🚨 БОЖЕ МІЙ. ДЖЕНСЕН ХУАН ТОЧНО ТРИМАВ ОДИН ПЕТАФЛОП ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ОДНІЙ РУЦІ. І порівняння, яке він зробив, абсолютно дивовижне. У 2016 році Дженсен Хуан доставив систему NVIDIA DGX 1 маленькій компанії під назвою OpenAI. Це був величезний пристрій, створений спеціально для обчислень штучного інтелекту. Він забезпечував один петафлоп обчислювальної потужності і мав 128 ГБ пам’яті. І Дженсен нагадав всім про один деталь. На другий поверх цю машину довелося носити двом людям. Зараз, через десять років, він тримає компактний AI-комп’ютер в одній руці і показує ті самі ключові цифри. Один петафлоп. 128 ГБ пам’яті. Хвилинку подумайте про це. Нову лінійку RTX Spark розробляли протягом чотирьох років у співпраці з Microsoft і цілою індустрією ПК. За словами Дженсена, проект включав новий чіп під назвою N1X і цілу нову сім’ю комп’ютерів — настільні, портативні та робочі станції. Мета — перенести серйозну обчислювальну потужність штучного інтелекту в набагато менший форм-фактор. І саме тут стає цікаво. Роками доступ до потужного AI-обладнання означав залежність від дорогих хмарних інфраструктур або спеціалізованих машин, які були недоступні для більшості окремих розробників. Компактні системи, подібні до цієї, вказують на інший підхід. Уявіть, що ви розробляєте AI-агенти, експериментуєте з моделями та запускаєте вимогливі AI-завдання прямо на своєму столі. Менше залежності від віддалених інфраструктур. Більше контролю над середовищем розробки. І потенційно менші повторювані витрати на хмарні сервіси для завдань, які можна запускати локально. Звичайно, є важлива різниця. Те, що два пристрої мають однаковий пиковий петафлоп, не означає автоматично, що вони забезпечують однакову реальну продуктивність. Важливими є точність обчислень, архітектура пам’яті та тип завантаження. Але фізична трансформація все одно дивовижна. У 2016 році цей клас AI-обчислень мав форму пристрою, який треба було носити двом людям. Зараз Дженсен Хуан може тримати систему з порівнянними ключовими характеристиками в одній руці. Саме це робить це більше, ніж просто запуск нового комп’ютера. AI-обладнання не лише стає потужнішим. Воно стає набагато доступнішим. І наступне покоління розробників AI може не потребувати серверної кімнати, щоб почати.
