Google သည် Gemini AI မော်ဒယ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် 'Frozen' Chip အသစ်ကို တီထွင်နေပါသည်။

Google သည် ၎င်း၏ Gemini မော်ဒယ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ဉာဏ်ရည်တု ချစ်ပ်အသစ်ကို တီထွင်နေကြောင်း နည်းပညာထုတ်ဝေမှု The Information မှ ပထမဆုံးထုတ်ဝေသော အစီရင်ခံစာတစ်ခုအရ သိရသည်။ The Information က ပြောကြားခဲ့သည့် ကြိုးပမ်းမှု — AI တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်များတက်နေချိန်တွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ၏လောင်းကြေးဖြင့် စျေးသက်သာပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်သော ကောက်ချက်ဆွဲခြင်းဖြင့် ကုဒ်အမည် "Frozen" ဖြင့် ပြည်တွင်းတွင်လူသိများသော 'Frozen' သည် Alphabet ရှယ်ယာများကို သိသာစွာမြင့်မားစေခဲ့သည်။

အစီရင်ခံစာကို လျင်မြန်စွာ အတည်ပြုပြီး ဘဏ္ဍာရေးမီဒီယာများတွင် ချဲ့ထွင်ခဲ့သည်။ The Information ကို ကိုးကား၍ CNBC မှ "Alphabet stock ပေါ်လာပြီး ၎င်းသည် ပိုမိုထိရောက်သော AI ချစ်ပ်ကို တီထွင်နေသည်ဟု သတင်းထွက်ပေါ်နေချိန်တွင် Google သည် Gemini မော်ဒယ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ရန် ချစ်ပ်အသစ်ကို စီစဉ်နေကြောင်း Reuters သတင်းတွင် ဖော်ပြထားသည်။ Bloomberg ကလည်း "AI စွမ်းဆောင်ရည်ကိုမြှင့်တင်ရန်အတွက် Google သည် Chip ၏အစီရင်ခံစာတွင်ရရှိသောအမြတ်ငွေကိုမျှဝေသည်။" တစ်သမတ်တည်းဖြစ်သော စျေးကွက်တုံ့ပြန်မှုသည် ကြီးမားသော AI ဓာတ်ခွဲခန်းတစ်ခုမှ မော်ဒယ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးနိုင်သည့် အရိပ်အယောင်တစ်ခုအတွက် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများသည် မည်ကဲ့သို့ ထိလွယ်ရှလွယ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသည်ကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။

အခု ဘာကြောင့် ထိရောက်မှုဟာ အကြမ်းပါဝါထက် ပိုအရေးကြီးတာလဲ။

AI ၏ စီးပွားရေးကို အပြင်းအထန် စိစစ်နေချိန်တွင် Chip သည် ဆင်းသက်လာသည်။ Tom's Hardware သည် ထိုနေ့တွင်ပင် သီးခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် "AI စီးပွားရေး၏ နိစ္စဓူဝဝိရောဓိ" ကို ရင်ဆိုင်နေရသည် — မော်ဒယ်များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ထိရောက်မှု ဆက်လက်ရှိနေသော်လည်း ၎င်းတို့ကို လည်ပတ်ခြင်း၏ စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်သည် အသုံးပြုမှုအတိုင်းအတာအဖြစ် ထိန်းချုပ်မှုမဲ့သွားနိုင်သည်။ ပြဿနာမှာ လေ့ကျင့်ရေး တစ်ခုတည်း မဟုတ်ပါ။ ထုတ်ကုန်များသည် သန်းနှင့်ချီသော သုံးစွဲသူများထံ ရောက်ရှိသွားသောကြောင့် ဥပဒေကြမ်းကို လွှမ်းမိုးချုပ်ကိုင်ထားသည့် မေးခွန်းတိုင်းကို ဖြေဆိုရန် ကုန်ကျစရိတ်သည် အနုနည်းဖြစ်သည်။

Gemini inference ကိုစျေးသက်သာစေရန်ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့်တည်ဆောက်ထားသော chip သည်ထိုဖိအားကိုအတိအကျဖြေရှင်းနိုင်လိမ့်မည်။ Google သည် Search နှင့် ၎င်း၏ chatbot ကဲ့သို့သော စားသုံးသူထုတ်ကုန်များတွင် Gemini ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်အပြင် ၎င်း၏ cloud ဌာနခွဲမှတစ်ဆင့် ထိရောက်မှုအနည်းငယ်သာရရှိသည့်တိုင် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ စုဆောင်းငွေအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများသည် စီးပွားရေးအရရရှိနိုင်သည့် အရှိန်မြှင့်စက်များကိုသာ အားကိုးခြင်းထက် စိတ်ကြိုက်ဆီလီကွန်ဖြင့် ထိုစီးပွားရေးအနေအထားကို ကာကွယ်ရန် ရည်ရွယ်ထားကြောင်း Google မှ အစီရင်ခံစာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖတ်ပြသည့် လက္ခဏာတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။

