Acțiunile companiei Nvidia, creatoare de cipuri pentru computere, au crescut în această săptămână, ducând evaluarea companiei aproape de pragul de un trilion de dolari. Creșterea a fost provocată de cele mai recente rezultate trimestriale ale companiei, publicate miercuri târziu. Compania a declarat că a crescut producția de cipuri pentru a satisface „cererea în creștere”.
Nvidia a ajuns să domine piața cipurilor utilizate în sistemele de inteligență artificială (AI). Interesul pentru acest sector a atins niveluri amețitoare după ce ChatGPT a devenit publică în luna noiembrie a anului trecut, ceea ce a provocat un șoc mult dincolo de industria tehnologică.
De la ajutor la discursuri, la codare pe calculator și gătit, ChatGPT s-a dovedit a fi o aplicație extrem de populară a inteligenței artificiale.
Evoluția inteligenței artificiale
Dezvoltarea domeniului AI nu ar fi posibil fără un hardware puternic, în special fără cipurile de calculator de la Nvidia, cu sediul în California. Cunoscută inițial pentru fabricarea tipului de cipuri de calculator care procesează grafica, în special pentru jocurile video, hardware-ul Nvidia stă la baza majorității aplicațiilor de inteligență artificială din prezent.
„Este principalul jucător tehnologic care permite acest nou lucru numit inteligență artificială”, spune Alan Priestley, analist în industria semiconductorilor la Gartner. „Ceea ce reprezintă Nvidia pentru AI este aproape ca ceea ce a reprezentat Intel pentru calculatoare”, adaugă Dan Hutcheson, analist la TechInsights. ChatGPT a fost antrenat cu ajutorul a 10.000 de unități de procesare grafică (GPU) ale Nvidia grupate într-un supercomputer aparținând Microsoft.
„Este unul dintre multele supercomputere – unele cunoscute public, altele nu – care au fost construite cu GPU-uri Nvidia pentru o varietate de cazuri de utilizare științifică, precum și pentru inteligență artificială”, a declarat Ian Buck, director general și vicepreședinte pentru calcul accelerat la Nvidia.
Nvidia deține aproximativ 95% din piața GPU pentru învățare automată, a remarcat un raport recent al CB Insights. Cipurile sale AI, pe care le vinde și în sisteme destinate centrelor de date, costă aproximativ 10.000 de dolari fiecare, deși cea mai recentă și mai puternică versiune a sa se vinde la un preț mult mai mare.
Așadar, cum a devenit Nvidia un jucător central în revoluția AI? Pe scurt, un pariu îndrăzneț pe propria tehnologie, plus o sincronizare bună. Jensen Huang, în prezent director executiv al Nvidia, a fost unul dintre fondatorii acesteia în 1993. Pe atunci, Nvidia se concentra pe îmbunătățirea graficii pentru jocuri și alte aplicații. În 1999, a dezvoltat GPU-uri pentru a îmbunătăți afișarea imaginilor pentru computere.
GPU-urile excelează în procesarea simultană a mai multor sarcini mici, de exemplu, manipularea a milioane de pixeli pe un ecran, o procedură cunoscută sub numele de procesare paralelă. În 2006, cercetătorii de la Universitatea Stanford au descoperit că GPU-urile au o altă utilitate – ele pot accelera operațiunile matematice, într-un mod în care cipurile de procesare obișnuite nu puteau face acest lucru.
În acel moment, Huang a luat o decizie crucială pentru dezvoltarea inteligenței artificiale așa cum o cunoaștem. El a investit resursele Nvidia în crearea unui instrument care să facă GPU-urile programabile, deschizând astfel capacitățile de procesare paralelă ale acestora pentru alte utilizări decât cele grafice.
Unealta care a dus la dezvoltarea imensă a inteligenței artificiale
Acest instrument a fost adăugat la cipurile de calculator ale Nvidia. Pentru fanii jocurilor video era o capacitate de care nu aveau nevoie și de care, probabil, nici măcar nu erau conștienți, dar pentru cercetători era o nouă modalitate de a face calcul de înaltă performanță pe hardware de consum. Această capacitate a fost cea care a ajutat la apariția primelor descoperiri în inteligența artificială modernă.
În 2012 a fost prezentat Alexnet, o inteligență artificială care putea clasifica imagini. Alexnet a fost antrenat folosind doar două dintre GPU-urile programabile ale Nvidia. Procesul de instruire a durat doar câteva zile, în loc de lunile pe care le-ar fi putut dura cu un număr mult mai mare de cipuri de procesare obișnuite.
Descoperirea, și anume faptul că GPU-urile pot accelera masiv procesarea rețelelor neuronale, a început să se răspândească în rândul informaticienilor, care au început să le cumpere pentru a rula acest nou tip de sarcini de lucru. „Inteligența artificială ne-a găsit”, spune Buck.
Nvidia și-a accentuat avantajul investind în dezvoltarea unor noi tipuri de GPU mai potrivite pentru AI, precum și a mai multor programe software pentru a facilita utilizarea tehnologiei. Un deceniu și miliarde de dolari mai târziu, a apărut ChatGPT – o inteligență artificială care poate da răspunsuri straniu de umane la întrebări.
Pe lânga acest nou instrument există și start-up-ul Metaphysic, care creează videoclipuri fotorealiste ale celebrităților și ale altor persoane cu ajutorul tehnicilor de inteligență artificială. „Deep fake-urile” ale lui Tom Cruise au creat agitație în 2021. Atât pentru a antrena, cât și pentru a rula apoi modelele sale, utilizează sute de GPU Nvidia, unele achiziționate de la Nvidia, iar altele accesate prin intermediul unui serviciu de cloud computing.
„Nu există alternative la Nvidia pentru a face ceea ce facem noi”, spune Tom Graham, cofondatorul și directorul său executiv. „Este atât de mult în fața timoului său”. Totuși, în timp ce dominația Nvidia pare asigurată pentru moment, pe termen mai lung este mai greu de prevăzut. „Nvidia este cea care are o țintă în spate și pe care toată lumea încearcă să o doboare”, remarcă Kevin Krewell, un alt analist din industrie la TIRIAS Research, potrivit BBC.
Alte mari companii de semiconductori oferă o oarecare concurență. AMD și Intel sunt amândouă mai bine cunoscute pentru fabricarea unităților centrale de procesare (CPU), dar produc și GPU-uri dedicate pentru aplicații de inteligență artificială (Intel s-a alăturat abia recent acestei lupte). Google are unitățile sale de procesare tensorială (TPU), utilizate nu numai pentru rezultatele de căutare, ci și pentru anumite sarcini de învățare automată, în timp ce Amazon are un cip personalizat pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială.
De asemenea, se pare că Microsoft dezvoltă un cip de inteligență artificială, iar Meta are propriul proiect de cip de inteligență artificială.
