Claro, hay muchas drama en OpenAI, la empresa líder en el espacio de la inteligencia artificial generativa. Pero hay muchas otras actividades de IA en otros lugares: en los tres meses terminando el 29 de octubre, Nvidia ingresos más que triplicados del mismo período del año pasado, reafirmando que la adopción de la IA generativa está en marcha .
Aplicaciones de la empresa
Por un lado, las empresas de Internet de consumo y las empresas empresariales generan la mitad de los ingresos de centros de datos, que están equipadas con GPU que están diseñadas para procesar grandes cantidades de información para impulsar aplicaciones de IA, según Nvidia.
Para empezar, las empresas de Internet de consumo están trabajando en aplicaciones de IA generativa para los consumidores; Meta, por ejemplo, está invirtiendo en IA generativa para ayudar Los anunciantes optimizan las imágenes y el texto. Las empresas de software empresarial como Adobe y Microsoft están añadiendo copilotos IA y asistentes de sus plataformas para clientes empresariales. Tesla y otras empresas de conducción autónoma continúan trabajando en sus propias aplicaciones de IA.
“La ola empresarial de adopción de IA ya está comenzando”, dijo Colette Kress, directora financiera de Nvidia, en una conferencia telefónica con inversores y analistas. .
Juntas, las empresas de software empresarial y de Internet para el consumidor generan la mitad de los ingresos que ahora provienen de los centros de datos de Nvidia, que están equipados con procesamiento de gráficos. (GPU) para manejar las grandes cantidades de información que impulsan las aplicaciones de IA.
Los proveedores de servicios en la nube como Amazon y Google están impulsando la otra mitad de los ingresos del centro de datos de la empresa, afirmó Kress.
El suministro de chips se está recuperando
GPU H100 Tensure Core de Nivdia, que escaseaba a principios de este año, ahora está generalmente disponible para todos los servicios en la nube, según Nvidia. “Aumentamos la oferta cada trimestre este año para satisfacer la fuerte demanda y esperamos continuar haciéndolo el próximo año”, dijo Kress. También tendrá una cadencia de lanzamiento de productos más amplia y más rápida para satisfacer un conjunto diverso y en crecimiento de oportunidades de IA”.
El H100 sigue siendo el chip de mayor rendimiento y más versátil para el entrenamiento de IA, y por un amplio margen, afirmó Kress. Pero las empresas tecnológicas como Microsoft son ahora construyendo sus propios chips tipo Nvidia ser menos dependiente de Nvidia.
Países que invierten en infraestructura de IA
Nvidia está trabajando con el gobierno de la India y algunas de las empresas más grandes del país, como Infosys y Reliance, para impulsar la infraestructura pública que “apoye la economía”. crecimiento e innovación industrial”, dijo Kress. Y el proveedor francés de nube privada Scaleway está utilizando el H100 de Nvidia para construir una nube regional de IA en Europa. “La inversión nacional en capacidad de computación es un nuevo imperativo económico”, dijo Kress.
“Seguramente, cada país importante tendrá su propia nube de IA”, añadió el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang.
La IA generativa ya se utiliza a diario
La forma en que las personas acceden a los datos también está cambiando. En lugar de consultas explícitas, ahora se puede acceder a los datos mediante preguntas o instrucciones escritas. o hablado en voz alta, señaló Huang.
La recuperación de información de alguna forma de almacenamiento ahora se puede aumentar con un método generativo, ya sea texto a texto o texto a texto. imagen, texto a vídeo, texto a 3D o incluso texto a proteínas, donde una entrada basada en texto se puede utilizar para generar o predecir una secuencia de proteínas“Estas son cosas que fueron procesadas y escritas por los humanos en el pasado, y ahora son enfoques generativos”, dijo Huang.
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