Za spiskiem mającym na celu przełamanie kontroli Nvidii nad sztuczną inteligencją poprzez atakowanie oprogramowania
San Francisco: Nvidia osiągnęła kapitalizację rynkową na poziomie 2,2 biliona dolarów, produkując chipy ze sztuczną inteligencją, które stały się siłą napędową nowej ery technologii generatywnych sztuczna inteligencja programistów, od startupów po Microsoft, OpenAI i Google-matkę Alphabet.
Niemal równie ważny dla sprzętu jest kod komputerowy, z którego korzysta firma przez prawie 20 lat, co sprawia, że konkurencja z nią jest prawie niemożliwa. Ponad 4 miliony programistów na całym świecie korzysta z CUDA firmy Nvidia oprogramowanie platforma do tworzenia sztucznej inteligencji i innych aplikacji. Teraz koalicja firm technologicznych, w skład której wchodzą Qualcomm, Google i Intel, planuje poluzować uścisk Nvidii, atakując tajną broń chipowego giganta: oprogramowanie, które utrzymuje programistów przywiązanych do chipów Nvidia. Stanowią część rosnącej grupy finansistów i firm próbujących udaremnić dominację Nvidii w sztucznej inteligencji.
„Właściwie pokazujemy programistom, jak migrować z platformy Nvidia” – powiedział w wywiadzie dla Reuters Vinesh Sukumar, szef ds. sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Qualcomm. Począwszy od technologii opracowanej przez firmę Intel o nazwie OneAPI, Fundacja UXL, konsorcjum firm technologicznych, planuje zbudować pakiet oprogramowania i narzędzi, które będą w stanie zasilać wiele typów chipów akceleratorów AI, powiedzieli agencji Reuters dyrektorzy związani z grupą. Celem projektu open source jest umożliwienie działania kodu komputerowego na dowolnej maszynie, niezależnie od tego, jaki chip i sprzęt go obsługuje.
„Chodzi konkretnie – w kontekście ram uczenia maszynowego – o to, jak stworzyć otwarty ekosystem oraz promować produktywność i wybór sprzętu” – powiedział w wywiadzie agencji Reuters dyrektor Google i główny technolog ds. obliczeń o wysokiej wydajności, Bill Hugo. Hugo powiedział, że Google jest jednym z członków założycieli UXL i pomaga określić techniczny kierunek projektu.
Techniczny komitet sterujący UXL przygotowuje się do ustalenia specyfikacji technicznych w pierwszej połowie tego roku. Inżynierowie planują dopracować szczegóły techniczne do „dojrzałego” stanu do końca roku – podają dyrektorzy. Dyrektorzy ci podkreślili potrzebę zbudowania solidnych podstaw obejmujących wkład wielu firm, które można również wdrożyć na dowolnym chipie lub sprzęcie.
Oprócz początkowych zaangażowanych firm, UXL będzie zabiegać o względy firm zajmujących się przetwarzaniem w chmurze, takich jak Amazon.com i Microsoft Azure, a także dodatkowych producentów chipów. Od wrześniowego uruchomienia UXL zaczął już otrzymywać wkład techniczny od stron trzecich, w tym członków fundacji i osób z zewnątrz zainteresowanych korzystaniem z technologii open source, stwierdzili zaangażowani dyrektorzy. Intel OneAPI jest już użyteczny, a drugim krokiem jest stworzenie standardowego modelu programowania obliczeń przeznaczonego dla AI.
UXL planuje przeznaczyć swoje zasoby na rozwiązywanie najpilniejszych problemów obliczeniowych zdominowanych przez kilku producentów chipów, takich jak najnowsze aplikacje AI i aplikacje obliczeniowe o wysokiej wydajności. Te wczesne plany uwzględniają długoterminowy cel organizacji, jakim jest pozyskanie masy krytycznej programistów do swojej platformy. Ostatecznie UXL ma na celu wspieranie sprzętu i kodu Nvidii w dłuższej perspektywie.
Zapytany o wysiłki w zakresie oprogramowania typu open source i finansowanego przez fundusze venture capital mające na celu przełamanie dominacji sztucznej inteligencji Nvidii, dyrektor wykonawczy Nvidii, Ian Buck, powiedział w oświadczeniu: „Świat nabiera przyspieszenia. Nowe pomysły w zakresie przyspieszonego przetwarzania danych pochodzą z całego ekosystemu, a to będzie pomóc w rozwoju sztucznej inteligencji i zakresie możliwości przyspieszonego przetwarzania danych”.
Prawie 100 startupów
Plany Fundacji UXL są jednymi z wielu wysiłków mających na celu pozbycie się kontroli Nvidii nad oprogramowaniem obsługującym sztuczną inteligencję. Jak wynika z niestandardowych danych opracowanych przez PitchBook na zlecenie Reuters, podmioty finansujące przedsięwzięcia typu venture i dolary korporacyjne przeznaczyły ponad 4 miliardy dolarów na 93 oddzielne przedsięwzięcia.
Zainteresowanie wytrąceniem Nvidii ze względu na potencjalną słabość w oprogramowaniu wzrosło w zeszłym roku, a start-upy mające na celu wyłapanie dziur w kierownictwie firmy pochłonęły w 2023 roku nieco ponad 2 miliardy dolarów w porównaniu z 580 milionami dolarów rok wcześniej, wynika z danych z PitchBooka. Sukces w cieniu grupy Nvidii zajmującej się przetwarzaniem danych AI to osiągnięcie, które będzie w stanie osiągnąć niewielu startupów.
