يتحدث الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia عن الذكاء الاصطناعي بعد التدريب والتعلم الاختباري والجيجاوات
واصلت Nvidia تحقيق نمو قياسي في أعمال مراكز البيانات الخاصة بها، مدفوعًا بتسارع الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) أعباء العمل.
أعلنت الشركة عن إيرادات ربع سنوية بلغت 35.1 مليار دولار، بزيادة 17٪ عن الربع الثاني وبزيادة 94٪ عن العام الماضي. وساهمت أعمال مراكز البيانات الخاصة بها، والتي توفر وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لخوادم الذكاء الاصطناعي، بمبلغ 30.8 مليار دولار خلال هذا الربع، وهو ما يمثل الجزء الأكبر من إيرادات الشركة.
وقال جنسن هوانغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Nvidia: “إن عصر الذكاء الاصطناعي في ذروته، مما يدفع التحول العالمي إلى حوسبة Nvidia”.
وأضاف أثناء مناقشة الشركة ورقائق الجيل التالي: “الطلب على هوبر والترقب لـ Blackwell – في الإنتاج الكامل – أمر لا يصدق حيث يقوم صانعو النماذج الأساسية بتوسيع نطاق التدريب المسبق وما بعد التدريب والاستدلال.
وقال هوانغ: “إن الذكاء الاصطناعي يُحدث تحولاً في كل صناعة وشركة وبلد”. “تعتمد المؤسسات الذكاء الاصطناعي الوكيل لإحداث ثورة في سير العمل. وتشهد الاستثمارات في مجال الروبوتات الصناعية ارتفاعًا ملحوظًا مع حدوث اختراقات في مجال الذكاء الاصطناعي المادي، وقد أدركت البلدان أهمية تطوير الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية الوطنية لديها.
وفقا لنسخة من مكالمة الأرباح نشرت على البحث عن ألفاقالت المديرة المالية كوليت كريس إن مبيعات وحدات معالجة الرسوميات Nvidia H200 زادت بشكل كبير إلى “مليارات من رقمين”. ووصفت هذا بأنه “أسرع منتج في تاريخ شركتنا”، مضيفة أن موفري الخدمات السحابية يمثلون ما يقرب من نصف مبيعات مراكز بيانات Nvidia.
خلال مكالمة الأرباح، ناقش هوانغ طرق تحسين دقة وتوسيع نطاق نماذج اللغات الكبيرة. وقال: “إن توسيع نطاق التدريب المسبق لنموذج الأساس للذكاء الاصطناعي لا يزال سليمًا وهو مستمر”. “كما تعلمون، هذا قانون تجريبي، وليس قانونًا فيزيائيًا أساسيًا، ولكن الدليل هو أنه مستمر في التوسع.”
وقال هوانغ إن التوسع في مرحلة ما بعد التدريب، والذي بدأ بتعزيز التعلم بالملاحظات البشرية، يستخدم الآن تعليقات الذكاء الاصطناعي والبيانات الاصطناعية.
نهج آخر هو قياس وقت الاختبار. وقال: “كلما فكر لفترة أطول، كلما حصل على إجابة أفضل وذات جودة أعلى، ويأخذ في الاعتبار أساليب مثل سلسلة التفكير والتخطيط متعدد المسارات وجميع أنواع التقنيات اللازمة للتفكير، وما إلى ذلك، وما إلى ذلك”. “يشبه الأمر إلى حد ما قيامنا بالتفكير في رؤوسنا قبل الإجابة على سؤال.”
وقال هوانغ إن زيادة أداء وحدات معالجة الرسومات تقلل من تكلفة التدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي. وأضاف: “نحن نعمل على خفض تكلفة الذكاء الاصطناعي حتى يكون الوصول إليه أكثر سهولة”.
وبالنظر إلى العوامل التي يمكن أن تحد من مسار النمو الهائل للشركة، قال هوانغ: “تتراوح طاقة معظم مراكز البيانات الآن من مائة ميجاوات إلى عدة مئات ميجاوات، ونحن نخطط لإنشاء مراكز بيانات جيجاوات.
“لا يهم حقًا مدى ضخامة مراكز البيانات القوة محدودة“، مضيفًا أن ما يهم عملاء مركز بيانات Nvidia هو كيف يمكنهم تقديم أعلى أداء لكل واط، وهو ما يترجم مباشرة إلى أعلى الإيرادات.
