ລູກຄ້າ Nvidia ໄດ້ຮັບແຈ້ງກ່ຽວກັບການຂຶ້ນລາຄາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ສູງກວ່າ 15% ↗
ລູກຄ້າລາຍໃຫຍ່ບາງຄົນຂອງ Nvidia ໄດ້ຮັບຄຳເຕືອນວ່າເຊີບເວີທີ່ບັນຈຸຊິບ AI ຂອງຕົນອາດຈະມີ ລາຄາແພງກວ່າ 15%. ຕົວການແມ່ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຊິບໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ເຊິ່ງປະຈຸບັນກຳລັງຮົ່ວໄຫຼເຂົ້າໄປໃນໃບບິນຄ່າໂຄງສ້າງພື້ນຖານ AI ໂດຍກົງ.
ການເພີ່ມຂຶ້ນດັ່ງກ່າວຄາດວ່າຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ລະບົບທີ່ໃຊ້ຮາດແວ Vera Rubin ແລະ Grace Blackwell. ສະນັ້ນ, ໃນການປ່ຽນແປງທີ່ບໍ່ຄາດຄິດເລັກນ້ອຍ, ການແຂ່ງຂັນ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການໄດ້ຮັບ GPU ພຽງພໍອີກຕໍ່ໄປ - ລາຄາໜ່ວຍຄວາມຈຳກຳລັງກາຍເປັນຊ້າງໃຫຍ່ອີກໂຕໜຶ່ງໃນຊັ້ນເຊີບເວີ.
Nvidia ໃຊ້ຈ່າຍ 6 ຕື້ໂດລາເພື່ອສ້າງທາງເລືອກທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງສະຫະລັດແທນ AI ຂອງຈີນ ↗
ມີລາຍງານວ່າ Nvidia ກຳລັງລົງທຶນ 6 ຕື້ໂດລາ ໃນຂໍ້ຕົກລົງກັບບໍລິສັດ startup AI Poolside, ລວມທັງການອະນຸຍາດດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ ແລະ ພອນສະຫວັນ, ໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອສ້າງຮູບແບບ open-weight ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ.
ນັ້ນເຮັດໃຫ້ Nvidia ຢູ່ໃນຖານະທີ່ຜິດປົກກະຕິ. ມັນສະໜອງຮາດແວໃຫ້ແກ່ບໍລິສັດທີ່ໃຫ້ພະລັງງານເຊັ່ນ OpenAI ແລະ Anthropic, ແຕ່ດຽວນີ້ມັນສາມາດທ້າທາຍພວກເຂົາໃນລະດັບຮູບແບບໄດ້ເຊັ່ນກັນ - ໃນຂະນະທີ່ຍັງພະຍາຍາມຕ້ານກັບຜູ້ຫຼິ້ນຮູບແບບເປີດຂອງຈີນເຊັ່ນ DeepSeek ແລະ Kimi. ຜູ້ສະໜອງ, ຄູ່ຮ່ວມງານ, ຄູ່ແຂ່ງ... ເປັນຮູບສາມຫຼ່ຽມນ້ອຍໆທີ່ສະອາດ.
Inherent ກ່າວວ່າ 'ເພື່ອນຮ່ວມທີມ' AI ຂອງມັນມີປະສິດທິພາບດີກ່ວາ Anthropic ແລະ OpenAI ໃນການຄົ້ນຄວ້າຊ້ຳອີກ ↗
ບໍລິສັດ Inherent startup ໃນລອນດອນ ເຊິ່ງກໍ່ຕັ້ງໂດຍອະດີດນັກຄົ້ນຄວ້າ DeepMind ໄດ້ເປີດຕົວ Faraday, ຕົວແທນ AI ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອສ້າງຜົນໄດ້ຮັບຈາກເອກະສານວິທະຍາສາດທີ່ເຜີຍແຜ່ຄືນໃໝ່ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ.
ສິ່ງທີ່ໜ້າປະຫລາດໃຈ: Inherent ກ່າວວ່າລະບົບ Faraday beat ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບຊາຍແດນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຫຼາຍຈາກ Anthropic ແລະ OpenAI ໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ຮູບແບບ Qwen ທີ່ມີພາລາມິເຕີຂະໜາດນ້ອຍກວ່າ 27 ພັນລ້ານຕົວກຳນົດ. ບໍລິສັດໃຫ້ກຽດແກ່ການອອກແບບຕົວແທນ ແລະ ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງ ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຖິ້ມພາລາມິເຕີເພີ່ມເຕີມໃສ່ບັນຫາ... ເຊິ່ງກຳລັງກາຍເປັນຫົວຂໍ້ໜຶ່ງ.
