Домой Профессионал Аналитика Глава Nvidia не считает, что нужно вкладывать триллионы долларов в производство чипов...

Глава Nvidia не считает, что нужно вкладывать триллионы долларов в производство чипов для ИИ

598

Несмотря на то что Nvidia сейчас является чуть ли не основным выгодополучателем от роста интереса к ИИ, глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) не считает, что в отрасль нужно вкладывать дополнительные триллионы долларов.

«Через 10 лет компьютеры будут делать это в миллион раз быстрее». Глава Nvidia не считает, что нужно вкладывать триллионы долларов в производство чипов для ИИ

Если вы просто предположите, что компьютеры никогда не станут быстрее, вы можете прийти к выводу, что нам нужны 14 разных планет, три разные галактики и еще четыре Солнца, чтобы питать всё это.

Хуанг прокомментировал текущую инициативу главы OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman), который сейчас ищет инвестиции в размере 5–7 трлн долларов для постройки большого количества новых фабрик по производству чипов исключительно для ускорителей для ИИ. По мнению главы Nvidia, достаточно просто продолжат развивать новые архитектуры и технологии в тех же темпах, которые имеются, и тогда возросшие мощности покроют возросшие потребности без необходимости экспоненциально наращивать количество.

«Через 10 лет компьютеры будут делать это в миллион раз быстрее». Глава Nvidia не считает, что нужно вкладывать триллионы долларов в производство чипов для ИИ

Хаунг логично предполагает, что в перспективе гигантское количество новых фабрик может привести к переизбытку чипов и, как следствие, крупному экономическому кризису, который затронет уже весь мир.

Глава Nvidia утверждает, что через четыре-пять лет рынок ИИ только в виде ЦОД достигнет 2 трлн долларов

Помните, что производительность архитектуры будет улучшаться, поэтому вы не можете рассчитывать только на то, что вы купите больше компьютеров. Вы также должны предположить, что компьютеры станут быстрее и, следовательно, общая сумма, которая вам понадобится, не будет такой большой.

Для примера можно привести те же ускорители Nvidia. GPU V100 в 2018 году имел производительность всего 125 TFLOPS, а современный H200 обеспечивает почти 2000 TFLOPS (FP16). Впрочем, параллельно с этим пока очень сложно спрогнозировать, какой действительно будет спрос на чипы для ИИ в перспективе пяти — десяти лет.

Одним из величайших вкладов, которые мы внесли, было улучшение вычислений и искусственного интеллекта в миллион раз за последние десять лет, и поэтому, каким бы ни был спрос, который, по вашему мнению, будет приводить в действие мир, вы должны учитывать тот факт, что компьютеры также собираюсь сделать это в миллион раз быстрее в ближайшие десять лет.