جيك لوساراريان: يجب على الروبوتات أن تعطي الأولوية لجمع البيانات من أجل الكفاءة، وتأثير هيمنة شركة إنفيديا على تنوع الأجهزة، والدور الحاسم للحتمية في التقدمات المستقبلية | تويست

نقاط رئيسية

• يجب أن تعطي الروبوتات الأولوية لجمع البيانات لتحسين الأداء واتخاذ القرار.
• تعمل قطاعات مثل الطاقة والدفاع بشكل متزايد على الاستفادة من الروبوتات لتحقيق كفاءة تشغيلية.
• مستقبل الروبوتات واعد، لكن السلامة والموثوقية من خلال الحتمية أمران حاسمان.
• إن التركز حول Nvidia يحد من تنوع العتاد، ما يؤثر على تطوير الذكاء الاصطناعي.
• يمكن للروبوتات تعزيز الكفاءة في القطاعات التي ترتفع فيها تكاليف الطاقة وتحدث فيها عمليات الإغلاق بشكل متكرر.
• أصبحت وحدات معالجة الرسوميات GPUs ضرورية لتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وخاصة في النماذج القائمة على الدردشة.
• يعود تفتت التوافق بين العتاد إلى أنظمة برمجية احتكارية.
• CUDA عفا عليها الزمن بالنسبة للأنظمة الحديثة، ما يشير إلى الحاجة إلى تحديث برمجيات وحدات معالجة الرسوميات.
• تعزز الأنظمة غير المتجانسة مرونة الحوسبة وقابليتها للتوسع.
• تسعى الشركات إلى مرونة في العتاد لتجنب الانحباس لدى مورد واحد.
• يركز الأثر العملي للذكاء الاصطناعي والروبوتات على قطاعات مثل الطاقة والدفاع.
• تضمن الحتمية في الروبوتات السلامة والموثوقية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• دفع صعود النماذج القائمة على الدردشة أهمية وحدات GPUs في مجال الذكاء الاصطناعي.

مقدمة الضيف

Jake Loosararian هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Gecko Robotics، وهي شركة تنشر روبوتات مصممة خصيصًا والذكاء الاصطناعي لفحص البنية التحتية الحيوي في مجالات الطاقة والدفاع والتصنيع. في 2012، بينما كان طالبًا في Grove City College، بنى أول روبوت له للتسلق على الجدران في غرفة سكن داخل الحرم الجامعي لحل التعطل المستمر في محطة طاقة محلية، وأطلق الشركة في 2013. تدير Gecko الآن أكثر من 500,000 أصل حرج للشركاء ضمن قائمة Fortune 100 وللقوات الجوية الأمريكية والبحرية الأمريكية، لتصل إلى وضع unicorn بتقييم 1.25 مليار دولار في يونيو 2025.

دور البيانات في الروبوتات

• فكرة جمع المعلومات والبيانات باستخدام الروبوتات للمساعدة في تحقيق نتائج أفضل

  — Jake Loosararian

• لا ينبغي بناء الروبوتات لمجرد البناء؛ يجب أن تخدم غرضًا في جمع البيانات.

• يمكن للروبوتات المعتمدة على البيانات أن تمنع مستقبلًا تتحول فيه الصناعة إلى سلعة (commoditized).

• إذا كنت تبني روبوتات فقط لتبني روبوتات… فهذا يؤدي إلى مستقبل تُصبح فيه الصناعة سلعة

  — Jake Loosararian

• فهم دور البيانات أمر بالغ الأهمية لتحسين أداء البنية التحتية.

• الروبوتات في البنية التحتية تتعلق بتحسين اتخاذ القرار عبر البيانات.

• الأثر العملي للذكاء الاصطناعي… يمكن أن يقود إلى قرارات أفضل

  — Jake Loosararian

• جمع البيانات ضروري لتعزيز الكفاءة التشغيلية في القطاعات الحيوية.

الروبوتات في الطاقة والدفاع

• تركز قطاعات الطاقة والنفط والغاز والدفاع على الأثر العملي للروبوتات.

• شركات الطاقة والنفط والغاز… تنظر بالكامل إلى مدى تأثير الروبوتات

  — Jake Loosararian

• يؤدي دمج الروبوتات والذكاء الاصطناعي إلى تعزيز الكفاءة التشغيلية في هذه الصناعات.

• يستكشف قطاع الدفاع الروبوتات لتحسين اتخاذ القرار.

• وزارة الحرب… تنظر بالكامل إلى مدى تأثير الروبوتات

  — Jake Loosararian

• تساعد الروبوتات في معالجة التحديات في الصناعات ذات تكاليف الطاقة المرتفعة.

• يمكن للروبوتات تحسين الكفاءة التشغيلية بشكل كبير في الصناعات التي تواجه تكاليف طاقة مرتفعة

  — Jake Loosararian

• يتمحور التركيز حول كيفية دفع الروبوتات لنتائج أفضل في مجالي الطاقة والدفاع.

مستقبل الروبوتات والحتمية

• مستقبل الروبوتات متفائل، لكن يتطلب التركيز على الحتمية.

• أنا متحمس جدًا ومتفائل بشأن… كيف سيكون مستقبل الروبوتات

  — Jake Loosararian

• تضمن الحتمية السلامة والموثوقية في تطبيقات الروبوتات.

• النقطة الأساسية هي أن نكون حتميين… وربما لهذا نحن نفتقد جزءًا صغيرًا

  — Jake Loosararian

• السلامة والموثوقية بالغة الأهمية في المجال سريع التطور للروبوتات.

• توازن الحتمية بين الابتكار والسلامة في الروبوتات.