OpenAI ກ່າວວ່າລັດ California ຄວນເສີມສ້າງກົດໝາຍຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຂອງຕົນ ↗
ປັດຈຸບັນ OpenAI ກຳລັງຊຸກຍູ້ໃຫ້ລັດ California ເພີ່ມການປົກປ້ອງທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າໃຫ້ແກ່ SB 53, ລວມທັງການຕິດຕາມກວດກາຮູບແບບຊາຍແດນໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການປະເມີນຜົນ ແລະ ເພີ່ມທະວີຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໃນທົ່ວຂະບວນການພັດທະນາ.
ມີການຫັນປ່ຽນເລັກນ້ອຍຢູ່ທີ່ນີ້: OpenAI ເຄີຍຄັດຄ້ານກົດໝາຍດັ່ງກ່າວ. ໃນປັດຈຸບັນບໍລິສັດໄດ້ໂຕ້ຖຽງວ່າເຫດການຄວາມປອດໄພຂອງ AI ທີ່ຜ່ານມາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງການປົກປ້ອງທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າຈຶ່ງເປັນສິ່ງຈຳເປັນ, ແລະກ່າວວ່າກົດລະບຽບລະດັບລັດໃນທີ່ສຸດອາດຈະກາຍເປັນພື້ນຖານສຳລັບມາດຕະຖານແຫ່ງຊາດ.
ຫ້ອງທົດລອງ AI ຂອງ Frontier ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ບອກວ່າພວກເຂົາຈະບັນຈຸຮູບແບບທີ່ຫຼອກລວງໄດ້ແນວໃດ ↗
ການປະເມີນຈາກມາດຕະຖານ AI Guidelight ພົບວ່າບໍລິສັດ AI ຊັ້ນນໍາໄດ້ເຜີຍແຜ່ໜ້ອຍຫຼາຍຢ່າງໜ້າປະຫລາດໃຈກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຈະເຮັດຖ້າຮູບແບບທີ່ມີອິດທິພົນພະຍາຍາມຫຼີກລ່ຽງການຄວບຄຸມຂອງມະນຸດ.
OpenAI ໄດ້ຄະແນນສູງສຸດໃນບັນດາຫ້ອງທົດລອງທັງຫ້າແຫ່ງທີ່ໄດ້ກວດສອບ, ແຕ່ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຍັງຂາດແຜນການກັກກັນຢ່າງເປັນທາງການທີ່ໄດ້ບັນທຶກໄວ້ເປັນສາທາລະນະສຳລັບເຫດການໃນອະນາຄົດ. Anthropic ແລະ Meta ໄດ້ຄະແນນບໍ່ດີໂດຍສະເພາະໃນການເປີດເຜີຍຕໍ່ສາທາລະນະ - ເຖິງແມ່ນວ່າບໍລິສັດຕ່າງໆໂຕ້ຖຽງວ່າເອກະສານສາທາລະນະບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍມາດຕະການປ້ອງກັນພາຍໃນທັງໝົດຂອງພວກເຂົາ.
ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ຫ້ອງທົດລອງ AI ມີແຜນການລະອຽດເພີ່ມຂຶ້ນສຳລັບການທົດສອບຄວາມສາມາດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ... ແຕ່ຄູ່ມືສຸກເສີນສຳລັບ "ຮູບແບບດັ່ງກ່າວມີພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ດີແລ້ວ" ຍັງເບິ່ງຄືວ່າຂ້ອນຂ້າງບາງຢູ່.
ການຝຶກອົບຮົມເລີ່ມຕົ້ນຂອງ Harvard ມູນຄ່າ 699 ໂດລາ ສະເໜີໃຫ້ໃຊ້ AI avatars ຂອງຄູສອນ ↗
ໂຮງຮຽນທຸລະກິດ Harvard ກຳລັງໃຊ້ ຮູບແທນຕົວ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ HeyGen ຂອງຄູສອນ ພາຍໃນໂຄງການຜູ້ປະກອບການ Foundry ເປັນເວລາແປດອາທິດ, ລາຄາ 699 ໂດລາ.
ນັກຮຽນຍັງໄດ້ຮັບການຮຽນສົດກັບຄູສອນທີ່ເປັນມະນຸດ, ແຕ່ຮູບແທນຕົວຈະຈັດການກັບຄຳຕິຊົມສ່ວນຕົວໃນລະຫວ່າງການສະເໜີໂຄງການຈຳລອງ ແລະ ກອງປະຊຸມຄະນະກຳມະການ. ຄູສອນຄົນໜຶ່ງຍອມຮັບວ່າຮູບຄູ່ດິຈິຕອລຂອງລາວຮູ້ສຶກໜ້າຢ້ານເລັກນ້ອຍ - ເບິ່ງຄືວ່ານັກຮຽນມັກມັນຢູ່ແລ້ວ.
