Nvidia's Jensen Huang високо оцінив OpenClaw AI інтелектуала: за 3 тижні рівень поширення перевищив 30 років накопичень Linux

IT之家 3 березня повідомляє, що технологічне медіа Wccftech опублікувало вчора (5 березня) блог, у якому повідомляється, що на конференції Morgan Stanley генеральний директор NVIDIA Jensen Huang зазначив, що агентний штучний інтелект (Agentic AI) наближається до важливої історичної поворотної точки.

Jensen Huang високо оцінив відкритий програмний забезпечення OpenClaw, назвавши його «найважливішим випуском програмного забезпечення нашої епохи», і підкреслив, що операційна система Linux витратила близько 30 років, щоб досягти нинішнього рівня популярності, тоді як OpenClaw за короткий період у 3 тижні повністю перевершив її, ставши найзавантажуванішим відкритим програмним забезпеченням у історії.

Jensen Huang яскраво порівняв індустрію штучного інтелекту з «5-шаровим тортом» (охоплює енергетику, чіпи та обчислювальну інфраструктуру, хмарні дата-центри, моделі AI та кінцевий рівень застосунків), де найбільший прибуток для надмасштабних хмарних провайдерів і передових лабораторій приносить саме рівень застосунків. AI-агенти, такі як OpenClaw, у високонастроєних середовищах здатні точно копіювати та замінювати людські навантаження.

IT之家 цитує у блозі, що популярність OpenClaw зумовлена не настільки складною його внутрішньою реалізацією, скільки тим, що він довів світові, що AI може безпосередньо змінювати життя споживачів і значно спрощувати рутинні повторювані завдання.

Jensen Huang пояснив, що агентам достатньо лише серії підказок, щоб виконувати завдання, які раніше вимагали багато часу та спеціальних знань (наприклад, масовий пошук у мережі, генерація зображень і складний аналіз). Це спричинило різке зростання споживання токенів приблизно у 1000 разів, створивши так звану «вакуум обчислювальної потужності»: якщо агентний AI продовжить проникати у людську працю, існуюче обладнання будь-якого масштабу опиниться у стані обмеженої обчислювальної здатності.

Щоб вирішити цю проблему дисбалансу обчислювальної потужності, NVIDIA переглядає фокус досліджень і розробок у архітектурі своїх чипів. Раніше архітектури Hopper і Blackwell були зосереджені переважно на навантаженнях тренування AI. Однак, у зв’язку з обмеженнями обробки довгого контексту агентного AI, незабаром буде представлена архітектура Vera Rubin, яка значно підвищить об’єм пам’яті на платі та використовуватиме платформи, такі як ICMS, щоб спеціально вирішити цю проблему.