NVIDIA ובינה מלאכותית: תפקידה של NVIDIA במהפכת הבינה המלאכותית

אין זה סוד ש- NVIDIA ‏(NVDA) מילאה תפקיד משמעותי בפיתוח טכנולוגיות של בינה מלאכותית (AI).

ניתן לומר כי החברה הייתה בחזית מהפכת הבינה המלאכותית מאז מעורבותה בקידום הלמידה העמוקה (DL) באמצעות מעבדי הגרפיקה שלה בשנות ה-90, אשר שימשו להפעלת אלגוריתמים של טכנולוגיה זו.

אבל מה הייתה בדיוק תרומתה של NVIDIA לטכנולוגיית הבינה המלאכותית ומה המשמעות של תרומה זו ביחס למניותיה?

הנה מה שאתם צריכים לדעת:

מהי המשמעות של בינה מלאכותית?

ראשית, כדי להבין כיצד NVIDIA תרמה למהפכת הבינה המלאכותית, חשוב לדעת מה בדיוק עומד מאחורי מושג זה.

בינה מלאכותית היא טכנולוגיה המדמה קוגניציה אנושית בתוכנה ובמכונות. היא נפוצה במוצרים רבים שאנו משתמשים בהם על בסיס יומיומי, כמו מערכות ניווט (GPS), צ'אטבוטים כמו ChatGPT של OpenAI, או עוזרים דיגיטליים כמו סירי של אפל ואלקסה של אמזון.

כדי להבין טוב יותר מהי בינה מלאכותית, תוכלו לקרוא את המאמר שלנו שכותרתו "מניות בינה מלאכותית (AI): חברות הבינה המלאכותית הגדולות ביותר."

סוגי שימושים של בינה מלאכותית

על מנת להבין טוב יותר את חידושי הבינה המלאכותית של NVIDIA, ייתכן שיהיה כדאי גם ללמוד על הסוגים השונים של בינה מלאכותית. אלה הם הסוגים העיקריים:

בינה מלאכותית של מכונה ריאקטיבית (Reactive Machine AI)

לסוג זה של בינה מלאכותית אין זיכרון והוא מבוסס על מודל קלט-פלט, לפיו הקלט מספק את אותו פלט. בנוסף, סוג זה נחשב ריאקטיבי משום שהוא מגיב לסוגים מסוימים של נתונים. אחת מהדוגמאות הפופולריות ביותר לבינה מלאכותית של Reactive Machine היא "ההמלצות" שניתנות לנו בשירותי סטרימינג או באתרי סחר.

בינה מלאכותית עם זיכרון מוגבל (Limited Memory AI)

סוג זה של בינה מלאכותית מבוסס על למידת מכונה ופועל על סמך נתונים היסטוריים או נתונים מהעבר, והוא נפוץ לעתים קרובות בכלי רכב אוטונומיים (המסתמכים על נתונים מהעבר כדי לחזות תנועות), עוזרי קול וירטואליים וצ'אטבוטים.

בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלים של שפה (Generative AI & LLMs)

סוג זה של בינה מלאכותית הוא בעל זיכרון מוגבל, ומייצר סוגים שונים של תוכן על ידי לקיחת קלטים כגון אודיו, טקסט או וידאו והפיכתם לתוכן חדש.

בעוד שקיימים סוגים שונים של בינה מלאכותית גנרטיבית, מודלים של שפה גדולה (LLMs) נחשבים לאחד הפופולריים ביותר שבהם, לאור השימושים הנפוצים שלהם. מודלים של שפה גדולה (LLMs) יכולים לבצע פונקציות כגון ניהול שיחות, מתן הסברים ומענה על שאלות.

דוגמאות פופולריות לבינה מלאכותית גנרטיבית כוללות את ChatGPT של OpenAI, את Gemini של גוגל (שנקרא בעבר Bard) ואת Copilot של מיקרוסופט.

תרומותיה של NVIDIA לפיתוח בינה מלאכותית

במשך תקופה ארוכה, בעוד ש-NVIDIA הציעה שפע של מוצרים ושירותים, היא זכתה להכרה נרחבת בעיקר כ-"חברת משחקים". אף על פי כן, בשנים האחרונות היא התפרסמה יותר בזכות מעורבותה בעולם הבינה המלאכותית. אלה הן התרומות העיקריות שלה לפיתוח טכנולוגיה זו:

CUDA

חברת NVIDIA יצרה את ערכת הכלים של תוכנת CUDA בשנת 2006. היא אפשרה שימוש במחשוב מקבילי, ובכך סיפקה את התשתית הדרושה לפונקציות של בינה מלאכותית כגון למידה עמוקה, עיבוד שפה טבעית וזיהוי תמונה.

מעבדי A100

בשנת 2020, NVIDIA הוציאה את סדרת כרטיסי ה-GPU A100 שלה, שהם כרטיסי GPU הנחשבים לפורצי דרך בתחום המחקר והפיתוח של בינה מלאכותית. הם מאפשרים תהליכי בינה מלאכותית כמו עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה, והם מבוקשים מאוד.

