ChatGPT र Midjourney जस्ता जेनेरेटिभ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स सेवा उत्पादनहरूले बजारको ध्यान आकर्षित गरिरहेका छन्। यस पृष्ठभूमिमा, कोरिया आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स इन्डस्ट्री एसोसिएसन (KAIIA) ले सियोलको सामसेओङ-डोङस्थित COEX मा 'जेन-एआई शिखर सम्मेलन २०२३' आयोजना गरेको छ। दुई दिने कार्यक्रमको उद्देश्य जेनेरेटिभ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को विकासलाई प्रवर्द्धन र अगाडि बढाउनु हो, जसले सम्पूर्ण बजारलाई विस्तार गरिरहेको छ।
पहिलो दिन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता फ्युजन व्यवसाय विभागका प्रमुख जिन जुनहेको मुख्य भाषणबाट सुरु गर्दै, माइक्रोसफ्ट, गुगल र AWS जस्ता ठूला प्रविधि कम्पनीहरूले सक्रिय रूपमा ChatGPT विकास र सेवा गरिरहेका छन्, साथै कृत्रिम बुद्धिमत्ता अर्धचालकहरू विकास गर्ने फेबलेस उद्योगहरूले भाग लिए र सान्दर्भिक प्रस्तुतीकरणहरू गरे, जसमा Persona AI का CEO Yoo Seung-jae द्वारा "NLP Changes Brott by ChatGPT" र Furiosa AI का CEO Baek Jun-ho द्वारा "Building a High-Performance, Power-Efficient and Scalable AI Inference Chip for ChatGPT" समावेश छन्।
जिन जुनहेले भने कि २०२३ मा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता युद्धको वर्ष, ChatGPT प्लग गुगल र एमएस बीचको विशाल भाषा मोडेल प्रतिस्पर्धाको लागि नयाँ खेल नियमको रूपमा बजारमा प्रवेश गर्नेछ। यस अवस्थामा, उनले एआई मोडेलहरूलाई समर्थन गर्ने एआई सेमीकन्डक्टर र एक्सेलेरेटरहरूमा अवसरहरूको पूर्वानुमान गर्छन्।
फुरियोसा एआई कोरियामा एआई सेमीकन्डक्टरहरू उत्पादन गर्ने एक प्रतिनिधि फेबलेस कम्पनी हो। फुरियोसा एआईका सीईओ बेक, जो हाइपरस्केल एआईमा विश्वको अधिकांश बजार ओगटेको एनभिडियासँग प्रतिस्पर्धा गर्न सामान्य-उद्देश्य एआई सेमीकन्डक्टरहरू विकास गर्न कडा परिश्रम गरिरहेका छन्, "भविष्यमा एआई क्षेत्रमा चिप्सको माग विस्फोट हुनेछ" भन्ने कुरामा विश्वस्त छन्।
एआई सेवाहरू जटिल हुँदै जाँदा, तिनीहरूले अनिवार्य रूपमा बढ्दो पूर्वाधार लागतको सामना गर्छन्। Nvidia को हालको A100 र H100 GPU उत्पादनहरूमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता कम्प्युटिङको लागि आवश्यक उच्च प्रदर्शन र कम्प्युटिङ शक्ति छ, तर उच्च बिजुली खपत र तैनाती लागत जस्ता कुल लागतमा वृद्धिको कारण, अति-ठूला-स्तरीय उद्यमहरू पनि अर्को पुस्ताका उत्पादनहरूमा स्विच गर्न सावधान छन्। लागत-लाभ अनुपातले चिन्ता व्यक्त गर्यो।
यस सन्दर्भमा, बेकले प्राविधिक विकासको दिशाको भविष्यवाणी गर्दै भने कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानहरू अपनाउने धेरै भन्दा धेरै कम्पनीहरूको अतिरिक्त, बजारको माग "ऊर्जा बचत" जस्ता विशिष्ट प्रणाली भित्र दक्षता र कार्यसम्पादनलाई अधिकतम बनाउने हुनेछ।
यसका साथै, उनले चीनमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता अर्धचालक विकासको प्रसार बिन्दु 'प्रयोगयोग्यता' हो भन्ने कुरामा जोड दिए, र विकास वातावरण समर्थन र 'प्रोग्रामेबिलिटी' कसरी समाधान गर्ने भन्ने कुरा प्रमुख हुने बताए।
Nvidia ले आफ्नो समर्थन इकोसिस्टम प्रदर्शन गर्न CUDA निर्माण गरेको छ, र विकास समुदायले TensorFlow र Pytoch जस्ता गहिरो सिकाइका लागि प्रतिनिधि फ्रेमवर्कहरूलाई समर्थन गर्दछ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्नु उत्पादनीकरणको लागि एक महत्त्वपूर्ण अस्तित्व रणनीति बन्दै गएको छ।
पोस्ट समय: मे-२९-२०२३