ວິສາຫະກິດທີ່ຊະນະດ້ວຍຕົວແທນ AI ກຳລັງຈຳກັດວ່າຕົວແທນສາມາດເຮັດໄດ້ຫຼາຍປານໃດດ້ວຍຕົວຄົນດຽວ ↗
ການແຂ່ງຂັນຂອງຕົວແທນ AI ຂອງວິສາຫະກິດກຳລັງເລີ່ມປ່ຽນແປງໜຶ່ງໃນສົມມຸດຕິຖານທີ່ເຂົາເຈົ້າມັກທີ່ສຸດຄື: ຄວາມເປັນເອກະລາດຫຼາຍຂຶ້ນບໍ່ໄດ້ດີກວ່າໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ບໍລິສັດທີ່ເຫັນຜົນໄດ້ຮັບການຜະລິດທີ່ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນກຳລັງໃຫ້ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ແຄບລົງ ແລະ ຂອບເຂດການດຳເນີນງານທີ່ແໜ້ນແຟ້ນຂຶ້ນແກ່ຕົວແທນຫຼາຍຂຶ້ນ.
ບັນຫາທີ່ໃຫຍ່ກວ່າເບິ່ງຄືວ່າແມ່ນການຄຸ້ມຄອງ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຊື່ອມໂຍງ ແລະ ການພິສູດມູນຄ່າທາງທຸລະກິດທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ. ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ພະນັກງານ AI ທີ່ຊະນະອາດຈະເບິ່ງຄືອັດສະລິຍະທີ່ເປັນເອກະລາດໜ້ອຍລົງ ແຕ່ເບິ່ງຄືເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ໄວຜິດປົກກະຕິທີ່ມີສິດອະນຸຍາດທີ່ເຂັ້ມງວດຫຼາຍ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເປັນຫຍັງເຊີບເວີ Nvidia AI ຈຶ່ງຄາດວ່າຈະມີລາຄາແພງຂຶ້ນ?
ມີລາຍງານວ່າລູກຄ້າຂອງ Nvidia ໄດ້ຮັບຄຳເຕືອນວ່າລາຄາສຳລັບເຊີບເວີ AI ບາງອັນອາດຈະເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍກວ່າ 15%. ແຮງກົດດັນຕົ້ນຕໍແມ່ນມາຈາກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຊິບໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ສູງຂຶ້ນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ລາຄາໂດຍລວມຂອງລະບົບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຮາດແວເຊັ່ນ Vera Rubin ແລະ Grace Blackwell ສູງຂຶ້ນ. ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າລາຄາໜ່ວຍຄວາມຈຳກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງທີ່ສຳຄັນເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການໃຊ້ຈ່າຍໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ AI.
ຂໍ້ຕົກລົງ Poolside AI ມູນຄ່າ 6 ຕື້ໂດລາຂອງ Nvidia ແມ່ນຫຍັງ?
ມີລາຍງານວ່າ Nvidia ໃຫ້ຄຳໝັ້ນສັນຍາ 6 ຕື້ໂດລາຕໍ່ຂໍ້ຕົກລົງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບບໍລິສັດ startup AI Poolside, ເຊິ່ງກວມເອົາການອະນຸຍາດດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ ແລະ ພອນສະຫວັນ. ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອຊ່ວຍສ້າງຮູບແບບ AI ທີ່ມີນ້ຳໜັກເປີດທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນສະຫະລັດ. ການເຄື່ອນໄຫວດັ່ງກ່າວອາດຈະເຮັດໃຫ້ Nvidia ຢູ່ໃນຖານະທີ່ມີການແຂ່ງຂັນທີ່ກວ້າງຂວາງກວ່າເກົ່າ, ເນື່ອງຈາກມັນໄດ້ສະໜອງຮາດແວຄອມພິວເຕີໃຫ້ກັບນັກພັດທະນາ AI รายใหญ่ແລ້ວ ໃນຂະນະທີ່ອາດຈະແຂ່ງຂັນກັບພວກເຂົາໃນລະດັບຮູບແບບເຊັ່ນກັນ.
ຕົວແທນ AI Faraday ຂອງ Inherent ມີປະສິດທິພາບດີກ່ວາຮູບແບບ AI ທີ່ໃຫຍ່ກວ່າແນວໃດ?
