xAI Elona Muska a Nvidia, gigant v oblasti výroby čipů, spolupracují na projektu v hodnotě 30 miliard dolarů zaměřeném na infrastrukturu umělé inteligence (AI). Dne 19. března oznámil Fond AI Infrastruktury přidání těchto dvou vysoce profilovaných hráčů. Tento fond, který podporují BlackRock, Microsoft a investiční skupina MGX z Abú Zabí, si klade za cíl zajistit 100 miliard dolarů na rozvoj AI. Jensen Huang, zakladatel a CEO společnosti Nvidia, uvedl: „Globální rozvoj infrastruktury AI prospěje každé společnosti a zemi, které usilují o ekonomický růst a hledají řešení nejpalčivějších problémů světa. “ Zdůraznil, že „továrny na AI poháněné komplexní infrastrukturou AI společnosti Nvidia promění data v inteligenci, urychlí každý průmysl a umožní společnosti dosáhnout bezprecedentních průlomů. “ Minulý rok zahájily Microsoft a BlackRock fond s cílem financovat výstavbu datových center a identifikovat udržitelné zdroje energie pro tato zařízení. Toto oznámení následuje po Huangových poznámkách na konferenci pro vývojáře Nvidie, kde zdůraznil kritickou výpočetní sílu nezbytnou pro evoluci AI směrem k agentním a důvodovým modelům.

„AI zažívá inflexní bod, “ uvedl během akce, která je často popisována jako „Woodstock AI“, a poukázal na to, že posun směrem k složitějšímu zdůvodňování vyžaduje výrazně více výpočtové síly. I když tradiční velké jazykové modely potřebují méně výpočetní síly než agentní modely, poskytují okamžité odpovědi. Naopak modely zdůvodňování vyžadují větší výkon, jelikož se před poskytnutím odpovědí zapojují do rozsáhlého vnitřního zdůvodňování, což může trvat déle. „Abychom udrželi rychlost reakce a předešli frustraci během čekání, musíme nyní počítat desetkrát rychleji, “ vysvětlil Huang. „Celková výpočetní náročnost se zvýšila alespoň stokrát. “ Také upozornil, že průmysl AI se bude i nadále silně spoléhat na GPU od Nvidie, v návaznosti na nedávné události týkající se čínského startupu DeepSeek. Tato společnost tvrdila, že k trénování svého vysoce výkonného základního AI modelu použila pouze 2 000 pomalejších čipů Nvidia H800, zatímco firmy jako OpenAI obvykle potřebují desítky tisíc.