인공 지능 혁명은 기술 산업의 또 다른 중요한 부분에 영향을 미치기 시작합니다 : CPU.
AI 수요는 이미 도표 가공업자와 높은 대역폭 기억을 위한 시장을 변형했습니다.
이제 Analysts는 AI Agent의 상승이 전통적인 서버 프로세서뿐만 아니라 수요를 극적으로 증가시킬 수 있는지보고 있습니다.
10 월 1에 강조 된 업계 분석은 에이전트 기반 AI 워크로드가 데이터 센터 내부의 CPU 수요를 재구성 할 수 있음을 나타냅니다.
인공 지능 시스템이 혼자 GPU에서 실행하지 않기 때문에 그 문제.
대용량 데이터 센터는 복잡한 애플리케이션, 데이터베이스, 네트워킹 및 일반 컴퓨팅 워크로드를 담당하는 프로세서의 엄청난 숫자를 포함합니다.
AI 대리인은 거대한 컴퓨팅 리소스를 요구할 수 있었습니다
오늘날의 인기 AI 시스템은 주로 사용자 요청에 응답합니다.
AI 에이전트의 차세대는 지속적으로 작업을 수행 할 수 있습니다.
에이전트는 연구 정보, 문서 분석, 다른 소프트웨어와 통신, 프로세스 데이터 및 최종 결과를 전달하기 전에 여러 작업을 수행 할 수 있습니다.
수백만 개의 비즈니스가 이러한 시스템을 동시에 배포하기 시작하면 컴퓨팅 요구 사항은 크게 상승 할 수 있습니다.
그것은 GPU 제조업체뿐만 아니라 서버 CPU, 메모리, 네트워킹 장비 및 스토리지를 생산하는 회사에 대한 기회를 만듭니다.
Nvidia는 GPU를 넘어 확장
Nvidia는 고급 GPU의 지배적 인 위치 때문에 AI 인프라 붐의 정의 회사가되었습니다.
그러나 다른 칩 시장 사이 경계는 더 적은 명확하게 되고 있습니다.
Nvidia는 CPU 기술로 ambitions를 확장했으며 아마존과 Google을 포함한 클라우드 거대는 자체 프로세서를 개발하고 있습니다.
기존 반도체 업체는 여러 방향으로 경쟁합니다.
클라우드 공급자는 자신의 대규모 인프라에 최적화된 칩을 원합니다.
AI 회사는 최대 컴퓨팅 성능을 원합니다.
데이터 센터 운영자는 더 나은 에너지 효율을 원합니다.
모든 3개의 압력은 칩 발달을 가속하고 있습니다.
세계 모형은 다른 파를 창조할 수 있었습니다
또 다른 신기술도 관심을 끌고 있습니다.
그래서 세계 모델은 인공 지능이 이해하는 데 도움이 시도하고 물리적 환경이 행동하는 방법을 예측합니다.
이 기술은 로봇과 자율 주행에 특히 중요합니다.
The Wall Street Journal에 의해 인용 된 Analysts는 세계 모델에 대한 연구가 결국 AI 컴퓨팅 및 메모리에 대한 추가 요구를 만들 수 있다고 말합니다.
기술은 초기 단계에 남아 있지만 잠재적 인 응용 프로그램은 거대합니다.
로봇은 물리적 환경을 이해해야합니다.
자율 차량은 도로, 차량 및 보행자가 행동 할 수있는 방법을 기대해야합니다.
그 환경을 모델링 할 수있는 AI 시스템은 두 산업의 중요한 부분이 될 수 있습니다.
AI 붐은 따라서 chatbots를 넘어 확장합니다.
GPU는 시작일 뿐이었습니다.
CPU, 메모리, 로봇, 자율 차량 및 전체 데이터 센터 아키텍처는 다음 단계의 일부가 될 수 있습니다.