Nvidia hinterließ einen bedeutenden Eindruck auf der diesjährigen GTC 2024-Konferenz, in der bahnbrechende Fortschritte in der KI-Technologie präsentiert wurden. Unser Medienteam war voll engagiert und bot umfassende Berichterstattung sowie Einblicke hinter die Kulissen mit wichtigen Branchenvertretern. Über vier Tage hinweg führte die VB-Redaktion 21 Live-Interviews direkt vom Messegelände, unterstützt durch Nvidias Partnerschaft mit dem VB Lab.
Wenn Sie es verpasst haben, hier sind einige Höhepunkte aus der Interviewreihe der GTC 2024 (alle Videos von VB finden Sie hier).
Die Zukunft der KI-Fabriken
In einem aufschlussreichen Gespräch mit der Redakteurin Sharon Goldman diskutierten Vertreter von Nvidia, Deloitte und Sustainable Metal Cloud die Transformation von GPU-basierten Rechenzentren – von Nvidia-CEO Jensen Huang als KI-Fabriken bezeichnet. Rohit Tandon, AI General Manager bei Deloitte, betonte, dass die Nutzung der GPU-Leistung über den Chip hinausgeht und die gesamte Infrastruktur umfasst.
„Es ist, als hätte man den besten Motor, aber man muss das richtige Auto bauen und einen fähigen Fahrer haben“, erklärte Tandon. „Die Vision der Gen AI-KI-Fabrik beinhaltet eine solide Infrastruktur, Aktivierung, Vernetzung, Softwareoptimierung und das Talent, es effektiv zu steuern.“
Kosteneffizientere KI-Modelle
Der leitende Redakteur von VB, Dean Takahashi, interviewte Dan Diasio, den Global AI Consulting Leader bei Ernst und Young (EY), über den Ansatz des Unternehmens zur Entwicklung KI-gesteuerter Geschäfte. EY stellte das MIN-Framework – Minimum Intelligence Necessary – vor, das es Kunden ermöglicht, zu innovieren, ohne auf teure Frontier-KI-Modelle angewiesen zu sein.
„Nicht jede Organisation benötigt ein F1-Auto für den Alltag“, sagte Diasio. „Viele können ähnliche Ergebnisse mit kleineren, fein abgestimmten Modellen erzielen, die auf ihr Fachwissen zugeschnitten sind.“
Die Bausteine von Gen AI
Die langjährige Partnerschaft von Microsoft mit OpenAI hat zur Schaffung fortschrittlicher Supercomputer geführt, die für die Einführung von ChatGPT entscheidend sind. Nidhi Chappell, General Manager von Azure Generative AI und HPC, bestätigte die wichtige Rolle von Microsoft bei der Gestaltung des Gen AI-Marktes. Die Zusammenarbeit mit Nvidia geht weiter und nutzt den Azure OpenAI-Service als fundamentale Elemente für Kunden, um KI-Implementierungen zu skalieren.
„In meinen Kundengesprächen bin ich immer wieder überrascht von den Innovationen, die aus diesen Bausteinen entstehen“, sagte Chappell. „Kunden wenden Sprachmodelle auf vielfältige Weise an – zur Optimierung von Produktionsprozessen und zur Steigerung der Mitarbeitereffizienz unter anderem.“
KI in die Produktion bringen
Run:ai, ein Anbieter von Middleware-Lösungen, hilft Unternehmen, die Rechenleistung effektiv zur Konstruktion von KI-Modellen zu nutzen. Firmen wie Adobe beschleunigten ihre KI-Implementierungen mit der Run:ai-Plattform. Während der Konferenz bemerkte CEO Omri Geller einen wachsenden Trend bei Unternehmen, die den Aufbau solider KI-Infrastrukturen priorisieren.
„Sie setzen zunehmend Prioritäten darauf, KI richtig aufzubauen, um Modelle zügig und effizient in der Produktion einzusetzen“, erklärte Geller. „Diese Gespräche umfassen Endkunden bis hin zu unseren Partnern, die mit Run:ai an Produktionsclustern arbeiten.“
Vereinfachung der KI-Adoption
Um die Herausforderungen zu verstehen, mit denen Unternehmen bei der Einführung von KI konfrontiert sind, hat Dell Technologies einen „Easy Button“ entwickelt. Auf der GTC kündigten sie die Dell AI Factory in Zusammenarbeit mit Nvidia an, eine End-to-End-Lösung zur Vereinfachung und Beschleunigung der KI-Integration. Varun Chhabra, Dell SVP für Produktmarketing, erklärte, dass Organisationen Lösungen auf ihre spezifischen Bedürfnisse zuschneiden können.
„Die Aufregung ist spürbar. Dies ist das Jahr der Unternehmens-KI-Adoption“, sagte Chhabra. „Während Cloud-Anbieter POCs initiieren, erwarten wir in diesem Jahr eine breitere Unternehmensintegration.“
Einsatz von KI am Rand
Durch über 2 Milliarden Dollar Investitionen in KI und eine starke Partnerschaft mit Nvidia ist Lenovo mittlerweile der drittgrößte Anbieter von KI-Infrastruktur weltweit. Das Unternehmen konzentriert sich insbesondere auf Edge AI mit seiner Produktlinie ThinkEdge. Beispiele hierfür sind automatisierte Selbstbedienungsstationen bei Kroger und Kioske in Barcelona, die darauf ausgelegt sind, Autounfälle zu erkennen.
„Diese Anwendungen gehen weit über Fabrikeinstellungen hinaus und unterstützen sogar große Fast-Food-Ketten bei der Automatisierung von Drive-Throughs“, sagte Kirk Skaugen, EVP und Präsident von Lenovos Infrastructure Solutions Group. „Es war ein außergewöhnliches Jahr für Edge Computing.“
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