מנכ''ל אנבידיה ג'נסן הואנג / צילום: Reuters, Kyodo
מנכ"ל אנבידיה ג'נסן הואנג הציג אתמול (ב') על הבמה בכנס המפתחים GTC בסן חוזה תחזית יוצאת דופן: שוק תשתיות הבינה המלאכותית למרכזי נתונים עשוי להגיע לכטריליון דולר עד שנת 2027. אך מאחורי המספר הדרמטי מסתתר שינוי עמוק יותר בתעשייה. אנבידיה הציגה כיצד היא מנסה לשנות את הדרך שבה מאמנים רובוטים ומערכות אוטונומיות, ולהעביר את צוואר הבקבוק מפערי נתונים מהעולם האמיתי אל כוח מחשוב. אם המהלך יצליח, הביקוש לתשתיות חישוב לבינה מלאכותית עשוי לגדול הרבה מעבר למה שנדמה היה עד לפני זמן קצר.
● שירת ב-8200 בזכות ההורים שברחו מאיראן - והקים חברת סייבר שגייסה עשרות מיליונים
● השמות החדשים שמצטרפים לאסף רפפורט ברכישת ערוץ 13
במהלך נאום הפתיחה בכנס אמר הואנג כי הביקוש למערכות מחשוב מבוססות שבבי בינה מלאכותית של החברה, ובהן הדור הנוכחי Blackwell והדור הבא Vera Rubin, עשוי לתמוך בשוק תשתיות AI בהיקף של כטריליון דולר בתוך כמה שנים. מדובר בהערכה גבוהה משמעותית מהתחזיות שעליהן דיברו אנליסטים וחברות בתעשייה בשנים האחרונות, אשר העריכו את השוק הפוטנציאלי במאות מיליארדי דולרים.
התחזית הזו משקפת עד כמה הפכה אנבידיה לשחקן המרכזי בתשתיות הבינה המלאכותית. המעבדים הגרפיים שלה מפעילים כיום חלק גדול מהמודלים הגדולים בעולם, ועם התרחבות השימוש בבינה מלאכותית גם הביקוש לכוח מחשוב גדל במהירות. לפי הואנג, חברות רבות כבר אינן מוגבלות ביכולת לפתח יישומי AI אלא בעיקר בכמות כוח החישוב שהן מסוגלות להשיג.
הזינוק הזה קשור גם לשינוי שמתרחש בתחום עצמו. אם בשנים האחרונות התמקדו החברות בעיקר באימון מודלים גדולים, כעת הבינה המלאכותית עוברת לשלב שבו היא מבצעת עבודה בפועל עבור משתמשים. מערכות מבוססות סוכנים אוטונומיים מייצרות כמויות עצומות של טוקנים, יחידות המידע שעל בסיסן פועלים מודלי השפה, ולכן דורשות תשתיות מחשוב גדולות ומהירות בהרבה
מהצ'אטבוטים לרובוטים
אחת המגמות הבולטות בכנס השנה היא הניסיון של אנבידיה להרחיב את פעילותה מעבר לעולם התוכנה והענן אל העולם הפיזי. החברה מרחיבה את פעילותה בתחום שהיא מכנה Physical AI, כלומר בינה מלאכותית שמפעילה מערכות בעולם האמיתי, כמו כלי רכב אוטונומיים ורובוטים תעשייתיים.
בתחום התחבורה האוטונומית הודיעה אובר כי היא בוחנת שימוש בפלטפורמת Drive של אנבידיה במסגרת פרויקטים של תחבורה אוטונומית, כחלק משיתוף פעולה רחב יותר בין החברות. במקביל, יצרניות רכב ובהן ניסאן, BYD, ג'ילי ויונדאי מפתחות מערכות נהיגה אוטונומית המבוססות על פלטפורמת Drive Hyperion של החברה.
גם בתחום הרובוטיקה התעשייתית מנסה אנבידיה לבסס את עצמה כשכבת התשתית המרכזית. יצרניות רובוטים גדולות כמו ABB, FANUC, Yaskawa ו KUKA משלבות את כלי הסימולציה והבינה המלאכותית של החברה בפיתוח ובהפעלה של מערכות רובוטיות במפעלים
לפתור את בעיית הדאטה של הרובוטים
מאחורי ההכרזות על רובוטים ומכוניות אוטונומיות מסתתרת בעיה עמוקה יותר. מערכות כאלה זקוקות לכמויות עצומות של נתוני אימון מהעולם האמיתי. איסוף המידע הזה יקר, איטי ולעיתים כמעט בלתי אפשרי, במיוחד כאשר מדובר במקרי קצה נדירים.
כאן נכנסת האסטרטגיה של אנבידיה. החברה מציגה פלטפורמות סימולציה שמאפשרות לייצר נתונים סינתטיים בקנה מידה עצום באמצעות סביבות וירטואליות. במקום להפעיל צי עצום של רכבים או רובוטים כדי לאסוף מידע, ניתן לדמות מיליוני תרחישים שונים בתוך מחשב.
המשמעות של הגישה הזו רחבה הרבה יותר מטכנולוגיה נוספת. אם אימון מערכות AI מתבסס על סימולציות, צוואר הבקבוק של הפיתוח כבר אינו איסוף נתונים מהעולם האמיתי אלא כמות כוח המחשוב הזמין להרצת הסימולציות. מבחינת אנבידיה מדובר בשינוי שמשרת היטב את האסטרטגיה שלה. ככל שיותר חברות יאמנו מערכות AI בסימולציה, כך יגדל הביקוש לתשתיות מחשוב ולשבבים שמפעילים אותן.
הדור הבא של סוכני הבינה המלאכותית
במקביל הציגה אנבידיה גם כלי תוכנה חדשים שנועדו להפעיל סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים. לפי דיווחים בתקשורת הטכנולוגית, אחד הכלים שצפויים להיחשף נקרא NemoClaw, מערכת שמאפשרת למפתחים להקים סוכני AI הפועלים ברציפות ומבצעים משימות מורכבות עבור משתמשים.
המערכת צפויה להשתלב בכלי התוכנה של אנבידיה לפיתוח מודלים ולניהול מערכות AI, ולהקל על מפתחים בבניית סוכנים אוטונומיים שמבצעים משימות מורכבות בסביבות ארגוניות. באנבידיה מעריכים כי בעתיד לארגונים ולמשתמשים פרטיים יהיו סוכני בינה מלאכותית שפועלים ברקע באופן רציף, מפתחים כלים חדשים ומבצעים משימות מורכבות. אם החזון הזה יתממש, הביקוש למחשוב לא רק יגדל אלא עשוי להפוך לאחד המשאבים הקריטיים ביותר בכלכלה הדיגיטלית