צ'אט GPT

בשנת 2022, הושק ChatGPT ועורר באזז גדול בעולם הטכנולוגיה. צ'אטבוט זה נוצר על ידי OpenAI ו- Microsoft (MSFT) אך התבסס על תשתית טכנולוגית הפועלת על גבי מעבדים גרפיים של NVIDIA.

מדוע מעבדים גרפיים הם שימושיים לבינה מלאכותית?

יחידות עיבוד גרפיות (GPU) נחשבות באופן ניכר כחלק מהחידושים הטכנולוגיים השימושיים ביותר עבור בינה מלאכותית. זאת בשל יכולתן לבצע חישובים טכניים מורכבים ביעילות ובמהירות.

מעבדים גרפיים (GPU) מושווים לעתים קרובות למעבדים מרכזיים (CPU). למרות שמעבדים מרכזיים נחשבים למעבדים החשובים ביותר הנמצאים בכל מחשב, מעבדים גרפיים (GPU) נחשבים לחשובים מאוד גם הם, בזכות יכולתם לבצע את פונקציות הבינה המלאכותית שהוזכרו לעיל מהר יותר.

פתרונות הבינה המלאכותית הארגוניים של NVIDIA

נכון לשנת 2024, פתרונות הבינה המלאכותית העיקריים של NVIDIA כוללים בינה מלאכותית גנרטיבית, בינה מלאכותית לניתוח נתונים, אימון בינה מלאכותית, הסקת מסקנות של בינה מלאכותית, בינה מלאכותית לדיבור ובינה מלאכותית בתחום אבטחת הסייבר.

• בינה מלאכותית גנרטיבית מאפשרת יצירה מהירה של תוכן כמו מודלים תלת-ממדיים, אנימציה וקול.
• ניתוח נתונים (Data Analytics) עושה שימוש במדע הנתונים כדי לאפשר פונקציות של בינה מלאכותית וזרימת עבודה של נתונים מקצה לקצה.
• אימון בינה מלאכותית מאפשר לעסקים להשתמש בבינה מלאכותית גנרית ובמודלים של שפה בענן ובתשתית שלהם.
• בתהליך ה-AI שנקרא הסקה (Inference) ניתן להשתמש במגוון פלטפורמות ויישומים.
• בינה מלאכותית דיבורית יכולה לשמש ארגונים לבניית תקשורת מבוססת בינה מלאכותית שתסייע להם לתקשר עם לקוחות.
• אבטחת סייבר משתמשת בבינה מלאכותית כדי להגן על מרכזי נתונים מפני מתקפות סייבר.

השקעות הבינה המלאכותית של NVIDIA

מעבר למוצרי הבינה המלאכותית שלה, NVIDIA הגבירה את מעורבותה בתחום הבינה המלאכותית עוד יותר הודות להשקעותיה בחברות המקדמות אותה:

Arm Holding (ARM)

NVIDIA הודיעה על השקעתה בחברת המוליכים למחצה הבריטית ARM Holdings ‏(ARM) כבר בשנת 2020. לפי ההודעה היא התכוונה לרכוש אותה תמורת 40 מיליארד דולר. אף על פי כן, העסקה לא יצאה לפועל. במקום זאת, נכון לפברואר 2024, NVIDIA מחזיקה בכ-1.96 מיליון מניות ARM. עובדה זו חשובה, בהתחשב בכך שרוב המעבדים של הסמארטפונים הם של ARM וכי ARM עצמה מקדמת פיתוח של בינה מלאכותית.

Recursion Pharmaceuticals (RXRX)

בפברואר 2024, NVIDIA הודיעה כי רכשה יותר מ-7.7 מיליון מניות של חברת הביוטכנולוגיה Recursion Pharmaceuticals, דבר המראה שניתן לשלב בינה מלאכותית בתחום פיתוח התרופות.

Soundhound AI

NVIDIA הודיעה גם בפברואר 2024 על השקעתה בחברת SoundHound AI, מובילה בעולם הבינה המלאכותית בתחום הקול והדיבור, ובה החברה מחזיקה כ-6.6 מיליון מניות.

Nano-X Imaging

חברת ה-X-Ray, ‏Nano-X Imaging, נמצאת גם היא בבעלות חלקית של NVIDIA, אשר נכון לפברואר 2024, מחזיקה ביותר מ-59,000 מניות שלה. Nano-X ידועה בשימוש שלה בבינה מלאכותית ביישומים של אבחון חולים.

לסיכום: עתיד הבינה המלאכותית של NVIDIA

בעוד שעתידה של NVIDIA אינו ברור, אנליסטים רבים בשוק מאמינים שהחברה עומדת לצמוח עוד יותר וכי הבאזז של טכנולוגיית הבינה המלאכותית עשוי להימשך עוד זמן רב. נכון למרץ 2024, פריחת הבינה המלאכותית דחפה את החברה כלפי מעלה והיא הפכה להיות החברה האמריקאית השלישית בגודלה לפי שווי שוק, ובכך הדיחה את אלפבית (GOOG) ממקומה.

אף על פי כן, נותר עוד לגלות מה צופן העתיד לענקית הבינה המלאכותית הזו.