• يركز الاهتمام على الحتمية لمعالجة المخاوف المحتملة المتعلقة بالسلامة في الذكاء الاصطناعي.

• يعد ضمان الموثوقية في الروبوتات أمرًا حاسمًا للتقدمات المستقبلية.

تنوع العتاد وسيطرة Nvidia

• يحد التركز حول Nvidia من تنوع العتاد في تطوير الذكاء الاصطناعي.

• الكثير من العالم متوحد حقًا حول منصة Nvidia

  — Jake Loosararian

• توجد حاجة إلى المزيد من موردي العتاد لتعزيز الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.

• نريد المزيد من موردي العتاد في هذا المجال

  — Jake Loosararian

• تؤثر سيطرة Nvidia على تنوع الخيارات في عتاد الذكاء الاصطناعي.

• يعد تنوع العتاد أمرًا حاسمًا لتعزيز الابتكار في الذكاء الاصطناعي.

• المشهد الحالي لعتاد الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى مزيد من المنافسة.

• يحد التركز من إمكانية حلول عتاد ذكاء اصطناعي متنوعة.

أهمية وحدات GPUs في الذكاء الاصطناعي

• أصبحت وحدات GPUs ضرورية لتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

• وحدات GPUs استحوذت على العالم… وجانب الاستدلال (inference) فيها ضخم

  — Jake Loosararian

• دفع ظهور النماذج القائمة على الدردشة أهمية وحدات GPUs.

• تعزز وحدات GPUs قدرات الحوسبة في تقنيات الذكاء الاصطناعي.

• دور وحدات GPUs حاسم لمهام الاستدلال في الذكاء الاصطناعي.

• أدى تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على وحدات GPUs.

• تعد وحدات GPUs حيوية لتعزيز قوة الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

• تستمر أهمية وحدات GPUs في الذكاء الاصطناعي بالنمو مع التطورات التكنولوجية.

تفتت التوافق بين العتاد

• ينشأ التفتت بسبب عدم وجود طبقة برمجية موحدة.

• شركات العتاد لا تتفاهم… فهي تبني البرمجيات لشرائحها

  — Jake Loosararian

• تسهم الأنظمة الاحتكارية في مشكلات التوافق بين العتاد.

• يؤدي التنافس بين شركات العتاد إلى تفتت السوق.

• تؤثر حلول البرمجيات الاحتكارية على تفتت الصناعة.

• تنشأ مشكلات التوافق بسبب غياب نهج موحد.

• تأثير البرمجيات الاحتكارية على أنظمة العتاد كبير.

• يؤثر التفتت على الكفاءة العامة لأنظمة العتاد.

الحاجة إلى تحديث برمجيات GPU

• CUDA عفا عليها الزمن بالنسبة للأنظمة الحديثة والذكاء الاصطناعي التوليدي.

• CUDA… هي النجم اللامع لبرمجيات نظام وحدات GPUs، لكنها عمرها 20 سنة

  — Jake Loosararian

• توجد حاجة إلى الابتكار في برمجيات وحدات GPUs بما يتماشى مع اتجاهات التكنولوجيا الحالية.

• قد لا تلبي برمجيات وحدات GPUs القائمة متطلبات التطورات الحديثة.

• يتم التشكيك في مدى ملاءمة CUDA في سياق التقنيات الجديدة.

• تتطلب الأنظمة الحديثة حلولًا محدثة لبرمجيات وحدات GPUs.

• يفرض تطور التكنولوجيا الابتكار في برمجيات وحدات GPUs.

• تعد الحاجة إلى برمجيات محدثة أمرًا حاسمًا لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي.

أنظمة غير متجانسة في الحوسبة

• تعزز الأنظمة غير المتجانسة المرونة وقابلية التوسع في الحوسبة.

• ستحصل على أنظمة غير متجانسة حيث يكون لديك معماريات مختلفة

  — Jake Loosararian

• يعزز التواصل بين معماريات العتاد المختلفة قدرات الحوسبة.

• تعد الأنظمة غير المتجانسة ضرورية لمعمارية الحوسبة الحديثة.

• يعد أثر الأنظمة غير المتجانسة على مرونة الشركات كبيرًا.

• تستفيد الشركات من المرونة التي توفرها الأنظمة غير المتجانسة.

• يؤثر التحول في معمارية الحوسبة على استثمارات التكنولوجيا.

• تلعب الأنظمة غير المتجانسة دورًا رئيسيًا في تطورات الحوسبة المستقبلية.

تجنب الانحباس لدى مورد واحد عبر خيارات العتاد

• ترغب الشركات في القدرة على الاختيار بين أنظمة عتاد مختلفة.

• يمنح الشركات خيارات… فهم يريدون خيارات حتى يتمكنوا من اعتماد أنظمة أخرى

  — Jake Loosararian

• يعد تجنب الانحباس لدى مورد واحد مصدر قلق حاسم بالنسبة للشركات.

• تعد المرونة في خيارات التكنولوجيا ضرورية للشركات.

• تسعى الشركات إلى تجنب الاعتماد على مورد عتاد واحد.

• إن القدرة على اختيار أنظمة مختلفة تعزز مرونة الشركات.

• يطرح الانحباس لدى المورد تحديات أمام تبني التكنولوجيا.

• تعطي الشركات الأولوية للمرونة في خيارات العتاد لتعزيز الابتكار.

                  **الإفصاح:** تم تحرير هذه المقالة بواسطة فريق التحرير. لمزيد من المعلومات حول كيفية إنشاء المحتوى ومراجعته، راجع سياسة التحرير لدينا.