुकलाले ऊर्जा दक्षता र डेटा अनुमान कार्यहरूमा प्रदर्शनको लागि कोसेढुङ्गा प्रतिनिधित्व गर्दछ। Esta टेक्नोलोजीले ट्रिलियन प्यारामिटरहरू भएका मोडेलहरूलाई कम परिचालन लागतहरूका साथ कार्यान्वयन गर्न अनुमति दिन्छ, मध्यम आकारका कम्पनीहरूलाई उन्नत कम्प्युटिङ प्रणालीहरूमा पहुँचको सुविधा दिन्छ।
- भाषा मोडेल अनुमान लागतमा 25x सम्म कमी।
- सुरक्षा र डाटा शासन प्रणाली संग मूल एकीकरण।
- जटिल भौतिकी सिमुलेशन र उन्नत रोबोटिक्स को लागी समर्थन।
- स्वायत्त एजेन्टहरूको लागि अनुकूलित प्रशोधन क्षमता।
सामान्य बुद्धिमत्ताको लागि लक्ष्य सेटिङ
AGI को अवधारणा Huang द्वारा तर्क र ज्ञानको मानकीकृत परीक्षणहरूमा औसत मानव प्रदर्शनलाई पार गर्ने कम्प्युटर प्रोग्रामको क्षमताको रूपमा विस्तृत गरिएको थियो। मापदण्डमा ८० प्रतिशतभन्दा बढी शुद्धताका साथ मेडिकल वा कानुनी परीक्षा उत्तीर्ण भएमा यो दशकको अन्त्यसम्ममा लक्ष्य हासिल हुने कार्यकारीको विश्वास छ।
अर्कोतर्फ, उनले विशिष्ट कार्यहरूको कार्यान्वयन र सम्पूर्ण संगठनहरूको रणनीतिक दिशा बीचको स्पष्ट भिन्नता स्थापित गरे। Para Nvidia को नेता, हालको टेक्नोलोजीमा अझै पनि नेतृत्व कौशल र नैतिक निर्णयको अभाव छ जुन निरन्तर निरीक्षण बिना जटिल मानव संरचनाहरू व्यवस्थापन गर्न आवश्यक छ।
विश्वव्यापी वित्तीय बजारमा प्रभाव
उद्योग विश्लेषकहरूले Nvidia प्रक्षेपणहरूले Nasdaq सूचकांक र अर्धचालक क्षेत्रको लागि निकट-अवधि अपेक्षाहरू परिवर्तन गरेको टिप्पणी गर्छन्। लगानीकर्ताको विश्वास उच्च रहन्छ, विशेष गरी चिप्सको माग गत वर्षको अन्त्यमा गरिएको सबैभन्दा रूढिवादी अनुमानहरू भन्दा बढी भएको पुष्टि भएपछि।
कम्पनीको विविधीकरण रणनीतिले सफ्टवेयर समाधान र उच्च गति नेटवर्कहरूको विकासको लागि साझेदारी पनि समावेश गर्दछ। Essa दृष्टिकोणले सुनिश्चित गर्दछ कि Nvidia केवल एक भाग आपूर्तिकर्ता मात्र होइन, तर कृत्रिम बुद्धि क्रान्तिको लागि आवश्यक सम्पूर्ण इकोसिस्टमको प्राथमिक वास्तुकार हो।
स्थानिक डाटा केन्द्रहरूको विकास
Huang द्वारा उल्लिखित सबैभन्दा अभिनव बिन्दुहरू मध्ये एकले परम्परागत स्थलीय पूर्वाधारभन्दा बाहिर प्रशोधन केन्द्रहरूको विस्तार समावेश गर्दछ। भिजनले कम विलम्बता र उच्च दक्षताका साथ ठूलो मात्रामा उपग्रह डाटा प्रशोधन गर्न सक्षम कक्षमा कम्प्युटिङ मोड्युलहरू सुरू गर्ने समावेश गर्दछ।
यस पहलको उद्देश्य मौसम विज्ञान, रक्षा र विश्वव्यापी संचार जस्ता क्षेत्रहरूमा सेवा गर्ने लक्ष्य छ, जसलाई प्रतिकूल वातावरणमा द्रुत प्रतिक्रियाहरू आवश्यक पर्दछ। किनारा कम्प्युटिङ र अन्तरिक्ष पूर्वाधार बीचको एकीकरणले आगामी पाँच वर्षमा इलेक्ट्रोनिक कम्पोनेन्ट उद्योगका लागि नयाँ बजार निचहरू सिर्जना गर्ने अपेक्षा गरिएको छ।
खुफिया एजेन्टहरूको विकास
जेनेरेटिभ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सबाट एजेन्टिक इन्टेलिजेन्समा हुने संक्रमणलाई Huang ले अर्को ठूलो गुणात्मक छलांगको रूपमा हेरेको छ। Diferente प्रणालीहरू जसले आदेशहरूमा मात्र प्रतिक्रिया दिन्छ, नयाँ एजेन्टहरूसँग योजना बनाउने, कार्य गर्ने र व्यापार कार्यप्रवाहहरूमा निरन्तर सिक्ने क्षमता हुन्छ।
- अन्त-देखि-अन्त सफ्टवेयर इन्जिनियरिङ कार्यहरू प्रदर्शन गर्न सक्षम प्रणालीहरू।
- भर्चुअल सहायकहरू जसले 24 घण्टा पृथक र सुरक्षित वातावरणमा काम गर्दछ।
- वास्तविक बनावट, प्रकाश, र भौतिक वातावरण बुझ्न प्रशिक्षित मोडेलहरू।
- शासन उपकरणहरू जसले स्वचालित रूपमा अनुपालन नियमहरू लागू गर्दछ।
दक्ष जनशक्तिको भविष्य
स्वचालनको बारेमा डरको बाबजुद, Huang तर्क गर्दछ कि टेक्नोलोजीले प्राविधिक क्षेत्रहरूमा योग्य पेशेवरहरूको लागि ठूलो माग सिर्जना गर्नेछ। कार्यकारीले रेडियोलोजीको उदाहरण उद्धृत गरे, जहाँ छवि विश्लेषण प्रणालीको परिचयले जागिरहरू हटाउन सकेन, तर जटिल निदानहरू मान्य गर्न विशेषज्ञहरूको आवश्यकता बढ्यो।
Nvidia भित्र नै, थप थप मूल्यको साथ समस्याहरू समाधान गर्न इन्जिनियरहरूको संख्या विस्तार गर्ने योजना हो। लक्ष्य भनेको दोहोरिने कार्यहरू हटाउन स्वचालनको प्रयोग गर्नु हो, जसले मानव रचनात्मकतालाई मेशिनहरूद्वारा द्रुत गतिमा आविष्कार र वैज्ञानिक खोजहरूमा केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ।