Nvidia (NVDA) के मुख्य कार्यकारी अधिकारी जेन्सेन हुआंग और मेटा प्लेटफ़ॉर्म (META) के मुख्य कार्यकारी अधिकारी मार्क जुकरबर्ग ने सोमवार को SIGGRAPH 2024 में एक चर्चा में भाग लिया, जो कंप्यूटर ग्राफिक्स प्रौद्योगिकी और क्षेत्र में पेशेवरों में रुचि रखने वालों के लिए वार्षिक सम्मेलन
है।उनकी बातचीत में विभिन्न विषयों को शामिल किया गया, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य शामिल है, जो सामग्री बना सकता है, जिसे जनरेटिव एआई के रूप में जाना जाता है, और एआई डेवलपर्स और कलाकारों का समर्थन करने में ओपन-सोर्स संसाधनों का महत्व शामिल है।
वेल्स फ़ार्गो के विश्लेषकों ने चर्चा के कई प्रमुख बिंदुओं की ओर इशारा किया, जिनमें से एक यह भविष्यवाणी थी कि कोई भी एकल, व्यापक AI मॉडल हर उद्देश्य के लिए उपयुक्त नहीं होगा। उन्होंने नोट किया कि हुआंग और जुकरबर्ग ने विभिन्न प्रकार के विशिष्ट जनरेटिव एआई मॉडल के उद्भव के बारे में बात की
।ये मॉडल अलग-अलग यूज़र के लिए डिज़ाइन किए जाएंगे, जिनमें मेटा के AI स्टूडियो जैसे टूल का उपयोग करने वाले अलग-अलग कलाकारों से लेकर विशेष उद्योगों के लिए तैयार किए गए मॉडल तक शामिल हैं। इसके अलावा, यह उम्मीद की जाती है कि विशिष्ट क्षेत्रों या व्यक्तिगत उपयोग के अनुरूप विभिन्न प्रकार के डेटा को संभालने में सक्षम मॉडल व्यापक हो जाएंगे
।एक अन्य महत्वपूर्ण विषय जनरेटिव एआई मॉडल का आगामी रुझान था जो कई प्रकार के डेटा को प्रोसेस कर सकता है। विश्लेषकों ने उदाहरण के तौर पर मेटा के सेगमेंट एनीथिंग मॉडल (एसएएम) पर ध्यान दिया, जो अब अपने दूसरे संस्करण में है। यह मॉडल वीडियो प्रोसेसिंग को भाषा की समझ के साथ मिलाता है और इसे कई परिदृश्यों में लागू किया जा सकता है। वर्तमान में, AI मॉडल को विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए वीडियो सामग्री पर प्रशिक्षित किया जा रहा है, जैसे कि रोबोटिक्स, डिजिटल प्रतिनिधित्व, और ओम्निवर्स जैसे प्लेटफार्मों पर भौतिक दुनिया के सिमुलेशन
।विश्लेषकों ने टिप्पणी की, “हम मानते हैं कि कई प्रकार के डेटा को संसाधित करने वाले उन्नत जनरेटिव एआई मॉडल के विकास और उपयोग को जनरेटिव एआई के विकास के अगले चरण के रूप में देखा जा सकता है।”
चर्चा में ओपन-सोर्स तकनीक के महत्व पर भी जोर दिया गया, जैसा कि वेल्स फ़ार्गो ने उल्लेख किया है।
जुकरबर्ग ने बताया कि Apple (NASDAQ:AAPL) मोबाइल तकनीक के लिए अपने विशेष सिस्टम के साथ बहुत सफल रहा है। हालांकि, आगे देखते हुए, उन्हें उम्मीद है कि भविष्य के कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म खुलेपन को प्राथमिकता देंगे, खासकर
सॉफ्टवेयर निर्माण में।उन्होंने वास्तविक और आभासी दुनिया को मिलाने वाले अनुभवों को बनाने के लिए लामा और संवर्धित/आभासी वास्तविकता के महत्व के बारे में बात की, एक खुले ऑपरेटिंग सिस्टम की वकालत की जो विभिन्न उपकरणों के साथ काम कर सकता है। विश्लेषकों ने इस दृष्टिकोण को महत्वपूर्ण माना, विशेष रूप से अधिक विशिष्ट पारिस्थितिकी तंत्र होने के लिए एनवीडिया की प्रतिष्ठा के प्रकाश में
।भविष्य में, एनवीडिया को उम्मीद है कि बातचीत से परे कार्यों के लिए एआई तकनीक का अधिक उपयोग किया जाएगा, जिसमें ऐसे कार्यक्रम शामिल हैं जो लोगों के साथ बातचीत कर सकते हैं, परिदृश्यों पर विस्तार कर सकते हैं और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का विश्लेषण कर सकते हैं। दूसरी ओर, मेटा सोशल मीडिया में बदलाव की भविष्यवाणी करता है, जो एल्गोरिदम द्वारा सुझाई गई सामग्री से इस समय बनाई गई सामग्री की ओर बढ़ता
है।विश्लेषकों ने कहा, “एआई विकास में अगले चरण के रूप में कार्यक्रमों का बढ़ता उपयोग हमारे निष्कर्षों के अनुरूप है।” “हम देखते हैं कि उच्च-गुणवत्ता वाले प्रोग्राम सिस्टम से अधिक मांग करेंगे और डेटा को संसाधित करने के लिए कार्यभार में 10 से 100 गुना की वृद्धि होने की संभावना है।
”जब AI के लिए ऊर्जा की उपलब्धता के बारे में सवाल किया गया, तो हुआंग ने सकारात्मक प्रतिक्रिया दी।
उन्होंने तर्क दिया कि एआई कार्यों के लिए केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों से ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों में स्थानांतरित होने से समय के साथ ऊर्जा की बचत होगी। उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि 40% कम्प्यूटेशनल कार्य डेटा केंद्रों में होता है, और 60% डेटा ट्रांसफर के कारण होता है। जनरेटिव एआई साइट पर डेटा बनाकर इंटरनेट द्वारा उपयोग की जाने वाली ऊर्जा को कम करेगा। इसके अतिरिक्त, AI डेटा केंद्र आर्थिक रूप से लाभप्रद स्थानों पर स्थापित किए जा सकते हैं, न कि केवल ऊर्जा स्रोतों के पास
।उपभोक्ताओं के लिए नए उत्पादों के बारे में, मेटा स्मार्ट ग्लास को स्मार्टफोन के संभावित प्रतिस्थापन के रूप में मानता है, जो संवर्धित वास्तविकता, आभासी वास्तविकता और मिश्रित वास्तविकता को जोड़ता है, जो उपभोक्ता कंप्यूटिंग उपकरणों में एक नए चरण का संकेत देता है। फिर भी, वे इन उपकरणों के डिजाइन और वजन से संबंधित काफी बाधाओं को पहचानते हैं।
यह लेख AI की सहायता से बनाया और अनुवादित किया गया था और एक संपादक द्वारा इसकी समीक्षा की गई थी। अतिरिक्त जानकारी के लिए, कृपया हमारे नियम और शर्तें देखें.