Zusammenfassung:
Nvidia-CEO Jensen Huang forderte Europa auf, die Implementierung künstlicher Intelligenz zu beschleunigen. Angesichts der Tatsache, dass viele Investoren beginnen, die Rendite enormer Investitionen in die Rechenleistungsinfrastruktur in Frage zu stellen, bleibt er hinsichtlich der Aussichten von KI optimistisch. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien, dessen Chips den aktuellen KI-Boom unterstützen, stellte auf dieser Berliner Konferenz neue Hardware, Software und Modelle für Rechenzentren für den europäischen Markt vor und kündigte außerdem die Zusammenarbeit mit führenden lokalen Unternehmen an.
„Wenn Europa von der KI-Dividende profitieren und wirklich ein KI-Ökosystem und eine KI-Wirtschaft aufbauen will, muss es allen Terminalindustrien die Nutzung von KI ermöglichen.“ sagte Huang Renxun am Mittwoch auf der NVIDIA Berlin GTC-Konferenz. Als Beispiele nannte er die Bereiche Automobil, Finanzen und Medizin: „Alle Lebensbereiche müssen sich in KI-Unternehmen verwandeln.“
Diese Pressekonferenz ist Teil der Europareise von Huang Renxun. Er unterzeichnete nacheinander Verträge mit lokalen Unternehmen und demonstrierte europäischen Politikern und Wirtschaftsführern die Sicherheit von KI. Dieser Besuch fällt mit einem sensiblen Knotenpunkt in der Branche zusammen: Der Aktienkurs des KI-Sektors stand in den letzten zwei Wochen weiterhin unter Druck, und der genau beobachtete Philadelphia Semiconductor Index hat seine längste Verlustserie seit 2008 beendet.
Huang Renxun und sein Senior-Management-Team hielten an vielen Orten auf der Welt GTC-Konferenzen ab, um die bahnbrechenden Fortschritte der KI zu präsentieren und gleichzeitig die Geschäftsmöglichkeiten für die kontinuierlich wachsende Produktmatrix zu erweitern.
Dieses neue Produkt umfasst DSX Pod, ein Container-Mini-Rechenzentrum, das Unternehmen dabei hilft, die Bereitstellung von Computerhardware schnell abzuschließen. Laut Nvidia werden Server, Kabel und unterstützende Pipelines in einem einzigen Container vorinstalliert und debuggt. Sobald der Kunde angekommen ist, muss er nur noch das Gerät einschalten und mit anderen Geräten desselben Modells verbinden, um es in Betrieb zu nehmen.
Diese von NVIDIA-Partnern wie Dell entwickelte Lösung hat den Hardware-Bereitstellungszyklus von ursprünglich 6 Monaten auf 14 Tage verkürzt.
Dieses Containerprodukt eignet sich für kleine und mittlere Rechenleistungsbereitstellungen von weniger als 1 Gigawatt. Bei Rechenzentrumsprojekten wird in der Regel der Stromverbrauch als zentraler Messindikator verwendet, und die Stromversorgung stellt eine wesentliche Einschränkung der Computerinfrastruktur dar.
NVIDIA sagte, dass viele Kunden in Europa DSX AI-Rechenzentrumslösungen und die neuesten Vera Rubin-Prozessoren eingeführt haben, und Nscale, ein von NVIDIA investierter Rechenzentrumsentwickler, ist einer von ihnen.
Nvidia ist das wertvollste börsennotierte Unternehmen der Welt und Kapazitätsengpässe in der Lieferkette haben sein Wachstum lange Zeit eingeschränkt. Zu diesem Zweck werden IFI, Samsung Electro-Mechanics und Xinxing Electronics das Angebot an Verpackungssubstraten erhöhen; Amkor plant, seine Produktionskapazität für Chipverpackungen bis Ende 2028 zu vervierfachen; KYEC Electronics wird seine Chip-Testkapazität erweitern. NVIDIA treibt außerdem die In-Package-Technologie für optische Verbindungen voran, um die Datenkommunikation zwischen Chips zu beschleunigen.
Da der Markt zunehmend befürchtet, dass KI außerhalb der menschlichen Kontrolle liegt, entwickelt NVIDIA unterstützende Software, um KI-Agenten (intelligente Agenten, die mehrere große Modelle und Programme planen) auf die Ausführung innerhalb eines definierten Bereichs zu beschränken. NVIDIA bietet eine Reihe von Software- und Hardware-Referenzlösungen, um zu verhindern, dass Agenten unbefugt auf Daten zugreifen und Betriebsgenehmigungen erhalten, die nicht vom Entwickler autorisiert wurden.
In Bezug auf die verkörperte Intelligenz (der Bereich, in den Roboter gehören) macht Nvidia nach eigenen Angaben rasche Fortschritte. Im ersten Halbjahr dieses Jahres stieg der Umsatz dieses Segments im Vergleich zum Vorjahr um bis zu 30 % in einer Größenordnung von rund 11 Milliarden US-Dollar.
NVIDIA gab bekannt, dass es mit den Geschäftsbereichen von Siemens zusammenarbeiten wird, um fortschrittliche, auf KI basierende Strahlentherapiegeräte zu implementieren. Diese Art von Ausrüstung kann die Atmung und Haltungsänderungen des Patienten in Echtzeit überwachen und die Strahlendosis dynamisch anpassen.
Humanoide Roboter sind der wichtigste Träger für die Implementierung von KI in der realen Welt, die Implementierung ist jedoch äußerst schwierig. Zahlreiche Unternehmen verlassen sich bei der Bewältigung wichtiger Probleme auf Chips und Software von NVIDIA.
Nvidia sagte, dass die Forschung und Entwicklung dieses Tracks sehr komplex sei und enorme Investitionen erfordere. Derzeit können nur Unternehmen mit starken Mitteln teilnehmen.
Um die Forschungs- und Entwicklungsschwelle zu senken, hat NVIDIA mit Siling Robotics zusammengearbeitet, um eine Open-Source-Roboterentwicklungsplattform für wissenschaftliche Forscher zu schaffen. Die unterstützende Hardware der Plattform ist der humanoide Roboter Agile ONE SN, der mit Jetson Thor ausgestattet ist.
Im Automobilbereich nutzt Volvo NVIDIA-Chips, um selbstfahrende Fahrzeuge zu entwickeln; Das Nutzfahrzeuggeschäft von Volkswagen nutzt NVIDIA-Lösungen; Bolt Technology OU verlässt sich bei der Entwicklung selbstfahrender Taxis auf Software und Hardware von NVIDIA.
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