AI ကုမ္ပဏီတို့အဖွဲ့များအနေဖြင့် Nvidia က အလွယ်အပေါ် မျှတစွာ၌ သူတို့ရဲ့ကြိုးစားမှုများကို ဖျက်သိမ်းနိုင်ပြီး သေချာကြံဆနိုင်မှုကို မျှော်လင့်ကြပေမယ့်၊ AI inference platform Baseten ရဲ့ cofounder တစ်ဦးဖြစ်တဲ့ Tuhin Srivastava က ငြင်းလင်းစွာ မေ့မနေရပဲ တည်ငြိမ်းခဲ့ပါတယ်။ "AI ပိုင်းအကြောင်းဆိုတာ — သင်အကြံမရှိဘဲ မုန်တိုင်းကို မီးဖွင့်ရတဲ့အကြောင်းပါ" ဟု Srivastava က Business Insider ကို ပြောခဲ့ပါတယ်။ ဤအခြေအနေမှာ မည်သည့်အခြေအနေမျိုးကို မလျော့နည်းစေရန် ကြိုးပမ်းနေပြီး မည်သည့်နည်းလမ်းများ ပိုမိုပြောင်းလဲနိုင်သည်ကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသည်။ သူ့နည်းလမ်းကို အပြည့်အဝလွတ်မခံပဲ၊ ပြောင်းလဲမှုအတွက် ပြင်ဆင်ထားသည်။ ဒီနှစ်မကြာမီကာလ၊ DeepSeek ရဲ့ ထူးခြားသော AI မော်ဒယ်သည် Srivastava နှင့် သူမ၏အဖွဲ့ကို တိုက်တိုက်ရိုက် စီမံခန့်ခွဲနိုင်ရန် စိန်ခေါ်ခဲ့ပါသည်။ inference ဟူသည် ကိုရိုနိုင်းချက်အနေဖြင့် AI ထွက်ပို့များကို ထုတ်ပေးနိုင်သော ကွန်ပျူတာချုပ်လုပ်မှုဖြစ်ပြီး၊ မော်ဒယ်အာရုံစိုက်မှုကြောင့် ကြာမြင့်လာခဲ့တာကြောင့် အချိန်အလိုက် ပြန်လည်ဖြေကြားမှုများက ခက်ခဲခဲ့သည်။ Baseten ၏ဖောက်သည်များက မြန်မြန်ဆန်ဆန် ဝယ်ယူနိုင်ရန် မေတ္တာအမိန့်ပေးခဲ့သည်။ ယင်းအတွက် Baseten သည် Nvidia ၏ အဆင့်မြင့် H200 chips များကို လုပ်နိုင်ခဲ့ပြီး၊ ဒါပေမယ့် Nvidia ၏ Triton Inference Server ဆော့ဖ်ဝဲသည် ပြင်းပြပြီး မော်ဒယ်ကို ကုလားအိုငါးနဲ့ ခဲခဲမောင်းနှောင်ခဲ့သည်။ ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် Baseten သည် ကိုယ့်ယုံကြည်မှုအပေါ်မူတည်ပြီး မော်ဒယ်ပလက်ဖောင်းကို ထုတ်ဖော်တီထွင်ခဲ့ပြီး ယခုအခါတွင် များစွာအသုံးပြုနေသည်။ သို့သော်၊ မေလ မြောက်ပိုင်းတွင် Nvidia သည် GTC စည်းစနစ်များတွင် Dynamo ဟုခေါ်သော ဖွင့်စုံမည်သော inference platform အသစ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ထို platform သည် ကြီးမားသောစဉ်းစားမှု မော်ဒယ်များကို ထိရောက်စွာ ခံနိုင်ဖို့ ဒီဇိုင်းလုပ်ထားသည်။ Nvidia ၏ CEO Jensen Huang သည် Dynamo ကို “AI စက်ရုံရဲ့ မောင်းချသောစနစ်” ဟု သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ Srivastava သည် Nvidia ၏ ရွေးချယ်မှုသည် မဖြစ်မနေလိုအပ်ခဲ့ပြီး Nvidia ၏ platform က Baseten ကိုကျော်လွန်သွားမည်ဆိုပါက သူ့အဖွဲ့အနေနဲ့ ချက်ချင်း မျှော်လင့်ချက်အတိုအထောက်က ယူမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုအတွက် မကြာခင်အချိန် ၃ လအတွင်းအတွင်း ပြီးဆုံးမည်ဟု ထင်ရှားသည်။ AI လောကအတွက် ဖလှယ်မှုများမကြာခဏဖြစ်လာရစေပြီး၊ မော်ဒယ်များသည် အကြီးအကျယ် ခက်ခဲမှု့ကြောင့် ငြင်းငြင်းခံရနိုင်သော်လည်း၊ အပြီးရှ Refမိချက်များနှင့် သင်္ချာတိုးတက်မှုများအပြီး၊ မော်ဒယ်များသည် ပိုလျော့နည်းလာကြသည်။ ဖွံ့ဖြိုးသူများအနေဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်၊ မြန်နှုန်း၊ မျှတမှုနှင့် hardware လိုအပ်ချက်များကို ညီအောင်ကြပ်တည်း မျှတစွာ စီမံခန့်ခွဲရသည်။ Karl Mozurkewich, cloud ဖွံ့ဖြိုးမှုကုမ္ပဏီ Valdi ၏အင်ဂျင်နီယာကြီးက တစ်မူတည်းသော framework သို့မဟုတ်နည်းလမ်းကို မာမတ်မခံရရန် သတိပေးသည်။ ဒါကဲ့သို့အပြင်၊ developer များနှင့် YouTuber တစ်ဦးဖြစ်သူ Theo Brown က သူမ၏ကုၽံး Ping ဆိုသော AI သတ်မှတ်တပ်ဆင်မှုများကို တူညီစွာအရေးကြီးအောင် မြင်မြင်သာသာဖော်ပြနေပြီး၊ သမိုင်းအရ မရှိမဖြစ်သည့်လုပ်ရပ်များကို သက်သာစေခြင်း၊ ငွေချေးခြင်းနှင့် အလုပ်ရှုပ်ယ့်နေရာများကို မဖြစ်စေဘူးလို့ ယုံကြည်ပြီးဖြစ်သည်။ သူ၏အလုပ်အတူစတင်ချိန်တွင် Brown သည် ကြေညာခဲ့သည်။ သူ့အနေနဲ့ အချိန်ကုန်ငြင်းများ မဖြစ်စေဘဲ ညှပ်ကာ ပြန်လည်ဖော်ဆောင်ရန် ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ ဤအမြန်ပြောင်းလဲမှု၊ လောကီသသူအနေနဲ့ ထိထိရောက်ရောက် ပိုမိုအရေးပါလာသည်။ အကြီးစား AI စပျစ်တွေဖြစ်သူ Nvidia ကဲ့သို့ လုပ်ငန်းကြီးများနှင့်အတူ ရိုးရာအရပ်များလည်း ပိုမိုလျော့ချမည့် ချစ်ချင်မှု၊ အကြမ်းဖျင်းပုံစံများကို ပြောင်းလဲနေရပါသည်။ စက်ရုပ်မည့်က်ဆုံးကို ဖြတ်သန်းနိုင်ရန် လုပ်ငန်းများနှင့် ဖွံ့ဖြိုးသူများအတွက် မျှတသောအပြောင်းအလဲများ လိုအပ်နေသည်။ ဒီအခါတွင် ကောင်းမွန်သောအနာဂတ်အတွက် ခင်းကျင်းနေပါသည်။