Generaciniai dirbtinio intelekto paslaugų produktai, tokie kaip „ChatGpt“ ir „Midjourney“, patraukia rinkos dėmesį. Atsižvelgiant į tai, Korėjos dirbtinio intelekto pramonės asociacija (Kaiia) surengė „Gen-AI Summit 2023“ „Gen-AI Summit 2023“ Coex mieste Samseong-Dong mieste, Seule. Dviejų dienų renginyje siekiama skatinti ir skatinti generatyvinio dirbtinio intelekto (AI), kuri plečia visą rinką, plėtrą.
Pirmą dieną, pradedant pagrindine Jin Junhe, dirbtinio intelekto sintezės verslo skyriaus vadovu Jin Junhe, didelėmis technologijų kompanijomis, tokiomis kaip „Microsoft“, „Google“ ir „AWS“, aktyviai kuriantys ir aptarnaujantys ChatGP „Furiosa AI“ generalinio direktoriaus „Baek Jun-Ho“, „Furiosa AI“ generalinio direktoriaus „Baek-Ho“, aukštos kokybės, energijos vartojimo ir keičiamo mastelio AI išvadų lustas.
Jin Junhe teigė, kad 2023 m., Dirbtinio intelekto karo metais, „ChatGPT“ kištukas pateks į rinką kaip naują žaidimo taisyklę, skirtą didžiulio kalbų modelio konkurencijai tarp „Google“ ir MS. Šiuo atveju jis numato galimybes AI puslaidininkiuose ir greitintuvuose, palaikančiuose AI modelius.
„Furiosa AI“ yra atstovaujanti „Fabless Company“, gaminanti AI puslaidininkius Korėjoje. „Furiosa AI“ generalinis direktorius Baekas, kuris sunkiai dirba kurdamas bendrosios paskirties AI puslaidininkius, kad pasivytų NVIDIA, kuriai didžiąją pasaulio rinkos dalį „Hyperscale AI“, yra įsitikinusi, kad „žetonų paklausa AI lauke ateityje sprogs“.
Kai PG paslaugos tampa sudėtingesnės, jos neišvengiamai susiduria su padidėjusiomis infrastruktūros sąnaudomis. Dabartiniai „NVIDIA“ A100 ir H100 GPU produktai turi didelę našumo ir skaičiavimo galią, reikalingą dirbtinio intelekto skaičiavimui, tačiau dėl padidėjusių išlaidų, tokių kaip didelės energijos suvartojimo ir diegimo išlaidos, net ir ypač laipsniškos masto įmonės nerimauja dėl perėjimo prie naujos kartos produktų. Sąnaudų ir naudos santykis išreiškė susirūpinimą.
Šiuo atžvilgiu Baekas numatė technologinės plėtros kryptį sakydamas, kad be vis daugiau ir daugiau bendrovių, priimančių dirbtinio intelekto sprendimus, rinkos poreikis bus maksimaliai padidinti efektyvumą ir efektyvumą konkrečioje sistemoje, pavyzdžiui, „energijos taupymas“.
Be to, jis pabrėžė, kad dirbtinio intelekto puslaidininkių plėtros Kinijoje paskirstymo taškas yra „tinkamumas“, ir sakoma, kaip išspręsti plėtros aplinkos palaikymą ir „programuojamumą“.
„Nvidia“ sukūrė CUDA, kad pademonstruotų savo palaikymo ekosistemą ir užtikrintų, kad plėtros bendruomenė palaikytų reprezentacines giluminio mokymosi sistemas, tokias kaip „Tensorflow“ ir „Pytoch“, tampa svarbia produktyvumo išgyvenimo strategija.
Pašto laikas: 2012 m. Gegužės 29 d
