يدافع الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia عن خندقه بينما تغير مختبرات الذكاء الاصطناعي كيفية تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها

أفادت الشركة يوم الأربعاء أن Nvidia حققت أكثر من 19 مليار دولار من صافي الدخل خلال الربع الأخير، لكن ذلك لم يفعل الكثير لطمأنة المستثمرين بأن نموها السريع سيستمر. في مكالمة الأرباح، حث المحللون الرئيس التنفيذي جنسن هوانغ على معرفة كيفية أداء Nvidia إذا بدأت شركات التكنولوجيا في استخدام أساليب جديدة لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

لقد ظهرت الطريقة التي يقوم عليها نموذج O1 الخاص بشركة OpenAI، أو “قياس وقت الاختبار”، كثيرًا. إنها فكرة أن نماذج الذكاء الاصطناعي ستعطي إجابات أفضل إذا منحتهم المزيد من الوقت والقدرة الحاسوبية “للتفكير” من خلال الأسئلة. على وجه التحديد، فهو يضيف المزيد من الحوسبة إلى مرحلة الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، وهو كل ما يحدث بعد أن يضغط المستخدم على زر الإدخال في موجهه.

سُئل الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia عما إذا كان يرى أن مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي يتحولون إلى هذه الأساليب الجديدة وكيف ستعمل رقائق Nvidia القديمة على استنتاج الذكاء الاصطناعي.

أخبر هوانغ المستثمرين أن o1 وتوسيع نطاق وقت الاختبار على نطاق أوسع، يمكن أن يلعبوا دورًا أكبر في المضي قدمًا في أعمال Nvidia، واصفًا إياه بأنه “أحد أكثر التطورات إثارة” و”قانون التوسع الجديد”. لقد بذل هوانغ قصارى جهده ليضمن للمستثمرين أن شركة Nvidia في وضع جيد يسمح لها بالتغيير.

تتوافق تصريحات الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia مع ما قاله الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft Satya Nadella على خشبة المسرح في حدث Microsoft يوم الثلاثاء: يمثل o1 طريقة جديدة لصناعة الذكاء الاصطناعي لتحسين نماذجها.

يعد هذا أمرًا مهمًا بالنسبة لصناعة الرقائق لأنه يركز بشكل أكبر على استنتاج الذكاء الاصطناعي. في حين أن رقائق Nvidia هي المعيار الذهبي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك مجموعة واسعة من الشركات الناشئة الممولة جيدًا التي تصنع شرائح استدلال الذكاء الاصطناعي فائقة السرعة، مثل Groq وCerebras. يمكن أن تكون مساحة أكثر تنافسية لـ Nvidia للعمل فيها.

على الرغم من التقارير الأخيرة التي تفيد بأن التحسينات في النماذج التوليدية تتباطأ، أخبر هوانغ المحللين أن مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي ما زالوا يقومون بتحسين نماذجهم عن طريق إضافة المزيد من الحوسبة والبيانات خلال مرحلة ما قبل التدريب.

قال الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic Dario Amodei أيضًا يوم الأربعاء خلال مقابلة على خشبة المسرح في قمة Cerebral Valley في سان فرانسيسكو إنه لا يرى تباطؤًا في تطوير النموذج.

قال هوانغ يوم الأربعاء: “إن توسيع نطاق التدريب المسبق للنموذج الأساسي سليم وهو مستمر”. “كما تعلمون، هذا قانون تجريبي، وليس قانونًا فيزيائيًا أساسيًا، ولكن الدليل هو أنه مستمر في التوسع. لكن ما نتعلمه هو أن هذا ليس كافيا”.

هذا بالتأكيد ما أراد مستثمرو Nvidia سماعه، حيث ارتفع سهم شركة تصنيع الرقائق بأكثر من 180٪ في عام 2024 من خلال بيع شرائح الذكاء الاصطناعي التي تقوم OpenAI وGoogle وMeta بتدريب نماذجهم عليها. ومع ذلك، قال شركاء أندريسن هورويتز والعديد من المديرين التنفيذيين الآخرين في مجال الذكاء الاصطناعي في السابق إن هذه الأساليب بدأت بالفعل تظهر عوائد متناقصة.

أشار هوانغ إلى أن معظم أعباء عمل الحوسبة في Nvidia اليوم تدور حول التدريب المسبق لنماذج الذكاء الاصطناعي – وليس الاستدلال – لكنه أرجع ذلك أكثر إلى ما وصل إليه عالم الذكاء الاصطناعي اليوم. وقال إنه في يوم من الأيام سيكون هناك ببساطة المزيد من الأشخاص الذين يقومون بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعني حدوث المزيد من استنتاجات الذكاء الاصطناعي. وأشار هوانغ إلى أن Nvidia هي أكبر منصة استدلال في العالم اليوم وأن حجم الشركة وموثوقيتها يمنحها ميزة كبيرة مقارنة بالشركات الناشئة.

قال هوانغ: “آمالنا وأحلامنا هي أنه في يوم من الأيام، سيتمكن العالم من إجراء الكثير من الاستدلالات، وذلك عندما ينجح الذكاء الاصطناعي حقًا”. “يعلم الجميع أنهم إذا ابتكروا بالإضافة إلى بنية CUDA وNvidia، فيمكنهم الابتكار بسرعة أكبر، وهم يعلمون أن كل شيء يجب أن يعمل.”