O DePSEC jogou o ecossistema de AI dos EUA com seu mais recente modelo, raspe o líder de várias centenas de chips Nvidia Cap. Quando os líderes do setor pulando com o frutado, pequenas empresas de IA mostram a oportunidade de escalar com a startup chinesa.
Várias empresas relacionadas à IA disseram à CNBC que a ascensão dos depositos é uma oportunidade “enorme” para elas, e não as ameaças.
“Os desenvolvedores estão muito interessados em substituir os modelos caros e fechados do código aberto como o DePSec e 1 …” Andrew Fieldman, CEO do sistema de startups de startup de chips de inteligência artificial, diz.
A empresa compete com as unidades de processamento gráfico da NVIDIA e fornece serviços baseados em nuvem por meio de seus próprios clusters de computação. Fieldman diz que a liberação do modelo R1 criou a demanda por um dos maiores serviços de pico dos Cerebras.
“O R1 mostra que o crescimento (do mercado de IA) não dominará por nenhum modelo de fonte aberto da empresa, não existe, os shails de hardware e software existem”, acrescentou o Fieldman.
Código aberto refere -se ao software em que o código -fonte é fornecido livremente na Web para possíveis alterações e re -distribuição. Os modelos do DIPSC não são como concorrentes como o código aberto, o OpenAI.
O DePSEC também afirmou que seus rivais de modelo racional R1 eram os melhores rivais de tecnologia americana, apesar do baixo custo e das unidades de processamento gráfico foram treinadas sem o ego de corte, embora os observadores e concorrentes industriais tenham questionado essas declarações.
Fieldman disse: “Como o PC e o mercado da Internet, os preços da queda ajudam o combustível em todo o mundo. O mercado de IA está no caminho de um crescimento secular semelhante”, disse Fieldman.
Adivinhe chips
As startups de chip e os especialistas industriais dizem que o ciclo de IA do treinamento no estágio de “estimativa” pode aumentar a adoção de novas tecnologias de chip, acelerando o ciclo da IA.
A estimativa refere -se ao uso e aplicação de IA para previsão ou tomada de decisão com base em novas informações em vez da construção ou treinamento do modelo.
“Simplificando, o treinamento de IA está prestes a criar um equipamento ou algoritmo, quando a estimativa é realmente sobre o uso dessa ferramenta para uso em aplicações reais”, disse Felix Lee, analista de ações da Morningstar, com foco em semicondutor.
Embora Nvedia AI seja uma posição dominante nas GPUs usadas para o treinamento, muitos competidores veem A casa é para expansão na seção “Assunção”, onde eles prometem altas habilidades para baixos gastos.
O treinamento de IA é muito calculado, mas as suposições podem funcionar com chips menos poderosos que são programados para trabalhar em uma faixa estreita, acrescentou Lee.
Várias startups de chip de IA disseram ao CNBC que estavam vendo mais demanda por lascas de adivinhação e computação porque levaram e criando modelos de código aberto dos clientes.
“(Depsec) provou que pequenos modelos abertos podem ser treinados conforme ativado ou mais ativado do que os modelos de propriedade maior e podem ser feitos em uma parte da despesa”, diz Matrix, Matrix, CEO da AI Chip Start-Up.
Ele disse à CNBC: “Eles catalisaram a idade das suposições com uma ampla aviação de pequenos modelos”, disse ele à CNBC que a empresa viu recentemente a intensidade de interesse para acelerar suas estimativas de clientes em todo o mundo.
O co-fundador da AI ChipMeaker, Robert Watchhen, disse que, após o lançamento de seus modelos racionais, várias dezenas de empresas chegaram à startup.
“As empresas (agora) estão transferindo suas despesas do cluster de treinamento para o cluster”, disse ele.
“O DePSec-R 1 provou que, para cada grande vendedor de modelos, o cálculo do tempo não é barato (sofisticado) a abordagem e os pensamentos não são baratos-simplesmente precisam de mais do que milhões de usuários precisam escalar esses modelos para esses modelos”.
Javen Paradox
Analistas e especialistas industriais concordam que o sucesso dos diploses é um entusiasmo pela suposição de IA e pela maior indústria de chips de IA.
“A atuação dos depositos baseia -se na inovação de engenharia múltipla que melhora os custos de treinamento e reduz significativamente o custo das suposições”. Relatório De Bain & Company.
“Em uma cena otimista, a melhoria de habilidades em andamento levará a suposições baratas, incentivando mais adoção da IA”, acrescentou.
Esse padrão explica o paradoxo de Javen, uma teoria que aumenta a demanda por novas tecnologias.
A agência de serviços financeiros e a agência de investimentos Wedbush disse em uma nota de pesquisa na semana passada que espera que o uso de IA entre empresas e varejistas atinja a demanda global.
Conversando com o “Fast Money” da CNBC na semana passada, o COO de Grook, Sunny Madra, que desenvolve chips para a hipótese da IA, sugeriu que os pequenos jogadores cresceriam mais do que a demanda geral da IA.
“Como o mundo precisa de mais token (uma única unidade de processamento de um modelo de IA) a Nvidia não pode fornecer chip suficiente para todos, por isso isso nos dá a oportunidade de nos vender de maneira mais ofensiva”, disse Madra.
