人工知能革命は、技術産業の別の重要な部分に影響を与え始めています。CPU。
AI の要求はグラフィック プロセッサおよび高い帯域幅記憶のための市場を既に変形させました。
今、AIエージェントの上昇が従来のサーバープロセッサの需要を大幅に増加させる可能性があるかどうかを分析しています。
10月1日に強調した業界分析は、エージェントベースのAIのワークロードがデータセンター内のCPUの需要を再構築できることを示しています。
人工知能システムがGPU単独で動作しないための問題です。
大規模なデータセンターには、アプリケーション、データベース、ネットワーク、一般的なコンピューティングワークロードの調整を担当するプロセッサの膨大な数が含まれています。
AIエージェントは巨大なコンピューティングリソースが必要
今日の人気AIシステムは、主にユーザーの要求に応えます。
次世代のAIエージェントは、継続的にタスクを実行できます。
エージェントは、最終結果を提供する前に、情報を検索したり、文書を分析したり、他のソフトウェアと通信したり、データを処理したり、複数のアクションを実行したりすることがあります。
数百万の企業が同時にこれらのシステムをデプロイし始めた場合、コンピューティング要件は大幅に上昇する可能性があります。
GPUメーカーだけでなく、サーバーCPU、メモリ、ネットワーク機器、ストレージを製造する企業向けの機会を創出します。
NvidiaはGPUを超えて拡大しています
Nvidia は、高度な GPU で優位な位置のために、AI インフラストラクチャ ブームの定義会社になりました。
しかし、異なるチップ市場の間の境界は、より明確になります。
Nvidiaは、AmazonやGoogleなどのクラウド巨人が独自のプロセッサを開発している間、CPU技術にその野心を拡大しました。
従来の半導体メーカーは、いくつかの方向から競争に直面しています。
クラウドプロバイダーは、独自の大規模インフラ向けに最適化されたチップを望みます。
AI企業が最大限のコンピューティング性能を発揮したい。
データセンターのオペレータは、より良いエネルギー効率を望む.
3つの圧力はすべてチップ開発を加速しています。
世界モデルは別の波を作成できます
新たな技術も注目を集めています。
つまり、世界モデルが人工知能を理解し、物理的な環境がどのように動作するかを予測するのに役立つことを試みる。
ロボティクスや自動運転に特に重要な技術が誕生しました。
ウォール・ストリート・ジャーナルが引用したアナリストは、世界モデルの研究がAIコンピューティングとメモリのさらなる需要を創出できると述べています。
初期段階で技術が残っていますが、潜在的なアプリケーションは巨大です。
ロボットは、物理的な環境を理解する必要があります。
自動車両は、道路、車両、歩行者の動作を予測する必要があります。
これらの環境をモデル化できるAIシステムは、両方の産業の重要な部分になる可能性があります。
そのため、AIブームはチャットボットを超えて拡大するようです。
GPUは始まりました。
CPU、メモリ、ロボティクス、自動運転車、データセンターアーキテクチャ全体が次のフェーズの一部になる可能性があります。