Подпишитесь на наши ежедневные и еженедельные рассылки, чтобы получать последние обновления и эксклюзивный контент о ведущих в отрасли материалах об ИИ. Узнать больше
Nvidia тихо представила свой новый сервис AI Foundry во вторник, направленный на помощь компаниям в создании и развертывании пользовательских больших языковых моделей, адаптированных к их конкретным потребностям. Этот шаг сигнализирует о стремлении Nvidia захватить большую долю на бурно развивающемся рынке корпоративного ИИ.
AI Foundry объединяет аппаратные средства, программные инструменты и опыт Nvidia, чтобы позволить компаниям разрабатывать индивидуальные версии популярных моделей с открытым исходным кодом, таких как недавно выпущенная Meta Llama 3.1. Эта услуга появляется, поскольку компании все больше стремятся использовать мощь генеративного ИИ, сохраняя при этом контроль над своими данными и приложениями.
«Это действительно тот момент, которого мы ждали», — сказала Кари Бриски, вице-президент Nvidia по программному обеспечению для искусственного интеллекта, в телефонном разговоре с VentureBeat. «Предприятия бросились изучать генеративный ИИ. Но произошло еще кое-что, что, вероятно, было не менее важным: доступность открытых моделей».
Настройка повышает точность: как AI Foundry от Nvidia повышает производительность моделей
Новое предложение Nvidia направлено на упрощение сложного процесса адаптации этих открытых моделей для конкретных бизнес-кейсов. Компания заявляет о значительном улучшении производительности моделей за счет настройки. «Мы увидели почти десятиточечное увеличение точности за счет простой настройки моделей», — объяснил Бриски.
Служба AI Foundry предоставляет доступ к огромному массиву предварительно обученных моделей, высокопроизводительным вычислительным ресурсам через облако DGX от Nvidia и набору инструментов NeMo для настройки и оценки моделей. Экспертное руководство от специалистов по ИИ от Nvidia также является частью пакета.
«Мы предоставляем инфраструктуру и инструменты для других компаний, чтобы разрабатывать и настраивать модели ИИ», — сказал Бриски. «Предприятия приносят свои данные, у нас есть облако DGX, которое имеет мощности во многих наших облачных партнерах».
NIM: уникальный подход Nvidia к развертыванию модели ИИ
Наряду с AI Foundry, Nvidia представила NIM (Nvidia Inference Microservices), который упаковывает индивидуальные модели в контейнерные форматы, доступные через API, для простого развертывания. Эта разработка представляет собой важную веху для компании. «NIM — это модель, настраиваемая модель и контейнер, доступ к которым осуществляется через стандартный API», — сказал Бриски. «Это кульминация многолетней работы и исследований, которые мы провели».
Аналитики отрасли рассматривают этот шаг как стратегическое расширение предложений Nvidia в области ИИ, потенциально открывающее новые источники дохода за пределами ее основного бизнеса GPU. Компания позиционирует себя как поставщика комплексных решений ИИ, а не просто производителя оборудования.
Внедрение корпоративного ИИ: стратегическая ставка Nvidia на пользовательские модели
Время объявления Nvidia особенно важно, так как оно произошло в тот же день, что и выпуск Llama 3.1 от Meta, и на фоне растущей обеспокоенности по поводу безопасности и управления ИИ. Предлагая услугу, которая позволяет компаниям создавать и контролировать собственные модели ИИ, Nvidia может выйти на рынок предприятий, которые хотят получить преимущества передового ИИ без рисков, связанных с использованием общедоступных моделей общего назначения.
Однако долгосрочные последствия широкомасштабного развертывания пользовательской модели ИИ остаются неясными. Потенциальные проблемы включают фрагментацию возможностей ИИ в разных отраслях и сложность поддержания единых стандартов безопасности и этики ИИ.
Поскольку конкуренция в секторе ИИ усиливается, AI Foundry от Nvidia представляет собой значительную ставку на будущее корпоративного внедрения ИИ. Успех этой авантюры во многом будет зависеть от того, насколько эффективно компании смогут использовать эти пользовательские модели для создания реальной ценности и инноваций в своих отраслях.