في السنوات القليلة الماضية ، كان لدى أكثر من 50 شركة بامتداد مهمة لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أسرع.
تم إنشاء أول شريحة AI في عام 1992 بواسطة مختبرات بيل الباحث Yann LeCun لتشغيل شبكات عصبية عميقة.
ومع ذلك ، كانت التكنولوجيا سابقة لعصرها ولم تصل إلى السوق الشامل.
تقدم سريعًا إلى عام 2017 وأصبح LeCun الآن المشرف على مختبر الذكاء الاصطناعي المركزي في فيسبوك.
في هذا الوقت تقريبًا ، انفجرت الشبكات العصبية فجأة من حيث الأهمية والشعبية ، حيث حولت الشبكات العصبية على وجه الخصوص أمثال الستجيل بواسطة جوجل, فيسبوكو مایکروسافت.
فيما يلي سنلقي نظرة على بعض الشركات التي تصنع رقائق الذكاء الاصطناعي للسوق المتوقع أن تكون ذات قيمة 129 مليار دولار بحلول 2025.
عند الإعلان عن الصفقة ، قالت ديان براينت ، نائب الرئيس التنفيذي لشركة Intel: "ستعمل خبرة نيرفانا في المحرك والسيليكون على تعزيز حافظة إنتل للذكاء الاصطناعي وتعزيز التعلم العميق أداء والتكلفة الإجمالية للملكية لمعالجات Intel Xeon و Intel Xeon Phi."
أصدرت شركة IBM شركة TruthNorth AI في عام 2014. شريحة الذكاء الاصطناعي ، والتي قدمت كفاءة عميقة شبكة الاستدلال والتفسير الفائق للبيانات ، يضم 256 مليون نقطة تشابك عصبية ، ومليون خلية عصبية ، و 1 مليار ترانزستور.
في أغسطس 2021 ، كشفت الشركة النقاب عن تفاصيل معالجها الجديد IBM Telum الذي يحتوي على تسريع على الرقاقة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي أثناء إجراء المعاملات.
بعد ثلاث سنوات صمم فترة ، وسوف توفر الأعمال رؤى في مقياس للعملاء عبر قطاعات البنوك والتمويل والتجارة والتأمين وخدمة العملاء.
بشكل أساسي ، يسمح المعالج لهؤلاء العملاء بالانتقال من كشف الاحتيال إلى منع الاحتيال عقلية.
نظم Cerebras
تأسست Cerebras Systems في كاليفورنيا في عام 2015 على يد أندرو فيلدمان ومايكل جيمس وشون لي وجان فيليب فريكر وغاري لوترباخ.
أحدث شريحة AI للشركة نموذج هو Cerebras WSE-2 الذي يحتوي على 850,000 نواة و 2.6 تريليون ترانزستور.
شركة GlaxoSmithKline هي عميل رئيسي لشركة Cerebras ، حيث تستخدم مجموعة الرعاية الصحية تقنيتها لتدريب النماذج اللغوية باستخدام البيانات البيولوجية في مقياس لاكتشاف أدوية التحول.
تستخدم AstraZeneca أيضًا Cerebras AI للتكرار والتجربة بسرعة من خلال تشغيل الاستعلامات على آلاف الأوراق البحثية.
NVIDIA
NVIDIA هي وحدة معالجة رسومات صمم الشركة التي تطور وتبيع مشروع رقائق للصناعات التي تباعد بين الألعاب ومراكز البيانات والتصورات المهنية والقيادة الذاتية. تخدم NVIDIA الشركات الكبرى مثل مشروع العملاء ، ويستخدم منصة إستراتيجية حيث يجمع بين أجهزته و نظام البرمجيات أدوات لتعزيز قدرات وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها.
نقلت Nvidia خبرتها في وحدات معالجة الرسومات إلى شرائح AI لأغراض مختلفة. تم استخدام شرائح Xavier ، على سبيل المثال ، في القيادة الذاتية ، بينما تميل شرائح Volta إلى أن تكون أكثر شيوعًا في مراكز البيانات.
يُعتقد أن H100 سيقلل الوقت الذي يستغرقه الذكاء الاصطناعي نموذج لتعلم مهام مثل ترجمة الكلام المباشر إلى لغات مختلفة أو إنشاء تسميات توضيحية.
إن قدرة الشريحة على اكتشاف التزييف العميق للصوت تعني أنه يمكن استخدامها أيضًا لمنع الاحتيال أو انتشار المعلومات المضللة.
جروك
Groq هو أحد أنظمة التعلم الآلي أبدء التي تم تأسيسها في عام 2016 من قبل موظفي Google السابقين جوناثان روس ودوغلاس وايتمان مع المستثمر شامات باليهابيتيا.
بمعنى آخر ، يمكن للمطورين قضاء المزيد من الوقت على الخوارزميات ووقت أقل في تكييف حلولهم لتناسب الأجهزة.
الوجبات الرئيسية:
تم تأسيس أكثر من 50 شركة في السنوات القليلة الماضية مع أ مهمة لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أسرع. لاعبين رئيسيين مثل فيسبوك, الستجيل بواسطة جوجلو مایکروسافت قاموا أيضًا بتطوير التكنولوجيا في سعيهم لدمج الشبكات العصبية.
أصبحت إنتل حاضرة في السوق بعد الاستحواذ على شركة نيرفانا سيستمز في عام 2016 ، بينما تساعد رقائق الذكاء الاصطناعي من شركة آي بي إم الشركات على تغيير منتجاتها عقلية من كشف الاحتيال إلى منع الاحتيال.
تم استخدام رقائق الذكاء الاصطناعي من أنظمة Cerebras من قبل شركات الرعاية الصحية لإجراء البحوث بسرعة واكتشاف الأدوية الجديدة. من ناحية أخرى ، نقلت Nvidia خبرتها في وحدات معالجة الرسومات إلى شرائح AI مع تطبيقات معالجة اللغة والصوت المهمة.
Gennaro هو منشئ FourWeekMBAالتي وصلت إلى حوالي أربعة ملايين رجل أعمال ، من المديرين التنفيذيين والمستثمرين والمحللين ومديري المنتجات ورواد الأعمال الرقمية الطموحين في عام 2022 وحده | وهو أيضًا مدير المبيعات لتوسيع نطاق التكنولوجيا الفائقة في صناعة الذكاء الاصطناعي | في عام 2012 ، حصل جينارو على ماجستير في إدارة الأعمال الدولية مع التركيز على تمويل الشركات واستراتيجية الأعمال.
