Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Dyrektor generalny Nvidii, Huang, spodziewa się, że filmy generowane przez AI zwiększą popyt na jej chipy

Po gwałtownym wzroście popytu wywołanym przez pośpiech Big Tech we wdrażaniu chatbotów, Nvidia oczekuje teraz, że nowe modele sztucznej inteligencji, które są w stanie tworzyć wideo i angażować się w interakcje głosowe podobne do ludzkich, pobudzą więcej zamówień na jej procesory graficzne.

„W życiu jest wiele informacji, które muszą być ugruntowane przez wideo, ugruntowane przez fizykę. To kolejna wielka rzecz” – powiedział w środę agencji Reuters dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang.

„Masz wideo 3D i całą masę rzeczy, z których się uczysz. Więc te systemy będą dość duże”.

Zapotrzebowanie na większą moc obliczeniową do trenowania i uruchamiania zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji zwiększyło popyt na układy Grace Hopper firmy Nvidia, takie jak H200, który po raz pierwszy został użyty w GPT-4o firmy OpenAI – multimodalnym modelu zdolnym do realistycznej konwersacji głosowej z możliwością interakcji z tekstem i obrazem.

Inni klienci Nvidii, w tym Google DeepMind i Meta Platforms, również wypuścili platformy do generowania obrazów lub wideo AI. Producent chipów w środę prognozował kwartalne przychody znacznie powyżej szacunków, po ponad pięciokrotnym wzroście sprzedaży w swoim dziale centrów danych w pierwszym kwartale.

„Popyt jest szeroki, a duże modele językowe muszą być coraz bardziej multimodalne, rozumiejąc nie tylko wideo, ale także tekst, mowę, obrazy 2D i 3D” – powiedział Derren Nathan, szef działu analiz kapitałowych w Hargreaves Lansdown.

Modele sztucznej inteligencji dla wideo wykorzystywane w przemyśle motoryzacyjnym również pojawiają się jako duży czynnik napędzający popyt na chipy Nvidii.

Tesla rozszerzyła swój klaster procesorów wykorzystywanych w szkoleniach AI do około 35 000 H100, ponieważ dąży do autonomicznej jazdy, powiedziała szefowa finansowa Nvidii Colette Kress podczas środowej rozmowy telefonicznej po wynikach finansowych.

Kress dodała, że oczekuje się, iż przemysł motoryzacyjny będzie w tym roku największym pionem korporacyjnym w branży centrów danych Nvidii.