CUDA firmy Nvidia to fascynujące oprogramowanie na papierze, ponieważ jest w pełni funkcjonalne i stale się rozwija zarówno dzięki wkładowi Nvidii, jak i społeczności programistów. „Ale nie to jest naprawdę ważne” – powiedział Jay Goldberg, dyrektor generalny D2D Advisory, firmy finansowej i firma zajmująca się doradztwem strategicznym.
Niemal równie ważny dla sprzętu jest kod komputerowy, z którego korzysta firma przez prawie 20 lat, co sprawia, że konkurencja z nią jest prawie niemożliwa. Ponad 4 miliony programistów na całym świecie korzysta z CUDA firmy Nvidia oprogramowanie platforma do tworzenia sztucznej inteligencji i innych aplikacji. Teraz koalicja firm technologicznych, w skład której wchodzą Qualcomm, Google i Intel, planuje poluzować uścisk Nvidii, atakując tajną broń chipowego giganta: oprogramowanie, które utrzymuje programistów przywiązanych do chipów Nvidia. Stanowią część rosnącej grupy finansistów i firm próbujących udaremnić dominację Nvidii w sztucznej inteligencji.
„Właściwie pokazujemy programistom, jak migrować z platformy Nvidia” – powiedział w wywiadzie dla Reuters Vinesh Sukumar, szef ds. sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Qualcomm. Począwszy od technologii opracowanej przez firmę Intel o nazwie OneAPI, Fundacja UXL, konsorcjum firm technologicznych, planuje zbudować pakiet oprogramowania i narzędzi, które będą w stanie zasilać wiele typów chipów akceleratorów AI, powiedzieli agencji Reuters dyrektorzy związani z grupą. Celem projektu open source jest umożliwienie działania kodu komputerowego na dowolnej maszynie, niezależnie od tego, jaki chip i sprzęt go obsługuje.
„Chodzi konkretnie – w kontekście ram uczenia maszynowego – o to, jak stworzyć otwarty ekosystem oraz promować produktywność i wybór sprzętu” – powiedział w wywiadzie agencji Reuters dyrektor Google i główny technolog ds. obliczeń o wysokiej wydajności, Bill Hugo. Hugo powiedział, że Google jest jednym z członków założycieli UXL i pomaga określić techniczny kierunek projektu.
Techniczny komitet sterujący UXL przygotowuje się do ustalenia specyfikacji technicznych w pierwszej połowie tego roku. Inżynierowie planują dopracować szczegóły techniczne do „dojrzałego” stanu do końca roku – podają dyrektorzy. Dyrektorzy ci podkreślili potrzebę zbudowania solidnych podstaw obejmujących wkład wielu firm, które można również wdrożyć na dowolnym chipie lub sprzęcie.
Oprócz początkowych zaangażowanych firm, UXL będzie zabiegać o względy firm zajmujących się przetwarzaniem w chmurze, takich jak Amazon.com i Microsoft Azure, a także dodatkowych producentów chipów. Od wrześniowego uruchomienia UXL zaczął już otrzymywać wkład techniczny od stron trzecich, w tym członków fundacji i osób z zewnątrz zainteresowanych korzystaniem z technologii open source, stwierdzili zaangażowani dyrektorzy. Intel OneAPI jest już użyteczny, a drugim krokiem jest stworzenie standardowego modelu programowania obliczeń przeznaczonego dla AI.
UXL planuje przeznaczyć swoje zasoby na rozwiązywanie najpilniejszych problemów obliczeniowych zdominowanych przez kilku producentów chipów, takich jak najnowsze aplikacje AI i aplikacje obliczeniowe o wysokiej wydajności. Te wczesne plany uwzględniają długoterminowy cel organizacji, jakim jest pozyskanie masy krytycznej programistów do swojej platformy. Ostatecznie UXL ma na celu wspieranie sprzętu i kodu Nvidii w dłuższej perspektywie.
Zapytany o wysiłki w zakresie oprogramowania typu open source i finansowanego przez fundusze venture capital mające na celu przełamanie dominacji sztucznej inteligencji Nvidii, dyrektor wykonawczy Nvidii, Ian Buck, powiedział w oświadczeniu: „Świat nabiera przyspieszenia. Nowe pomysły w zakresie przyspieszonego przetwarzania danych pochodzą z całego ekosystemu, a to będzie pomóc w rozwoju sztucznej inteligencji i zakresie możliwości przyspieszonego przetwarzania danych”.
Prawie 100 startupów
Plany Fundacji UXL są jednymi z wielu wysiłków mających na celu pozbycie się kontroli Nvidii nad oprogramowaniem obsługującym sztuczną inteligencję. Jak wynika z niestandardowych danych opracowanych przez PitchBook na zlecenie Reuters, podmioty finansujące przedsięwzięcia typu venture i dolary korporacyjne przeznaczyły ponad 4 miliardy dolarów na 93 oddzielne przedsięwzięcia.
Zainteresowanie wytrąceniem Nvidii ze względu na potencjalną słabość w oprogramowaniu wzrosło w zeszłym roku, a start-upy mające na celu wyłapanie dziur w kierownictwie firmy pochłonęły w 2023 roku nieco ponad 2 miliardy dolarów w porównaniu z 580 milionami dolarów rok wcześniej, wynika z danych z PitchBooka. Sukces w cieniu grupy Nvidii zajmującej się przetwarzaniem danych AI to osiągnięcie, które będzie w stanie osiągnąć niewielu startupów.
CUDA firmy Nvidia to fascynujące oprogramowanie na papierze, ponieważ jest w pełni funkcjonalne i stale się rozwija zarówno dzięki wkładowi Nvidii, jak i społeczności programistów. „Ale nie to jest naprawdę ważne” – powiedział Jay Goldberg, dyrektor generalny D2D Advisory, firmy finansowej i firma zajmująca się doradztwem strategicznym.
