Kubadilisha AI kwa Biashara na Zaidi
Katika Mkutano wa Kiufundi wa GPU (GTC) wa 2025, Mkurugenzi Mtendaji wa Nvidia, Jensen Huang, alielezea mkakati wa kampuni wa kurekebisha uwezo wake wa kompyuta ulioharakishwa kwa matumizi mbalimbali. Wakati mwangaza uliangazia GPU za kizazi kijacho cha ‘Blackwell’ B300 za Nvidia na familia ya viharakishi vya ‘Rubin’ vya siku zijazo, Huang pia alisisitiza kujitolea kwa kampuni hiyo kuhudumia mahitaji ya biashara, kompyuta za pembezoni, na ulimwengu wa AI halisi.
Huang alisisitiza kuwa wakati watoa huduma za wingu wanavutiwa na teknolojia ya kisasa ya Nvidia na mbinu kamili, upitishwaji mpana wa AI unahitaji mkakati wa kina zaidi. Alisema, “Kompyuta iliyoharakishwa si kuhusu chipu, si hata kuhusu chipu na maktaba, mtindo wa programu. Ni chipu, mtindo wa programu, na rundo zima la programu ambalo huenda juu yake.”
Mageuzi ya AI: Kutoka Wingu hadi Kuenea Kote
Msukumo wa awali wa AI unaweza kuwa ulianzia kwenye wingu, lakini mwelekeo wake unaenea wazi zaidi. AI inapoenea katika sekta mbalimbali, inakutana na usanidi tofauti wa mfumo, mazingira ya uendeshaji, maktaba maalum za kikoa, na mifumo ya matumizi. Huang alisisitiza upanuzi huu, akibainisha mahitaji ya kipekee ya IT ya biashara, utengenezaji, roboti, magari yanayojiendesha, na hata watoa huduma wa wingu wa GPU wanaoibuka.
Asili ya msingi ya kompyuta inabadilishwa na AI na ujifunzaji wa mashine, ikishawishi kila kitu kutoka kwa wasindikaji na mifumo ya uendeshaji hadi programu na upangaji wake. Mtiririko wa kazi wa biashara unabadilika kutoka kwa urejeshaji rahisi wa data hadi mwingiliano wa maswali na majibu na mifumo ya AI.
Kuongezeka kwa Mawakala wa AI na Wafanyakazi wa Kidijitali
Huang anatarajia siku zijazo ambapo mawakala wa AI watakuwa sehemu muhimu ya wafanyikazi wa kidijitali. Anatabiri kuwa pamoja na wafanyikazi wa maarifa bilioni moja duniani, kutakuwa na wafanyikazi wa kidijitali bilioni kumi, wakishirikiana bila mshono. Uwepo huu wa mawakala wa AI kila mahali unahitaji aina mpya ya kompyuta, iliyoboreshwa kwa mahitaji yao ya kipekee ya uendeshaji.
Kuanzisha Vifaa Vipya kwa Enzi ya AI
Nvidia inashughulikia hitaji hili kwa kuanzisha kompyuta kuu mbili za kibinafsi za AI: DGX Spark na DGX Station. Mifumo hii ya mezani imeundwa kwa ajili ya utambuzi na kazi nyingine, ikitoa unyumbufu kwa uendeshaji wa ndani au ujumuishaji na DGX Cloud ya Nvidia na mazingira mengine ya wingu yaliyoharakishwa.
DGX Spark inajivunia GB10 Grace Blackwell Superchip, ikitoa utendaji wa kipekee kwa uboreshaji mzuri wa AI na utambuzi. DGX Station, mfumo wa mezani wenye nguvu zaidi, una GB300 Grace-Blackwell Ultra Desktop Superchip, ikitoa kumbukumbu kubwa ya GB 784, ConnectX-8 SuperNIC ya Nvidia, jukwaa la programu la AI Enterprise, na ufikiaji wa huduma ndogo za NIM AI.
Zaidi ya Mawakala: Alfajiri ya Hoja za AI
Mifumo hii mipya haitoi tu biashara zana zenye nguvu kwa ajili ya kazi za AI lakini pia hufungua njia kwa hatua inayofuata ya mageuzi ya AI: mifumo ya hoja. Mifumo hii inawakilisha hatua kubwa zaidi ya mawakala wa msingi wa AI, yenye uwezo wa kukabiliana na matatizo magumu na kuonyesha uwezo wa hoja unaozidi asili ya haraka-na-jibu ya sasa ya AI chatbots.
Huang alielezea maendeleo haya, akisema, “Sasa tuna AI ambazo zinaweza kutoa hoja, ambayo kimsingi ni kuhusu kuvunja tatizo, hatua kwa hatua. Sasa tuna AI ambazo zinaweza kutoa hoja hatua kwa hatua kwa kutumia … teknolojia zinazoitwa mnyororo wa mawazo, bora zaidi ya N, ukaguzi wa uthabiti, upangaji wa njia, mbinu mbalimbali tofauti.”
Mifumo ya Nemotron: Kuwezesha Hoja za AI
Ikijenga juu ya msingi uliowekwa kwenye Maonyesho ya Elektroniki ya Watumiaji na kufunuliwa kwa mifumo ya Llama Nemotron na Cosmos Nemotron, Nvidia ilianzisha familia ya mifumo ya wazi ya Llama Nemotron kwenye GTC. Mifumo hii inajivunia uwezo ulioboreshwa wa hoja kwa kazi za hatua nyingi katika hisabati, usimbaji, kufanya maamuzi, na kufuata maagizo.
