El fundador y CEO de Nvidia retrata el enfoque en la IA

Para el año fiscal 2022, Nvidia registró ingresos de 26 910 millones de dólares, un 61 % más que los 16 680 millones de dólares de hace un año. Los ingresos del cuarto trimestre de sus chips para centros de datos aumentaron a 3260 millones de dólares, un 71 % más que en el cuarto trimestre de 2021. La empresa está impulsando un nuevo modelo de negocio de software, con Nvidia AI, Nvidia Omniverse, el juego de la empresa en el metaverso, y Nvidia Drive para vehículos autónomos. .

El nuevo sistema AI Research SuperCluster de Meta (Facebook) se está construyendo utilizando la tecnología de Nvidia y el fundador y CEO de la compañía, Jensen Huang, ve un futuro sólido para la aplicación de inteligencia artificial (IA) en diferentes industrias. En una transcripción de la llamada de ganancias, publicada en el sitio de blogs financieros Seeking Alpha, Huang dio una instantánea de algunas de estas áreas de aplicación de IA.

“Sin duda, las aplicaciones para la IA están creciendo y creciendo increíblemente rápido”, dijo. Las áreas de aplicación existentes incluyen la detección de fraudes, el servicio al cliente y la IA conversacional, donde las personas hablan con los chatbots.

Pero en el futuro, dijo Huang: “Cada sitio web tendrá un chatbot, cada número de teléfono tendrá un chatbot. Por lo tanto, el servicio al cliente estará fuertemente respaldado por la inteligencia artificial en el futuro. Creo que casi todos los puntos de venta tendrán chatbots y servicio al cliente basado en inteligencia artificial”.

En su visión de cómo los agentes de IA respaldarán las cajas minoristas, Huang dijo que los avances en la visión por computadora permitirán que una IA haga contacto visual y reconozca la postura de un cliente. Dijo que la IA también reconocería el habla, comprendería el contexto y de qué se habla y tendría una conversación razonable con las personas, lo que permitiría a los minoristas brindar un buen servicio al cliente.

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“La capacidad de tener humanos en el circuito es una de las mejores cosas de una IA mucho, mucho más que una grabación, que obviamente no es inteligente y, por lo tanto, es difícil, si lo desea, llamar a su gerente o llamar a alguien para proporcionar servicios”, dijo Huang.

Dijo que anticipó un gran crecimiento en el uso de IA en diferentes áreas de aplicación y agregó: “Creo que nos quedamos en los primeros días de nuestra adopción, pero es increíble lo rápido que ha crecido y cuántas aplicaciones diferentes ahora son posibles con IA”. . Prácticamente dice que casi todo el software futuro se escribirá con IA o por IA.

“Y cuando esté hecho, será una IA. Y lo vemos en todas estas industrias diferentes. Y estoy bastante seguro de que la IA será una de las industrias de software más grandes que jamás hayamos conocido”.

En todo el mundo, dijo Huang, excluyendo las nubes públicas, entre 20 y 25 millones de servidores tienen instalado el software de IA de Nvidia. “Creemos que todos los servidores del futuro ejecutarán software de IA. Y nos gustaría ofrecer un motor que permita a las empresas utilizar el motor de IA más avanzado, confiable y utilizado del mundo. Y ese es esencialmente el mercado objetivo de Nvidia AI”.

Según la firma analista GlobalData, los principales clientes de Nvidia y clientes potenciales como Amazon, Google y Tesla están desarrollando sus propios procesadores de IA. También hay una serie de nuevos competidores que ofrecen una alternativa convincente para algunas organizaciones, según Mike Orme, analista consultor del equipo de investigación temática de GlobalData.

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Él dijo: “Nvidia se enfrenta a una creciente competencia desde el campo izquierdo como una nueva generación de compañías especializadas en inteligencia artificial con fondos generosos, como Cerebras, Graphcore y SambaNova, que diseñan chips de inteligencia artificial desde cero, en lugar de adaptar la tecnología GPU.

“GSK y Argonne Labs en los EE. UU., por ejemplo, han utilizado motores Cerebras Wafer Scale Engines para impulsar aplicaciones del mundo real de servicio pesado. Además, según los informes, ambos superan a los clústeres de GPU de Nvidia mientras usan mucha menos energía. Las lineas de batalla han sido establecidas. ¿Qué tan rápido pueden escalar los advenedizos?

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