NVIDIA не могла продать ИИ-чипы, пока не появился OpenAI
Глава NVIDIA Дженсен Хуанг поделился интересной историей, которая сегодня выглядит как судьбоносный момент в развитии современных технологий.
Представьте себе 2016 год. Это когда искусственный интеллект был лишь причудливой идеей для большинства технологического мира. NVIDIA создала передовой суперкомпьютер, специально оптимизированный для задач искусственного интеллекта, но столкнулась с полным отсутствием интереса. 0 клиентов, 0 хайпа, лишь непонимание потенциала этой технологии.
В этот момент на горизонте появляется маленький, никому не известный стартап, проявивший интерес к их разработке. Хуанг воодушевился возможностью наконец-то продать хоть 1 видеокарту. Но затем обнаружил неожиданный поворот — стартап был некоммерческой организацией.
Но делать было нечего и Дженсен лично взял видеокарту и отправился доставить её этому небогатому клиенту. Имя этого стартапа? OpenAI. Организация, которая впоследствии создаст ChatGPT и произведет настоящий переворот в мире технологий.
Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.
