Cerebras Systems бросает вызов доминированию Nvidia на рынке AI-чипов, опережая графические процессоры в 57 раз
Компания Cerebras Systems 30 января 2025 года объявила, что разместит прорывную модель искусственного интеллекта R1 от DeepSeek на серверах в США, пообещав скорость в 57 раз выше, чем у решений на базе графических процессоров, при этом сохраняя конфиденциальные данные в пределах американских границ. Этот шаг сделан на фоне растущей обеспокоенности быстрым развитием искусственного интеллекта в Китае и конфиденциальностью данных.
Восстание DeepSeek: что не попало в заголовки новостей
Недавние публикации об ИИ-моделях компании DeepSeek посвящены, в основном, двум моментам. Первый — эти модели гораздо лучше, чем другие, показывают себя в тестах. Второй — они обходят другие модели в плане эффективности работы. Эти достижения достойны внимания, они несут определённые политические последствия (ниже мы поговорим об этом подробнее). Но дело в том, что реальная картина, включающая в себя и доступ к вычислительным ресурсам, и экспортные ограничения, и разработки в сфере ИИ, гораздо сложнее, чем это представлено во многих материалах. Вот несколько важных вопросов, которые заслуживают более пристального внимания.
Рыночная капитализация Nvidia снизилась на 600 млрд долларов на фоне роста популярности DeepSeek
DeepSeek , китайский стартап в области искусственного интеллекта, стал предметом обсуждения, когда в пятницу выпустил свою модель R1. Функциональность и точность R1 по сравнению с его американскими аналогами, несмотря на использование меньших ресурсов и вычислительной мощности, кажутся победой для всей отрасли искусственного интеллекта. Но не для всех это хорошие новости.
Крах (?) NVIDIA: как DeepSeek встряхнул рынок AI
Акции NVIDIA рухнули, потеряв за одну ночь $600 миллиардов рыночной капитализации — крупнейший
Nvidia, OpenAI и Трамп прокомментировали ситуацию по поводу популярности проекта DeepSeek
Американская компания Nvidia, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман и президент США Дональд Трамп прокомментировали
Они были «Dot» в эпоху Dot-Com
Компания Sun Microsystems Inc. во время расцвета доткомов однажды с гордостью представила слоган «Мы — точка в доткомах».Скотт Макнили (Sun Microsystems) – это Дженсен Хуанг (Nvidia) эпохи доткомов 1990-х годов. Он был на обложках журналов и в новостях во время зарождающейся эры интернета. Если сегодня Nvidia - это бьющееся сердце революции Gen AI, то в дни расцвета интернет-бума 1990-х годов Sun Micro была основой интернет-инфраструктуры.
Nvidia начинает поэтапный отказ от графических процессоров Maxwell, Pascal и Volta
Nvidia сообщила, что графические процессоры Maxwell, Pascal и Volta будут постепенно переводиться в категорию устаревших. В примечаниях к выпуску CUDA 12.8 указано, что поддержка этих архитектур завершена и прекратится в будущих обновлениях.Как
Масштабирование: как увеличение количества ресурсов сделало искусственный интеллект более способным
Путь к созданию современных передовых систем искусственного интеллекта был в большей степени связан с созданием более крупных систем, чем с совершением научных прорывов.
Насколько RTX 2080 Ti подходит для ML-задач? Изучаем бенчмарки
Когда NVIDIA представила видеокарты семейства GeForce® RTX™ 20 в 2018 году, стало ясно, что новые чипы с архитектурой NVIDIA Turing™ кардинально изменят подход к вычислениям. Благодаря множеству нововведений, новые видеокарты стали значительно производительнее предыдущего поколения. При этом GPU 20 серии поддерживают и работу новых технологий, которые анонсировали с выходом GeForce® RTX™ 30. Разберемся, какие видеокарты будут оптимальным выбором для ML-задач. Под катом — реальные примеры и результаты бенчмарков.
Nvidia предлагает решения для обеспечения безопасности и контроля AI-агентов на предприятиях
Компания Nvidia представляет три новых микросервиса NIM, которые являются частью более крупных приложений и помогают предприятиям повысить уровень контроля и безопасности своих агентов искусственного интеллекта.
