Anthropic သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် ဉာဏ်ရည်တု ချစ်ပ်ကို တီထွင်ရန် အစီအစဉ်များကို အတည်ပြုခဲ့ပြီး ပြင်ပ ဟာ့ဒ်ဝဲ ပေးသွင်းသူများကို အားကိုးခြင်းသည် ထွက်ပြေးသွားသော ဝယ်လိုအားကို လိုက်မီရန် မလုံလောက်တော့ကြောင်း ကောက်ချက်ချရန် နောက်ဆုံး AI ဓာတ်ခွဲခန်း ဖြစ်လာခဲ့သည်။
TechCrunch၊ Reuters၊ Quartz နှင့် Business Insider မှ ဖော်ပြသော အလုပ်စာရင်းနှင့် အတည်ပြုချက်အရ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ အနာဂတ်တွင် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့်အတူ ပရိုဆက်ဆာတစ်ခုကို ပူးတွဲဒီဇိုင်းပြုလုပ်ရန် အိမ်တွင်းရှိ "စိတ်ကြိုက်ဆီလီကွန်အဖွဲ့" ကို တပ်ဆင်ထားကြောင်း ထုတ်ဖော်ပြောကြားခဲ့သည်။ Anthropic သည် ၎င်း၏ အထင်ကရ မော်ဒယ်မိသားစု Claude ကို အားကောင်းစေမည့် ဟာ့ဒ်ဝဲအစုအဝေးကို ပိုမိုထိန်းချုပ်ရန် ရည်ရွယ်ထားကြောင်း အဆိုပါ လှုပ်ရှားမှုက အချက်ပြသည်။ AI လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ လွှမ်းခြုံမှု ကို ခြေရာခံသူများအတွက် ဆုံးဖြတ်ချက်သည် ပြတ်သားသောပုံစံနှင့် ကိုက်ညီသည်- အဓိက နယ်ခြားဓာတ်ခွဲခန်းတိုင်းသည် ၎င်း၏ မော်ဒယ်များကို လုပ်ဆောင်သည့် ဆီလီကွန်အပိုင်းတစ်ပိုင်းကို ပိုင်ဆိုင်ရန် ပြိုင်ဆိုင်နေပြီဖြစ်သည်။Claude အတွက် ပူးတွဲဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ချစ်ပ်များ
အသေးစိတ်အချက်များသည် စင်ပြင်ပတွင် အမြန်ဝယ်ယူခြင်းထက် ပူးတွဲဒီဇိုင်းဗျူဟာကို ညွှန်ပြသည်။ SiliconANGLE တွင် ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း Anthropic သည် ၎င်း၏ အနာဂတ်ဘာသာစကား မော်ဒယ်ကြီးများဖြင့် ပရိုဆက်ဆာကို ပူးတွဲဒီဇိုင်းထုတ်မည်ဖြစ်ကြောင်း Business Insider မှ ပြောရေးဆိုခွင့်ရှိသူတစ်ဦးက Business Insider သို့ ပြောကြားခဲ့သည်။ ပူးတွဲဒီဇိုင်းအစပျိုးမှုများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် တိကျသောအလုပ်တာဝန်တစ်ခုသို့ ချစ်ပ်တစ်ချပ်ကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသည် — မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တွက်ချက်မှုများနှင့် မှတ်ဉာဏ်ပုံစံများကို မှီခိုနေရသည် — နှင့် ယင်းကဲ့သို့ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဟာ့ဒ်ဝဲ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသာထင်ရှားစွာ တိုးမြှင့်နိုင်သည်။
Off-the-shelf AI အရှိန်မြှင့်စက်များသည် ဖောက်သည်များနှင့် အလုပ်တာဝန်များစွာကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် တည်ဆောက်ထားပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် အပေးအယူများကို ယူဆောင်လာခြင်းဖြစ်သည်။ Claude ၏ ဗိသုကာပညာအတွက် အထူးပြင်ဆင်ထားသော ချစ်ပ်တစ်ခုသည် သီအိုရီအရ ယေဘုယျသုံး ဟာ့ဒ်ဝဲထက် တစ်ဒေါ်လာနှင့် ဝပ်နှုန်း ပိုမိုစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ သေးငယ်သော ထိရောက်မှု အကျိုးကျေးဇူးများပင် ကုန်ကျစရိတ် အလွန်သက်သာခြင်းသို့ ပြောင်းလဲသွားသည့် Anthropic လည်ပတ်မှုစကေးတွင် ၎င်းသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။
Chips ဝယ်ယူရုံသာမက အင်ဂျင်နီယာများကို ငှားရမ်းခြင်း။
အလုပ်စာရင်းအရ Anthropic သည် ၎င်း၏စိတ်ကြိုက် ဆီလီကွန်အဖွဲ့အတွက် ချစ်ပ်ဒီဇိုင်းအတွက် အတွေ့အကြုံရှိသော အင်ဂျင်နီယာများကို ရှာဖွေနေကြောင်း TechCrunch မှ အစီရင်ခံတင်ပြထားပါသည်။ မှန်းဆရမည့်အစား အစီအစဉ်ကို တရားဝင်ဖြစ်စေရန် ကုမ္ပဏီအား Anthropic မှ အတည်ပြုချက်ထည့်သွင်းရန် အဆင့်မြှင့်တင်ထားကြောင်း ဆောင်းပါးတွင် ဖော်ပြထားသည်။
