# Дженсен Хуанг и Али Годси: «Каждая компания станет производителем интеллекта»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=SAsoWmMhX3Q
Канал: Databricks
Опубликовано: 14.06.2024

---

## Будущее данных и генеративного ИИ: диалог NVIDIA и Databricks
[[JUMP:00:00]]

В ходе встречи на конференции Databricks основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг и соучредитель и генеральный директор Databricks Али Годси обсудили фундаментальные сдвиги в индустрии, вызванные развитием генеративного ИИ и ускоренных вычислений. Ключевым тезисом дискуссии стала идея о том, что данные компаний — это их «золотая жила», а трансформация бизнеса в «производителей интеллекта» становится неизбежным этапом новой индустриальной революции.

## 🧠 Корпоративные данные как основа ИИ-стратегии
[[JUMP:01:07]]

По мнению Дженсена Хуанга, каждая компания на протяжении многих лет накапливала огромные объемы данных, но до недавнего времени не имела эффективных инструментов для извлечения из них глубокой интеллектуальной ценности.

* **Новый инженерный процесс:** Современный рабочий цикл теперь строится на обработке и уточнении данных, обучении моделей и их последующем развертывании в рамках «петли обратной связи» (data flywheel), что позволяет постоянно совершенствовать продукты.
* **ИИ-фабрики:** В будущем каждая организация станет своего рода «производителем интеллекта». Хуанг проводит параллель с электроэнергией: как прошлая индустриальная революция генерировала энергию, так новая — генерирует интеллект с помощью специализированных ИИ-суперкомпьютеров.

## 🌐 Открытый исходный код против проприетарных моделей
[[JUMP:03:22]]

Собеседники сошлись во мнении, что экосистеме необходимы обе модели развития: «пограничные» (frontier) закрытые модели, раздвигающие границы возможного, и открытые решения, делающие технологию доступной для широкого круга предприятий.

* **Роль Open Source:** Дженсен Хуанг подчеркнул, что появление таких моделей, как Llama 2, Llama 3, Mistral и dbrx от Databricks, стало важнейшим событием года, так как именно открытость позволила каждой компании стать ИИ-компанией.
* **Интеграция:** NVIDIA адаптирует открытые модели (например, Llama 3) в виде полностью контейнеризированных микросервисов (NIM), доступных для использования в любых облаках или локальной инфраструктуре (on-prem).

## 🚀 Партнерство: ускорение обработки данных
[[JUMP:10:01]]

Важным анонсом встречи стало расширение технологического партнерства компаний. Али Годси отметил, что Databricks ежедневно обрабатывает около 4 эксабайт (4000 терабайт) данных, что является одной из самых ресурсоемких задач в мире.

* **GPU-ускорение для обработки данных:** Партнеры работают над применением ускоренных вычислений NVIDIA для движка Photon в Databricks. Это позволит значительно повысить производительность, снизить затраты и уменьшить энергопотребление при обработке данных.
* **Сложность задач:** По словам Али Годси, wrangling данных — это крайне запутанная область из-за обилия форматов и библиотек, поэтому потребовалось несколько лет напряженной работы для оптимизации Photon под GPU.

## 💡 Будущие горизонты и устойчивость
[[JUMP:14:14]]

Обсуждая перспективы, участники выделили несколько ключевых направлений развития ИИ, помимо простых чат-ботов:

* **Клиентский сервис:** Это наиболее перспективная сфера, так как она позволяет не только автоматизировать процессы, но и собирать ценные данные для flywheel, который со временем поможет компаниям переходить к проактивной поддержке клиентов.
* **Физический ИИ:** Дженсен Хуанг отметил, что возможности ИИ распространяются на генерацию химических соединений, белков, новых материалов для батарей и даже на прогнозирование погоды с высокой точностью.
* **Энергоэффективность:** Хуанг утверждает, что ИИ поможет существенно экономить энергию в долгосрочной перспективе. Использование моделей для проектирования чипов или моделирования физических процессов позволяет выполнять задачи в тысячи раз эффективнее, чем при использовании классических методов симуляции.
* **Сдвиг в вычислениях:** В будущем пользовательский опыт станет более контекстным и генеративным, выполняемым прямо на устройстве, что снизит нагрузку на сетевую инфраструктуру и потребление энергии.

В завершение диалога Дженсен Хуанг дал совет организациям: не стоит просто наблюдать за экспоненциальным ростом технологий со стороны, так как через пару лет догнать лидеров будет невозможно. Нужно начать действовать и учиться на практике.