ບໍລິສັດ Inherent ກ່າວວ່າຕົວແທນ AI Faraday ຂອງຕົນມີປະສິດທິພາບດີກວ່າໃນການຜະລິດຜົນການຄົ້ນຄວ້າທາງວິທະຍາສາດທີ່ເຜີຍແຜ່ແລ້ວກ່ວາລະບົບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບຊາຍແດນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ. ມີລາຍງານວ່າ Faraday ໃຊ້ຮູບແບບ Qwen ທີ່ມີພາລາມິເຕີ 27 ພັນລ້ານຕົວກໍານົດ, ໂດຍ Inherent ໃຫ້ຄວາມສໍາຄັນກັບປະສິດທິພາບຂອງມັນຕໍ່ການອອກແບບຕົວແທນ ແລະ ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງ. ຜົນໄດ້ຮັບຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກ ແລະ ວິທີການຝຶກອົບຮົມບາງຄັ້ງສາມາດມີຄວາມສໍາຄັນເທົ່າກັບການເພີ່ມຂະໜາດຮູບແບບ.
ເປັນຫຍັງ OpenAI ຈຶ່ງຕ້ອງການໃຫ້ລັດ California ເສີມສ້າງກົດໝາຍວ່າດ້ວຍຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຂອງຕົນ?
OpenAI ກຳລັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປົກປ້ອງທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າໃນ SB 53 ຂອງລັດ California, ລວມທັງການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງໃກ້ຊິດຂອງຮູບແບບຊາຍແດນໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການປະເມີນຜົນ, ພ້ອມກັບມາດຕະການຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີທີ່ດີຂຶ້ນ. ສິ່ງນີ້ໝາຍເຖິງການປ່ຽນແປງຈາກການຄັດຄ້ານກົດໝາຍກ່ອນໜ້ານີ້. ໃນປັດຈຸບັນ OpenAI ໂຕ້ຖຽງວ່າເຫດການຄວາມປອດໄພຂອງ AI ທີ່ຜ່ານມາເຮັດໃຫ້ການປ້ອງກັນທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ ແລະ ກົດລະບຽບລະດັບລັດອາດຈະຊ່ວຍສ້າງກອບວຽກແຫ່ງຊາດໃນອະນາຄົດ.
ຫ້ອງທົດລອງ AI ກຳລັງເຮັດຫຍັງເພື່ອກະກຽມສຳລັບຮູບແບບທີ່ຜິດພາດ ຫຼື ມີພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ເໝາະສົມ?
ບໍລິສັດ AI ຊັ້ນນໍາເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນລະອຽດກ່ຽວກັບວິທີການທົດສອບຄວາມສາມາດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ແຕ່ເອກະສານສາທາລະນະກ່ຽວກັບການບັນຈຸຮູບແບບເມື່ອມັນເລີ່ມມີພຶດຕິກຳທີ່ເປັນອັນຕະລາຍຍັງຄົງມີຂໍ້ຈຳກັດ. ການປະເມີນຈາກມາດຕະຖານ AI Guidelight ພົບເຫັນຊ່ອງຫວ່າງທີ່ສໍາຄັນໃນທົ່ວຫ້ອງທົດລອງທີ່ສໍາຄັນ. OpenAI ໄດ້ຄະແນນສູງສຸດໃນບັນດາຜູ້ທີ່ຖືກກວດສອບ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນລາຍງານວ່າຂາດແຜນການບັນຈຸຢ່າງເປັນທາງການທີ່ບັນທຶກໄວ້ສາທາລະນະສໍາລັບເຫດການຮູບແບບທີ່ຫຼອກລວງໃນອະນາຄົດ.
ເປັນຫຍັງບໍລິສັດຕ່າງໆຈຶ່ງໃຫ້ຕົວແທນ AI ມີຄວາມເປັນເອກະລາດໜ້ອຍລົງໃນການຜະລິດ?
ວິສາຫະກິດທີ່ເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າຈາກຕົວແທນ AI ກຳລັງຈຳກັດສິ່ງທີ່ລະບົບເຫຼົ່ານັ້ນສາມາດເຮັດໄດ້ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະຫຼາຍຂຶ້ນ. ວິທີການຜະລິດທົ່ວໄປແມ່ນການໃຫ້ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ແຄບລົງ, ການອະນຸຍາດທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ຂອບເຂດການດຳເນີນງານທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້ຢ່າງດີແກ່ຕົວແທນ. ສິ່ງນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງ, ການເຊື່ອມໂຍງ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາງ່າຍຂຶ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບທີ່ເປັນເອກະລາດສູງທີ່ຍາກທີ່ຈະຄວບຄຸມ ຫຼື ປະເມີນຜົນ.