Generativ AI har raskt påvirket diskusjoner på tvers av bransjer, med fokus på å utnytte teknologien for innovasjon, kundeservice, produktutvikling og kommunikasjon. Til tross for fremskritt, er noen selskaper trege til å ta i bruk AI og begrenser seg til eksperimentering. Optimismen vokser imidlertid, med en betydelig andel av selskapene som forventer betydelig avkastning fra AI-initiativer. En merkbar trend er agentisk AI, som involverer ulike språkmodeller og komplekse dataarkitekturer. Eksperter fra NVIDIA deler innsikter om AIs fremtid: 1. **Ian Buck:** Etterspørselen etter effektive inference-løsninger vil øke ettersom AI-modeller vokser. Generativ AI har økt kravene til datakraft, men fremskritt i maskinvare og programvare kan redusere kostnadene. Bransjer forventes å akselerere prosesser, støttet av nye arkitekturer og AI-fabrikker, for å takle utfordringer som kvantedatabehandling, som vil se fremskritt i feilretting og infrastruktur. 2. **Bryan Catanzaro:** AI vil bli mer intuitivt og emosjonelt responsivt. Bilde- og videooutput blir fotorealistisk, noe som forbedrer menneskelignende interaksjoner. AI vil også automatisere økonomiske aspekt, bidra til bærekraft, som roboter i landbruket som reduserer bruk av plantevernmidler. AI kan støtte byplanlegging og klimautfordringer. 3. **Kari Briski:** AI-orkestratorer vil håndtere ulike AI-agenter innenfor bedrifter, og forbedre produktivitet og innovasjon. Flertrinns resonnering vil forbedre AI-kapasiteter i forskjellige felt, tilby dypere analyser og mer presise svar. AI-spørringsmotorer vil transformere datamining og forbedre beslutningstaking. 4. **Charlie Boyle:** Agentisk AI vil kreve høyeffektive inference-systemer.

AI-fabrikker i bedrifter vil behandle data til intelligens, og utvide muligheter i datasentre. Væskekjølte datasentre vil optimalisere AI-infrastrukturen, og tilby effektive løsninger for vekst. 5. **Gilad Shainer:** Datasentre vil utvikle seg til integrerte beregningsnettverk for effektiv AI-modellkommunikasjon. Denne endringen vil demokratisere AI-distribusjon, slik at geografisk spredte datasentre kan støtte bedriftsbehov. 6. **Linxi (Jim) Fan:** Robotikk vil utvikle seg mot å forstå vilkårlige språkkommandoer, integrere visjon- og språkmodeller. AIs rolle i inference vil være kritisk, med mindre modeller som oppnår større energieffektivitet, avgjørende for robotikk og mobil intelligens. 7. **Bob Pette:** Bedrifter vil fokusere på skalerbare AI-infrastrukturer. Validerte referansearkitekturer vil forenkle AI-implementeringer. Innen bygg og ingeniørarbeid vil AI optimalisere tidsplaner, budsjetter og designprosesser gjennom generative modeller. 8. **Sanja Fidler:** Nye AI-modeller vil bedre håndtere uforutsigbare situasjoner, hjelpe digitale mennesker og roboter. Nøyaktighet i AI vil forbedre realismen i grafikk og simuleringer. AI-adopsjon vil omfatte bransjer som landbruk og utdanning, forbedre effektivitet. 9. **Andrew Feng:** Akselerert dataanalyse vil bli mainstream, utnytte eksisterende applikasjoner med nye AI-teknologier uten å kreve kodeendringer, forbedre forretningsinnsikt. 10. **Nader Khalil:** Arbeidsstyrken vil se fremveksten av roller som prompt-ingeniører og AI-personlighetsdesignere ettersom AI blir integrert på tvers av sektorer, med fokus på effektivitetsmål som Inntekt Per Ansatt (RPE) for oppstartsbedrifter. Oppsummert er AI's utvikling klar til å påvirke industrien betydelig gjennom forbedrede modeller, infrastruktur og applikasjoner, med vekt på å realisere AIs fulle potensial på tvers av ulike felt.