Các sản phẩm dịch vụ trí tuệ nhân tạo sáng tạo như ChatGPT và Midjourney đang thu hút sự chú ý của thị trường. Trong bối cảnh đó, Hiệp hội Công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo Hàn Quốc (KAIIA) đã tổ chức 'Hội nghị thượng đỉnh Gen-AI 2023' tại COEX ở Samseong-dong, Seoul. Sự kiện kéo dài hai ngày nhằm mục đích thúc đẩy và thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AI), vốn đang mở rộng toàn bộ thị trường.
Vào ngày đầu tiên, bắt đầu với bài phát biểu quan trọng của Jin Junhe, người đứng đầu bộ phận kinh doanh tổng hợp trí tuệ nhân tạo, các công ty công nghệ lớn như Microsoft, Google và AWS đã tích cực phát triển và phục vụ ChatGPT, cũng như các ngành công nghiệp phát triển chất bán dẫn trí tuệ nhân tạo đã tham dự và đã thực hiện các Bài thuyết trình có liên quan, bao gồm “Những thay đổi NLP do ChatGPT mang lại” của Giám đốc điều hành Persona AI Yoo Seung-jae và “Xây dựng Chip suy luận AI hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng và có thể mở rộng cho ChatGPT” của Giám đốc điều hành Furiosa AI Baek Jun-ho.
Jin Junhe cho biết vào năm 2023, năm của cuộc chiến trí tuệ nhân tạo, plugin ChatGPT sẽ gia nhập thị trường như một luật chơi mới cho cuộc cạnh tranh mô hình ngôn ngữ khổng lồ giữa Google và MS. Trong trường hợp này, anh ấy thấy trước các cơ hội trong chất bán dẫn và máy gia tốc AI hỗ trợ các mô hình AI.
Furiosa AI là công ty sản xuất chất bán dẫn AI tiêu biểu tại Hàn Quốc. Giám đốc điều hành Furiosa AI, Baek, người đang nỗ lực phát triển chất bán dẫn AI đa năng để bắt kịp Nvidia, công ty nắm giữ phần lớn thị trường thế giới về AI siêu quy mô, tin chắc rằng “nhu cầu về chip trong lĩnh vực AI sẽ bùng nổ trong tương lai”. ”
Khi các dịch vụ AI trở nên phức tạp hơn, chúng chắc chắn phải đối mặt với chi phí cơ sở hạ tầng ngày càng tăng. Các sản phẩm GPU A100 và H100 hiện tại của Nvidia có hiệu suất và sức mạnh tính toán cao cần thiết cho tính toán trí tuệ nhân tạo, nhưng do tổng chi phí tăng lên, chẳng hạn như chi phí tiêu thụ điện năng và triển khai cao, ngay cả các doanh nghiệp có quy mô cực lớn cũng cảnh giác khi chuyển sang sử dụng GPU A100 và H100. sản phẩm thế hệ tiếp theo. Tỷ lệ chi phí-lợi ích bày tỏ mối quan ngại.
Về vấn đề này, Baek dự đoán hướng phát triển công nghệ, đồng thời cho biết ngoài việc ngày càng có nhiều công ty áp dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo, nhu cầu của thị trường sẽ là tối đa hóa hiệu quả và hiệu suất trong một hệ thống cụ thể, chẳng hạn như “tiết kiệm năng lượng”.
Ngoài ra, ông nhấn mạnh rằng điểm lan tỏa của việc phát triển chất bán dẫn trí tuệ nhân tạo ở Trung Quốc là “khả năng sử dụng”, đồng thời cho biết cách giải quyết vấn đề hỗ trợ môi trường phát triển và “khả năng lập trình” sẽ là chìa khóa.
Nvidia đã xây dựng CUDA để giới thiệu hệ sinh thái hỗ trợ của mình và đảm bảo rằng cộng đồng phát triển hỗ trợ các khuôn khổ đại diện cho học sâu như TensorFlow và Pytoch đang trở thành một chiến lược sinh tồn quan trọng cho quá trình sản xuất.
Thời gian đăng: 29-05-2023
