Генеральний директор NVIDIA 黄仁勋 опублікував найновішу статтю: "П'ятирівневий торт" ШІ

AI є однією з потужних сил, що формують сучасний світ. Це не просто хитромудрий додаток або окрема модель, а така сама необхідна інфраструктура, як електрика та Інтернет.

AI базується на реальному обладнанні, енергетиці та економічних системах. Вона може масштабно перетворювати сировину у розумні рішення. Кожна компанія застосовує AI, кожна країна або регіон розвиває AI.

Щоб зрозуміти, чому AI розвивається саме так, потрібно аналізувати основні принципи та усвідомлювати фундаментальні зміни у сфері обчислень.

Від заздалегідь створеного програмного забезпечення до реального часу інтелекту

У історії розвитку обчислювальних технологій програмне забезпечення зазвичай створювалося заздалегідь. Людина описує алгоритм, комп’ютер виконує його. Дані ретельно проектуються, зберігаються у таблицях і витягуються за допомогою точних запитів. SQL став незамінним, оскільки саме так працював світ раніше.

AI руйнує цю модель.

Ми вперше отримали комп’ютер, здатний розуміти неструктуровану інформацію. Він може розпізнавати зображення, читати текст, слухати звуки та розуміти їхній зміст. Він може робити висновки за контекстом і наміром. Найголовніше — він здатен генерувати інтелект у реальному часі.

Кожна відповідь створюється з нуля. Кожна відповідь залежить від наданого вами контексту. Це не команда для пошуку у базі даних, а процес розуміння та генерації інтелекту на основі потреб.

Оскільки інтелект генерується у реальному часі, вся обчислювальна архітектура має бути перепроектована.

AI — це інфраструктура

З точки зору промисловості, архітектура AI складається з п’яти рівнів.

Енергія

Найнижчий рівень — енергетика. Реальний час генерації інтелекту потребує постійного джерела електроенергії. Кожен створений токен — це рух електронів, управління теплом і перетворення енергії у обчислення. На цьому рівні немає абстракцій. Енергія — головний принцип інфраструктури AI і основна обмежувальна складова системи.

Чипи

Наступний рівень — чипи. Ці процесори призначені для масштабного та ефективного перетворення енергії у обчислювальні потужності. Навантаження AI вимагає високої паралельної обробки, високої пропускної здатності пам’яті та швидких з’єднань. Розвиток чипів визначає швидкість масштабування AI і застосовність інтелекту.

Інфраструктура

Наступний рівень — інфраструктура. Це земля, електропостачання, системи охолодження, будівельні конструкції, мережевий зв’язок і системи, що координують тисячі процесорів у одному пристрої. Це — фабрики AI. Їхній дизайн спрямований не на збереження інформації, а на створення інтелекту.

Моделі

Наступний рівень — моделі. AI-моделі здатні розуміти різні типи інформації: мову, біологію, хімію, фізику, фінанси, медицину та фізичний світ. Мовні моделі — лише один із класів. Найперетворювальні роботи відбуваються у сферах білкових AI, хімічних AI, фізичного моделювання, робототехніки та автономних систем.

Застосунки

Найвищий рівень — застосунки, що мають економічну цінність, наприклад, платформи для розробки ліків, промислові роботи, юридичні помічники, автівки з автопілотом тощо. Автономні автомобілі — конкретний приклад застосування AI. Людиноподібні роботи — приклад фізичного втілення AI. Така сама архітектура дає різні результати.

Ось така п’ятишарова структура:

Енергія → Чипи → Інфраструктура → Моделі → Застосунки.

Кожен успішний застосунок підсилює нижні рівні, підтримуючи їхню роботу.

Ми лише починаємо цей процес. Вже вкладено сотні мільярдів доларів, але потрібно побудувати інфраструктуру на десятки трильйонів доларів.

Глобально спостерігаємо, як будуються фабрики чипів, збиральні заводи та AI-фабрики у масштабах, що раніше були недосяжними. Це стає найбільшим інфраструктурним проектом у історії людства.

Потрібна велика кількість фахівців. AI-фабрики потребують електриків, трубопровідників, монтажників, сталеварів, мережевих інженерів, операторів тощо. Це висококваліфіковані, добре оплачувані робочі місця, і попит на них перевищує пропозицію. Для участі у цій зміні не потрібно мати ступінь доктора наук у галузі комп’ютерних наук.

Одночасно AI підвищує продуктивність у всій сфері знань. Наприклад, у радіології AI вже допомагає інтерпретувати знімки, але попит на радіологів зростає. Це не суперечить.

Обов’язки радіолога — догляд за пацієнтами, а інтерпретація знімків — лише частина роботи. Коли AI виконає більше рутинних завдань, радіологи зможуть зосередитися на діагностиці, спілкуванні та догляді. Ефективність лікарень зростатиме, вони зможуть обслуговувати більше пацієнтів і наймати більше персоналу.

Зростання продуктивності створює додаткові можливості, а розширення потужностей — зростання економіки.

Що змінилося за минулий рік?

За минулий рік AI зробила важливий крок уперед. Показники моделей значно покращилися, їх почали масово використовувати. Зросла здатність до розуміння, зменшилися галюцинації, застосування стало більш практичним. Перші застосунки на базі AI почали приносити реальний економічний ефект.

У сферах розробки ліків, логістики, обслуговування клієнтів, програмної інженерії та виробництва вже видно сильний попит і відповідність продуктів ринку. Ці застосунки активно впливають на всі рівні архітектури.

Відкриті моделі відіграють ключову роль. Більшість моделей у світі — безкоштовні та відкриті. Вчені, стартапи, корпорації та країни використовують відкриті моделі для участі у передових AI. Коли відкриті моделі досягають передових рівнів, вони змінюють не лише софт, а й активують потребу у всій технологічній ланцюжку.

DeepSeek-R1 — хороший приклад. Відкривши потужні інтелектуальні моделі для широкого застосування, він прискорює поширення застосунків і стимулює попит на тренування, інфраструктуру, чипи та енергію.

Основний висновок

Коли ви сприймаєте AI як незамінну інфраструктуру, її вплив стає очевидним.

AI почалася з великих мовних моделей Transformer. Але її значення набагато ширше. Це промислова революція, що змінює спосіб виробництва та споживання енергії, будівництва фабрик, організації роботи та шляхів економічного зростання.

Зараз будуються AI-фабрики, оскільки інтелект здатен генерувати у реальному часі. Чипи перепроектовуються для більшої ефективності, адже швидкість масштабування залежить від їхньої продуктивності. Енергія стає ключовим фактором, оскільки вона визначає масштаб виробництва інтелекту. Застосунки швидко розвиваються, оскільки базові моделі вже перейшли межу і можуть використовуватися у широкому масштабі.

Кожен рівень посилює інші.

Саме тому масштаб будівництва AI такий великий — він охоплює багато галузей і не обмежується однією країною, регіоном чи сферою. Кожна компанія використовуватиме AI, кожна країна розвиватиме AI.

Ми ще на початку. Більшість інфраструктури ще не збудована, більшість працівників — не навчені, багато можливостей ще не реалізовано.

Але напрямок вже визначено.

AI стає основою сучасного світу. Від нашого вибору, швидкості будівництва, рівня участі та відповідальності у його розгортанні залежить, яким буде цей час.