Kari Briski, Makamu wa Rais wa Nvidia wa Programu ya AI ya Kuzalisha kwa Biashara, aliangazia kujitolea kwa kampuni hiyo kwa usaidizi wa wasanidi programu. Nvidia inatoa hifadhidata, inayojumuisha tokeni bilioni 60 za data iliyotengenezwa kwa njia isiyo ya asili, na mbinu za kuwezesha upitishwaji wa mifumo hii.
Briski alieleza, “Kama wanadamu, mawakala wanahitaji kuelewa muktadha ili kuvunja maombi magumu, kuelewa nia ya mtumiaji, na kubadilika kwa wakati halisi.”
Mifumo ya Nemotron inatoa viwango tofauti vya uwezo wa hoja na inakuja kwa ukubwa tatu: Nano (iliyoboreshwa kwa Kompyuta na vifaa vya pembezoni), Super (usahihi wa juu na upitishaji kwenye GPU moja), na Ultra (iliyoundwa kwa GPU nyingi).
Mchoro wa AI-Q: Kuunganisha Data na Mawakala wa Hoja
Jukwaa la programu la AI Enterprise la Nvidia linaongezewa na AI-Q Blueprint, toleo linalotegemea NIM ambalo huwezesha biashara kuunganisha data ya umiliki na mawakala wa hoja za AI. Programu hii huria inaunganishwa na zana ya NeMo Retriever ya Nvidia, ikiruhusu kuuliza aina mbalimbali za data (maandishi, picha, video) na kuwezesha ushirikiano kati ya kompyuta iliyoharakishwa ya Nvidia na majukwaa ya hifadhi ya wahusika wengine na programu, ikiwa ni pamoja na mifumo ya Llama Nemotron.
Briski alisisitiza faida kwa timu za maendeleo, akisema, “Kwa timu za mawakala waliounganishwa, mchoro hutoa ufuatiliaji na uwazi katika shughuli za wakala, ikiruhusu wasanidi programu kuboresha mawakala kwa muda. Wasanidi programu wanaweza kuboresha usahihi wa wakala na kupunguza ukamilishaji wa kazi hizi kutoka saa hadi dakika.”
Jukwaa la Data la AI: Muundo wa Marejeleo kwa Miundombinu ya Biashara
Jukwaa la Data la AI la Nvidia linatumika kama muundo wa marejeleo kwa miundombinu ya biashara, ikijumuisha mawakala wa hoja za AI waliojengwa kwa kutumia Mchoro wa AI-Q.
AI Halisi: Kuziba Ulimwengu wa Kidijitali na Halisi
Huang pia alizungumzia uwanja unaokua wa AI halisi, ambayo inahusisha kuunganisha AI katika mifumo halisi ili kuwezesha utambuzi na mwingiliano wa ulimwengu halisi. Alitabiri kuwa eneo hili linaweza kuwa sehemu kubwa zaidi ya soko la AI.
“AI inayoelewa ulimwengu halisi, vitu kama msuguano na hali, sababu na athari, kudumu kwa kitu, uwezo huo wa kuelewa ulimwengu halisi, ulimwengu wa pande tatu. Ndicho kitakachowezesha enzi mpya ya AI halisi na itawezesha roboti,” Huang alieleza.
Maendeleo katika Roboti na Magari Yanayojiendesha
Matangazo kadhaa yalionyesha kujitolea kwa Nvidia kwa AI halisi, ikiwa ni pamoja na kuanzishwa kwa Hifadhidata ya AI ya Nvidia, iliyoundwa mahsusi kwa roboti na magari yanayojiendesha. Hifadhidata hii inawawezesha wasanidi programu kufundisha mapema, kujaribu, kuthibitisha, na kuboresha mifumo ya msingi, ikitumia data halisi na ya syntetisk inayotumika katika jukwaa la maendeleo la mfumo wa ulimwengu wa Cosmos wa Nvidia, programu ya Drive AV, jukwaa la maendeleo la roboti la Isaac AI, na mfumo wa Metropolis kwa miji mahiri.
Toleo la awali la hifadhidata linapatikana kwenye Hugging Face, ikitoa terabaiti 15 za data kwa mafunzo ya roboti, na usaidizi wa maendeleo ya gari linalojiendesha umepangwa kwa siku za usoni.
Kwa kuongezea, Nvidia ilitangaza Isaac GROOT N1, mfumo wa msingi wa roboti za humanoid. Inafunzwa kwa data halisi na ya syntetisk, na inawakilisha maendeleo ya Mradi wa GROOT.
Kupanua Upeo wa AI
Mipango ya kimkakati ya Nvidia inaonyesha maono wazi ya mustakabali wa AI, ikipanua ufikiaji wake zaidi ya mipaka ya wingu na kuingia katika moyo wa biashara na ulimwengu halisi. Kupitia mchanganyiko wa vifaa vya kisasa, majukwaa ya programu bunifu, na kujitolea kwa uwezeshaji wa wasanidi programu, Nvidia inajiweka kama nguvu inayoendesha wimbi linalofuata la uvumbuzi wa AI. Kuanzishwa kwa uwezo wa hoja, pamoja na maendeleo ya zana na hifadhidata kwa AI halisi, kunaashiria hatua kubwa kuelekea siku zijazo ambapo AI inaunganishwa bila mshono na maisha yetu ya kila siku, ikibadilisha tasnia na kufafanua upya jinsi tunavyoingiliana na teknolojia. Kuzingatia suluhisho za biashara, kompyuta za pembezoni, na roboti kunaangazia uelewa wa Nvidia wa mahitaji mbalimbali na yanayoendelea ya mazingira ya AI, ikithibitisha msimamo wake kama kiongozi katika mapinduzi haya ya kiteknolojia ya mabadiliko.