現在、世界の人工知能インフラの大部分にチップを提供しているNVIDIAは、AIソフトウェアとモデルの開発をさらに進めており、単なるハードウェア製造業者以上の存在を目指していることを示している。.
計画の一部は数字によって明らかになった。アナリストたちは、 NVIDIAの年間売上高が2022年の269億ドルから2025年には2159億ドルに増加し、2026年には3587億ドルを超えると予測している。
ChatGPTの株価は、2022年11月の設立以来約990%上昇しました。.
、米国証券取引委員会に提出した書類の中で、オープンソースAIビッグモデルの開発を支援するために今後5年間で260億ドルを投資する意向を発表した
同社の魅力はチップだけではありません。顧客がグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)を最大限に活用できるようにするCUDAソフトウェア・プラットフォームこそが、同社の成長の中心となってきました。
Nvidiaのエンタープライズプラットフォーム担当副dent 、ジャスティン・ボイタノ氏は、同社のスタッフのほとんどがソフトウェアエンジニアであると指摘したが、これは見落とされがちな事実だ。.
Nemo tron 3 Superと呼ばれる新しいオープンソースAI言語モデルをリリースしました。このモデルは、複数のAIエージェントが連携して動作するエンタープライズグレードのAIシステム向けに構築されています。
1200億のパラメータを持ち、Mixture-of-Expertsと呼ばれる設計を採用しています。.
その主な機能の 1 つは、最大 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウです。つまり、1 回の実行で書籍全体または数千ページに及ぶ財務記録を処理できます。.
Nvidia はこのモデルで中道とも言える道を歩んでいます。
モデルを非公開にしているOpenAIや、Llamaモデルを完全に公開しているMetaとは異なり、NVIDIAはモデルの主要パラメータを公開します。企業や開発者は無料でダウンロードして実行したり、独自のニーズに合わせて調整したりすることができます。.
金融アナリストによれば、NVIDIA がハードウェア分野での優位性を維持し、基礎モデル市場の 10% を獲得できれば、3 年以内に年間収益が 500 億ドル増加する可能性があるという。.
ハードウェアの導入に関しては、NVIDIAはデータセンターを自社で構築していません。Dell、Hewlett Packard Enterprise、Foxconnなどのパートナーがその作業を行っています。.
デルのインフラストラクチャ部門を率いるアーサー・ルイス氏は、同社が顧客1社を支援してわずか6週間で10万台のGPUをセットアップしたと語った。.
同時に、 「NVIDIAハードウェア搭載AIファクトリー」と呼ぶものを導入する計画を発表しましたこれは、ガバナンスシステム、ソフトウェアツール、インフラストラクチャ、そしてデータを統合した包括的な構成です。
このプログラムは、ハードウェアに加えて、Nvidia の NeMo および NIM ソフトウェア ツールも利用します。.
Nvidiaプラットフォームを使用しているがん研究病院、Nvidia搭載のクラウド サービスを使用して生産セットアップ時間を数か月から数日に短縮している自動車部品サプライヤー、現在Nvidiaアクセラレーション シミュレーションを使用してバッテリー生産ラインをテストしている米国の製造業者は、初期の顧客成果のほんの一例です。
Nvidia のエンタープライズ生成 AI ソフトウェア担当副dent 、カリ・ブリスキ氏は、これらの最先端モデルの構築は、ストレージ、ネットワーク、コンピューティング システムに大きなプレッシャーをかけ、そのプレッシャーが将来のハードウェアの方向性を形作るのに役立つと指摘しました。.
CEOのジェンセン・フアン氏は、AIはソフトウェアの流行ではなく、むしろ基礎的なインフラに近いものだと述べた。.
「AIは今日の世界を形作る最も強力な力の一つです」と黄氏は述べた。「AIは単なる賢いアプリや単一のモデルではなく、電気やインターネットのように不可欠なインフラなのです。」
黄氏は、 AIスタックを5つの層で。基礎となるエネルギー、次にチップ、土地や冷却システムなどの物理的インフラストラクチャ、AIモデル、そして最後に最上位のアプリケーションで、ここでは創薬、産業用ロボット、自動運転車などを通じて実際の経済的価値が生み出されるという。

彼は、建設はまだ初期段階にあることを認めた。.
これまでに数千億ドルが費やされているが、黄氏は総額は何兆ドルも必要になると述べ、人類史上最大のインフラ建設になる可能性があるとしている。.
同氏はさらに、AI モデルは最近重要な一線を越え、幅広く利用できるほど信頼性が高くなり、オープンソース モデルが全般的な導入を加速するのに役立っていると付け加えた。.
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