Wiredとの最近のインタビューで、 Nvidia CEO のジェンセン フアンは、彼の日常生活の興味深い側面、つまりチャットボットを絶えず使用していることを明らかにしました。 Huang 氏によれば、これらの AI モデルは彼の日常生活、特に彼自身が中期的に最も有望であると指摘した専門分野の 1 つである生物医学研究の分野で重要な役割を果たしています。
Huang 氏が最も興味を持っている分野の 1 つは、科学者が従来の方法よりも効率的に新しい治療の機会を特定するのに役立つ AI 支援創薬です。
Perplexity AI と ChatGPT の優先順位
インタビューの中で、Huang 氏は、この分野の最新の開発について知るためにチャットボットをどのように使用しているかについて言及しています。複数のソースからの情報を統合し、特定の質問に答える言語モデルの機能は、この種の研究では非常に重要です。
これらのツールを通じて、フアン氏はトピックに関する一般的な枠組みを構築し、より具体的な領域を掘り下げて研究プロセスをスピードアップすることができます。彼はこの AI の利用を「守護者がいる」と呼び、次のように述べています。
「誰もが家庭教師を持つべきです。私には家庭教師がいます。それはPerplexityです。」
実際、生成テキスト AI について議論するときに最も頻繁に言及されるのは ChatGPT や Google の Bard などの名前ですが、フアン氏はやや少数派のチャットボットである Perplexity AI (自らを「世界初の会話型応答」と称しています) を挙げて驚かせました。 ) を好みのツールとして選択します。
また、ChatGPT も使用していると述べていますが、このモデル (元 OpenAI 研究者である Aravind Srinivas によって開発された) を好む理由は、複雑な情報を構造化し、詳細な調査を容易にするツールのシンプルさと有効性によるものだと考えています。
Nvidia とその AI エコシステム
Nvidia が世界的な AI の開発と進化において中心的な役割を果たしていることを考えると、Huang 氏が Perplexity のようなツールに興味を持っているのは驚くべきことではありません。実際、Nvidia は、ChatGPT や Perplexity などのチャットボットを強化する大規模な AI モデルを実行するために必要なインフラストラクチャ (GPU からデータ センターまで) を構築する上で重要な役割を果たしてきました。
インタビュー中、Huang 氏はNvidia が数年にわたって開発してきたコンセプト、「AI ファクトリー」について話しました。フアン氏によれば、これらのインフラストラクチャは、テクノロジーの世界との関連性という点でエネルギー生成装置に例えられ、将来の AI 開発を推進するために不可欠なものになるという。
Huang 氏はこれらのプロジェクトについて詳しくは述べませんでしたが、Nvidia が AI モデルのトレーニングとデプロイの方法を変革する大きな計画を持っていることは明らかのようです。
Wiredとの会話のもう 1 つの興味深い側面は、チップの処理能力の成長ペースを伝統的に規定してきたムーアの法則についての言及でした。 Huang 氏は、Nvidia がデータセンターの分野でこの法律によって課される制限を回避するために、Mellanox の買収などの戦略的措置を講じていると指摘しました。