Claude ၏ တောင်းဆိုမှု မြင့်တက်လာပြီး AI ကုမ္ပဏီများသည် အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ သဘောတူညီချက်များကို တတ်နိုင်သမျှ သော့ခတ်ရန် အပြိုင်အဆိုင် ကြိုးပမ်းလာသောအခါတွင် အလုပ်ခန့်ထားမှု တွန်းအားပေးမှု ထွက်ပေါ်လာသည်။ ၎င်း၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့်၊ Anthropic သည် AI ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ ဟာ့ဒ်ဝဲကို အသုံးပြုနိုင်ရန် AWS၊ Google၊ Nvidia နှင့် AMD တို့နှင့် သဘောတူညီချက်များ ရေးထိုးထားသည်။ သို့သော် ဝယ်လိုအားအဆင့်ကို အမှန်တကယ် အတိုင်းအတာနှင့် ဖြည့်ဆည်းရန်၊ အခြားသူများအပေါ် မှီခိုအားထားမှုသည် ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မလုံလောက်တော့ပါ — ယခုအခါ ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဆီလီကွန်ကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် Anthropic ကို တွန်းအားပေးခဲ့သည့် calculus ဖြစ်သည်။
ဤသည်မှာ ထင်ရှားသော ဗျူဟာမြောက် အပြောင်းအလဲ ဖြစ်သည်။ Anthropic သည် သုတေသနနှင့် ဘေးကင်းရေး အာရုံစိုက်သည့် ဓာတ်ခွဲခန်းတစ်ခုအဖြစ် ကာလကြာရှည်စွာ နေရာယူထားသော်လည်း chip မှ ကြေငြာချက်တွင် ၎င်းသည် အကြီးဆုံး hyperscalers များနှင့် ဆက်စပ်လေ့ရှိသော လေးလံသော အခြေခံအဆောက်အဦများကို တည်ဆောက်နေသည်ဟု ဖော်ပြသည်။
လူစုလူဝေး လယ်ကွင်းထဲ ဝင်ပါ။
Anthropic သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ချစ်ပ်ပြားကိုတည်ဆောက်ခြင်းသည် ကြီးမားသောကုန်ကျစရိတ်နှင့် ရှုပ်ထွေးမှုနှင့်ထိုက်တန်သည်ဟု ဆုံးဖြတ်သည့် ပထမဆုံး AI ကုမ္ပဏီမဟုတ်ပါ။ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ အကြီးဆုံးပြိုင်ဘက်များ တောက်လောင်နေသော လမ်းကြောင်းပေါ်ကို လိုက်နေသည်။
ဇွန်လတွင် OpenAI သည် အသုံးပြုသူ၏မေးခွန်းများကို အမှန်တကယ်ဖြေကြားပေးသည့် အနုမာနအလုပ်များများအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ၎င်း၏ Broadcom-built "Jalapeño" ချစ်ပ်ကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။ Google DeepMind သည် ၎င်း၏ Gemini မော်ဒယ်များကို အားဖြည့်ရန်အတွက် Alphabet ၏ စိတ်ကြိုက် Tensor Processing Units (TPUs) ကို ကာလရှည်ကြာ မှီခိုခဲ့ပြီး ၎င်းအား စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အရင့်ကျက်ဆုံး အိမ်တွင်းဆီလီကွန်ပရိုဂရမ်များထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် ပေးစွမ်းခဲ့သည်။ Meta သည် AI အလုပ်တာဝန်များအတွက် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် MTIA အရှိန်မြှင့်စက်များကို တီထွင်လျက်ရှိသည်။
လမ်းကြောင်းသည် မော်ဒယ်ဓာတ်ခွဲခန်းများထက် ကျော်လွန်သည်။ ၎င်း၏ Trainium နှင့် Inferentia ချစ်ပ်များဖြင့် Amazon ကဲ့သို့ Cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် Nvidia အပေါ် ၎င်းတို့၏မှီခိုမှုကို လျှော့ချရန်အတွက် စိတ်ကြိုက်ဆီလီကွန်တွင်လည်း ကြီးကြီးမားမားရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသည်။ ဘုံချည်မျှင်သည် လွှမ်းမိုးကြီးစိုးသော ပေးသွင်းသူတစ်ခုတည်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို လွတ်မြောက်ရန်နှင့် တန်ဖိုးကွင်းဆက်ကို ပိုမိုဖမ်းဆုပ်ရန် ဆန္ဒဖြစ်သည်။
ဘာကြောင့် စီလီကွန်ကို အခုပဲ စိတ်ကြိုက်လုပ်တာလဲ။
ဤလှိုင်းကို မောင်းနှင်သော စီးပွားရေးသည် ရိုးရှင်းပါသည်။ Nvidia ၏ GPU များသည် ၎င်းတို့အတွက် ၀ယ်လိုအား အလွန်အမင်း ထောက်ပံ့မှုထက် ကျော်လွန်နေသောကြောင့် ကြီးမားသောအနားသတ်များကို အမိန့်ပေးကာ ရှေ့တန်းရှိ AI မော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရန်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် များပြားလှသော တွက်ချက်မှုများ လိုအပ်ပါသည်။ ထို GPUs များပေါ်တွင်မူတည်သော ဓာတ်ခွဲခန်းတိုင်းသည် တူညီသောကန့်သတ်ပေးဝေမှုကို ယှဉ်ပြိုင်နေစဉ်တွင် ရောင်းချသူတစ်ခုတည်းအား အခွန်ပေးဆောင်နေပါသည်။
