Generatywna AI szybko wpłynęła na dyskusje w różnych branżach, skupiając się na wykorzystywaniu technologii do innowacji, obsługi klienta, rozwoju produktów i komunikacji. Pomimo postępów, niektóre firmy powoli adoptują AI, ograniczając się jedynie do eksperymentowania. Jednak optymizm rośnie, a znaczna część firm oczekuje znacznego zwrotu z inwestycji z inicjatyw związanych z AI. Zauważalnym trendem jest agentowa AI, która obejmuje różnorodne modele językowe i skomplikowane architektury danych. Eksperci z NVIDIA dzielą się spostrzeżeniami na temat przyszłości AI: 1. **Ian Buck:** Wraz z rozwojem modeli AI wzrośnie zapotrzebowanie na efektywne rozwiązania inferencyjne. Generatywna AI zwiększyła zapotrzebowanie obliczeniowe, ale postęp w sprzęcie i oprogramowaniu może zmniejszyć koszty. Branże przyspieszą procesy, wspierane przez nowe architektury i rozwiązania fabryk AI, aby sprostać wyzwaniom, takim jak obliczenia kwantowe, które przyniosą postępy w korekcji błędów i infrastrukturze. 2. **Bryan Catanzaro:** AI stanie się bardziej intuicyjna i emocjonalnie responsywna. Obrazy i wideo stają się fotorealistyczne, wzmacniając interakcje oparte na ludzkich cechach. AI zautomatyzuje aspekty ekonomiczne, przyczyniając się do zrównoważonego rozwoju, np. roboty w rolnictwie zredukują użycie pestycydów. AI może również wspierać planowanie miast i wyzwania klimatyczne. 3. **Kari Briski:** Orkiestry AI będą zarządzać różnymi agentami AI w przedsiębiorstwach, zwiększając produktywność i innowacyjność. Wieloetapowe rozumowanie poprawi zdolności AI w różnych dziedzinach, oferując głębszą analizę i bardziej precyzyjne odpowiedzi. Silniki zapytań AI zmienią wyodrębnianie danych, poprawiając podejmowanie decyzji. 4.

**Charlie Boyle:** Agentowa AI wymusi wydajne systemy inferencyjne. Fabryki AI w przedsiębiorstwach będą przetwarzać dane na informacje, poszerzając możliwości w centrach danych. Data centers z chłodzeniem cieczowym zoptymalizują infrastrukturę AI, oferując efektywne rozwiązania dla wzrostu. 5. **Gilad Shainer:** Centra danych przekształcą się w zintegrowane sieci obliczeniowe dla efektywnej komunikacji modeli AI. Ta zmiana zdemokratyzuje wdrażanie AI, umożliwiając aby rozproszone geograficznie centra danych wspierały potrzeby przedsiębiorstw. 6. **Linxi (Jim) Fan:** Robotyka poczyni postępy w zrozumieniu dowolnych poleceń językowych, integrując modele związane z wizją i językiem. Rola AI w inferencji będzie kluczowa, a mniejsze modele uzyskają większą efektywność energetyczną, co będzie istotne dla robotyki i inteligencji mobilnej. 7. **Bob Pette:** Przedsiębiorstwa skoncentrują się na skalowalnej infrastrukturze AI. Zweryfikowane architektury referencyjne uproszczą wdrażanie AI. W budownictwie i inżynierii AI zoptymalizuje harmonogramy, budżety i procesy projektowe za pomocą generatywnych modeli. 8. **Sanja Fidler:** Nowe modele AI lepiej poradzą sobie z nieprzewidywalnymi scenariuszami, wspierając ludzi cyfrowych i roboty. Wierność AI zwiększy realizm w grafice i symulacjach. Wdrażanie AI obejmie branże takie jak rolnictwo i edukacja, poprawiając efektywność. 9. **Andrew Feng:** Przyspieszona analityka danych stanie się standardem, wykorzystując istniejące aplikacje z nowymi technologiami AI bez konieczności zmiany kodu, wzmacniając inteligencję biznesową. 10. **Nader Khalil:** Na rynku pracy pojawią się role takie jak inżynierowie promptów i projektanci osobowości AI, gdy AI stanie się integralną częścią różnych sektorów, koncentrując się na metrykach efektywności, takich jak przychód na pracownika (RPE) dla startupów. Podsumowując, ewolucja AI ma znacząco wpłynąć na branże dzięki ulepszonym modelom, infrastrukturze i aplikacjom, kładąc nacisk na realizację pełnego potencjału AI w różnych dziedzinach.