Generatiivne tehisintellekt on kiiresti mõjutanud arutelusid tööstusharudes, keskendudes tehnoloogia kasutamisele innovatsioonis, klienditeeninduses, tootearenduses ja suhtluses. Vaatamata edusammudele, on mõned ettevõtted AI omaksvõtmisel aeglased, piirdudes vaid eksperimenteerimisega. Kuid optimism kasvab, kuna märkimisväärne osa ettevõtetest ootab AI algatustest olulist investeeringutasuvust. Märkimisväärne trend on agentne AI, mis hõlmab mitmekesiseid keelemudeleid ja keerulisi andmearhitektuure. NVIDIA eksperdid jagavad tehisintellekti tuleviku kohta: 1. **Ian Buck:** Efektiivsete järelduslahenduste nõudlus tõuseb AI mudelite kasvades. Generatiivne AI on suurendanud arvutusvajadust, kuid riist- ja tarkvara täiustused võivad kulusid vähendada. Tööstusharud kiirendavad protsesse, mida toetavad uued arhitektuurid ja AI tehase lahendused, et lahendada selliseid väljakutseid nagu kvantarvutamine, mis edeneb veaparanduses ja infrastruktuuris. 2. **Bryan Catanzaro:** AI muutub intuitiivsemaks ja emotsionaalselt reageerivamaks. Pildid ja video väljundid muutuvad fotorealistlikuks, suurendades inimtaolisi suhtlusi. AI automatiseerib ka majanduslikke aspekte, panustades säästvusse, näiteks robotid põllumajanduses vähendavad pestitsiidide kasutamist. AI saab aidata linnaarenduses ja kliimaprobleemides. 3. **Kari Briski:** AI korraldajad haldavad ettevõtetes mitmekesiseid AI agente, parandades tootlikkust ja innovatsiooni. Mitmeastmeline arutluskäik täiustab AI võimekust erinevates valdkondades, pakkudes sügavamat analüüsi ja täpsemaid vastuseid. AI päringumootorid muudavad andmete kaevandamise, parandades otsustamist. 4. **Charlie Boyle:** Agentne AI vajab suure jõudlusega järeldussüsteeme.

Ettevõtete AI tehased töötlevad andmeid intelligentsuseks, laiendades võimekusi andmekeskustes. Vedelikjahutusega andmekeskused optimeerivad AI infrastruktuuri, pakkudes kasvu jaoks tõhusaid lahendusi. 5. **Gilad Shainer:** Andmekeskused arenevad integreeritud arvutusstruktuurideks AI mudelite tõhusaks suhtluseks. See muudatus demokratiseerib AI juurutamist, võimaldades geograafiliselt hajutatud andmekeskustel toetada ettevõtete vajadusi. 6. **Linxi (Jim) Fan:** Robotika liigub arbitrary keelekäskluste mõistmise suunas, integreerides nägemise ja keelemudelid. AI roll järeldustes on kriitiline, väiksemad mudelid saavutavad suurema energiatõhususe, olles võtmetähtsusega robotika ja mobiilse intelligentsuse jaoks. 7. **Bob Pette:** Ettevõtted keskenduvad mastaabitavatele AI infrastruktuuridele. Kinnitatud võrdlusarhitektuurid lihtsustavad AI juurutusi. Ehitus- ja inseneritöös optimeerib AI generatiivsete mudelite kaudu ajalisi graafikuid, eelarveid ja disainiprotsesse. 8. **Sanja Fidler:** Uued AI mudelid suudavad paremini käsitleda ettearvamatuid stsenaariume, abistades digitaalseid inimesi ja roboteid. AI täpsus suurendab graafika ja simulatsioonide realismi. AI kasutuselevõtt laieneb sellistesse tööstusharudesse nagu põllumajandus ja haridus, parandades efektiivsust. 9. **Andrew Feng:** Kiirendatud andmeanalüüs muutub tavapäraseks, rakendades olemasolevaid rakendusi uute AI tehnoloogiatega ilma koodimuudatusteta, suurendades ärialast luurevõimet. 10. **Nader Khalil:** Tööturul tekivad rollid nagu prompt-insenerid ja AI isiksuse disainerid, kui AI muutub sektoriüleselt oluliseks, keskendudes efektiivsuse mõõdikutele nagu tulu töötaja kohta (RPE) idufirmadele. Kokkuvõttes on AI areng valdkondi suures osas mõjutamas täiustatud mudelite, infrastruktuuri ja rakenduste kaudu, rõhuasetusega AI täieliku potentsiaali realiseerimisele erinevates valdkondades.