စိတ်ကြိုက်ချစ်ပ်တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းသည် စျေးကြီးပြီး နှစ်ပေါင်းများစွာ အလောင်းအစားတစ်ခုဖြစ်သည် — ၎င်းသည် ဒေါ်လာသန်းရာပေါင်းများစွာ ကုန်ကျနိုင်ပြီး ရှားပါးသော အင်ဂျင်နီယာစွမ်းရည်များ လိုအပ်သည် — သို့သော် ၎င်းသည် ဓာတ်ခွဲခန်းများ ပိုမိုဖြစ်တည်မှုအဖြစ် မြင်နိုင်သည့် အားသာချက်သုံးခုကို ပေးဆောင်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ ၎င်းသည် Claude ကဲ့သို့သော နာမည်ကြီးမော်ဒယ်အတွက် အဓိကကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်သည့် ကာလရှည်ကြာ ကောက်ချက်ချစရိတ်များကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ဒုတိယ၊ ၎င်းသည် ထောက်ပံ့မှုပြတ်တောက်မှုနှင့် ပို့ကုန်ထိန်းချုပ်မှုများအတွက် ဗျူဟာမြောက် အားနည်းချက်ကို လျှော့ချပေးသည်။ တတိယ၊ ၎င်းသည် ခံနိုင်ရည်ရှိသော ကျုံးကို ဖန်တီးပေးသည်- မော်ဒယ်နှင့် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ပူးတွဲဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည့် ချစ်ပ်ပြားများသည် ပြိုင်ဘက်များအတွက် ပုံတူကူးရန် ခက်ခဲသည်။
Anthropic ၏ဆုံးဖြတ်ချက်သည် cloud နှင့် compute လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့် ၎င်း၏နက်ရှိုင်းသောဆက်ဆံရေးကို ထင်ဟပ်စေပါသည်။ ကုမ္ပဏီသည် AI အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ကြီးမားသောငွေကြေးထောက်ပံ့မှုကို အာမခံထားပြီးဖြစ်ပြီး၊ အိမ်တွင်းချစ်ပ်ပရိုဂရမ်သည် အဆိုပါငွေကြေးထောက်ပံ့မှုကို သီးသန့်၊ အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်အဖြစ် ပြောင်းလဲရာတွင် သဘာဝကျသော နောက်တစ်ဆင့်ဖြစ်သည်။
##ဘာတွေဆက်ဖြစ်မလဲ။
အပြိုင်အဆိုင် AI ချစ်ပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဒီဇိုင်းမှ ထုထည်ထုတ်လုပ်ခြင်းအထိ နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြာတတ်သည်၊ ထို့ကြောင့် Anthropic ၏ စိတ်ကြိုက်ဆီလီကွန်သည် ချက်ခြင်းကာလတွင် Claude အား စွမ်းအားပေးနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏အဖွဲ့သစ်သည် ပထမဆုံး တိပ်ထုတ်ခြင်းဆီသို့ လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် ကုမ္ပဏီသည် Nvidia၊ AMD နှင့် cloud-provider accelerator များအပေါ်တွင် ဆက်လက်မှီခိုနေမည်ဖြစ်သည်။
သို့သော်လည်း ကြေညာချက်သည် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် OpenAI နှင့် Google တို့ကဲ့သို့ ဟာ့ဒ်ဝဲပြိုင်ဆိုင်မှုတွင် Anthropic ကို အခိုင်အမာနေရာပေးထားပြီး နယ်ခြားဓာတ်ခွဲခန်းများအကြား ပြိုင်ဆိုင်မှု၏နောက်ထပ်အဆင့်သည် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ဒေတာအပေါ်သာမက ၎င်းတို့အောက်ရှိ ဆီလီကွန်အပေါ်တွင်ပါ ယှဉ်ပြိုင်သွားမည်ဖြစ်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။
AI ၏ရှေ့တွင်နေပါ။
AI ဟာ့ဒ်ဝဲအတွက် တိုက်ပွဲက လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေပါတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ နောက်ဆုံးပေါ် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများ ဗဟိုချက်တွင် အဓိကချစ်ပ်စတင်မိတ်ဆက်ခြင်း၊ ရန်ပုံငွေထောက်ပံ့ခြင်းနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ သဘောတူညီချက်တိုင်းကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါ။
AI သတင်းအပြည့်အစုံကို ဖတ်ရှုရန် →
