Jensen Huang spiega perché la rivoluzione dell'AI sarà simile alla rivoluzione industriale "Stiamo producendo qualcosa per la prima volta che non è mai stato prodotto prima, e lo stiamo producendo in volumi estremamente elevati. E la produzione di questa cosa richiede uno strumento nuovo che non è mai esistito prima - è una GPU. E la cosa che stiamo producendo per la prima volta sono i token. Stiamo producendo numeri in virgola mobile in grandi volumi per la prima volta nella storia. E il motivo per cui questi numeri in virgola mobile hanno valore è perché è intelligenza." Jensen continua: "Puoi prendere questi numeri in virgola mobile e riformularli in modo tale che si trasformino in inglese, francese, proteine, sostanze chimiche, grafica, immagini, video, articolazione robotica, articolazione del volante... Quindi ora, il mondo produrrà un'enorme quantità di token. E questi token saranno prodotti in nuovi tipi di data center - li chiamiamo fabbriche di AI." Confronta questo con la rivoluzione industriale: "Ai tempi dell'ultima rivoluzione industriale, l'acqua entra in una macchina, accendi l'acqua, si trasforma in vapore e poi in elettroni. Gli atomi entrano, gli elettroni escono. In questa nuova rivoluzione industriale, gli elettroni entrano e i numeri in virgola mobile escono. E nell'ultima rivoluzione industriale, nessuno capiva perché l'elettricità fosse così preziosa, ma ora viene venduta e commercializzata a kilowattora per dollaro. Ora abbiamo milioni di token per dollaro. E quindi quella stessa logica è incomprensibile per molte persone come l'ultima rivoluzione industriale, ma sarà completamente normale nei prossimi 10 anni. Questi token creeranno nuovi prodotti, nuovi servizi, produttività migliorata in una miriade di settori, e cento trilioni di dollari di industrie sopra di noi." Il principale problema che frena l'AI da molti di questi casi d'uso in questo momento è l'accuratezza, ma Jensen pensa che questo sarà presto risolto. Il modo di pensare a questi modelli, sostiene Jensen, è che il tasso di errore sarà ridotto della metà ogni sei mesi fino a un anno. Il che significa che l'accuratezza e la credibilità raddoppieranno a un ritmo più veloce della Legge di Moore. "Tutti i test con cui attualmente misuriamo questi modelli, il loro tasso di errore si sta riducendo della metà ogni sei mesi. E non c'è motivo per cui non dovremmo aspettarci che tutto diventi superumano molto presto." Fonte video: @stripe (2024)