စိတ်ကြိုက် Silicon တွင် Google ၏ Long Bet

Frozen ပရောဂျက်သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် AI ချစ်ပ်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်းအတွက် Google ၏ ကောင်းမွန်စွာဖွဲ့စည်းထားသော မဟာဗျူဟာနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေပါသည်။ ကုမ္ပဏီသည် အတွင်းပိုင်းအလုပ်များကို အားဖြည့်ပေးပြီး cloud သုံးစွဲသူများထံ ကမ်းလှမ်းပေးသည့် ၎င်း၏ Tensor Processing Units သို့မဟုတ် TPU များကို နှစ်ပေါင်းများစွာ တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ Google သည် ၎င်း၏ Pixel ဖုန်းများအတွက် စိတ်ကြိုက်ဆီလီကွန်ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး AI မော်ဒယ်များကို အရွယ်အစားသေးငယ်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့သည် များပြားလှသော ဒေတာစင်တာများတွင်သာမဟုတ်ဘဲ သုံးစွဲသူစက်ပစ္စည်းများတွင်သာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်ထားသည်။

Frozen ကြိုးပမ်းမှုကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်မှာ Gemini ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုအပေါ် ပြတ်သားစွာ အာရုံစိုက်ခြင်း ဖြစ်သည်။ TPUs များသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ကောက်ချက်ချခြင်းနှစ်မျိုးစလုံးအတွက် သမိုင်းကြောင်းအတိုင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ထားသော်လည်း၊ စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို ဖြေကြားခြင်း၏ကုန်ကျစရိတ်အတွက် အထူးပြင်ဆင်ထားသော ချစ်ပ်တစ်ခုသည် လာမည့်ပြိုင်ဆိုင်မှုတိုက်ပွဲကို တိုက်ခိုက်မည်ဟု Google ယုံကြည်သည်- စမတ်အကျဆုံးမော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်နိုင်သူသာမက မည်သူက ဈေးအသက်သာဆုံးပေးပို့နိုင်မည်နည်း။ ထိုယုတ္တိဗေဒသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောစက်မှုလုပ်ငန်းအပြောင်းအရွှေ့နှင့် ကိုက်ညီသည်—အထွတ်အထိပ် စွမ်းဆောင်ရည်မဟုတ်—အထွတ်အထိပ် ကုန်ကျစရိတ်—သည် မည်သည့်ထုတ်ကုန်များ ရှင်သန်နိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။

အဆိုပါလှုပ်ရှားမှုသည် Google ၏ဒေါင်လိုက်ပေါင်းစပ်မှုကိုလည်း တင်းကျပ်စေသည်။ မော်ဒယ်၊ ဆော့ဖ်ဝဲအစုအဝေးနှင့် ၎င်း၏အောက်ရှိ ဆီလီကွန်တို့ကို ပိုင်ဆိုင်ခြင်းဖြင့်၊ Google သည် စင်ပြင်ပ ချစ်ပ်များကို ဝယ်ယူသူများ အလွယ်တကူ မယှဉ်နိုင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် အခြားအလွှာတစ်ခုစီကို ပူးတွဲဒီဇိုင်းပြုလုပ်နိုင်သည်။

ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော Chip ပြိုင်ဆိုင်မှု

Google သည် ပြိုင်ပွဲတွင် တစ်ဦးတည်းမဟုတ်ပေ။ Nvidia သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် AI ချစ်ပ်များကို တွန်းအားပေးသည့် Amazon အပါအဝင် အင်အားအပြင်းဆုံး AI အရှိန်မြှင့်စက်များအတွက် စျေးကွက်ကို ဆက်လက်လွှမ်းမိုးထားဆဲဖြစ်ပြီး ကြီးထွားလာနေသော လုပ်ငန်းနယ်ပယ်များတွင် ဆီလီကွန်ထိန်းချုပ်ခြင်းသည် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ယှဉ်ပြိုင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ကြောင်း ကောက်ချက်ချထားသည်။ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော AI ဟာ့ဒ်ဝဲဇာတ်လမ်းကို လှုပ်ရှားနေသည့်နေ့တွင် Google ၏အစီရင်ခံစာတွင် ပေါ်ထွက်ခဲ့သည်- ၎င်း၏အဆင့်မြင့် lithography စက်များအတွက် ASML ၏ စျေးနှုန်းမြှင့်တင်မှုအစီအစဉ်များသည် TSMC အား စိတ်ပျက်စေသည်ဟု သတိပေးချက်တစ်ခုဖြစ်သည့် AI ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တစ်ခုလုံး—ချစ်ပ်ပရင့်ထုတ်သည့်စက်များမှသည် မော်ဒယ်များလည်ပတ်သည့် ချစ်ပ်များအထိ — အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြန်လည်စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ထားကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။

Alphabet အတွက်၊ မဟာဗျူဟာမြောက် အယူခံမှုသည် နှစ်ဆဖြစ်သည်။ စျေးသက်သာသော ကောက်ချက်ချမှုသည် ၎င်း၏စားသုံးသူထုတ်ကုန်များမှတစ်ဆင့် ဖန်တီးထားသော AI အင်္ဂါရပ်များ၏ အမြတ်အစွန်းကို ကာကွယ်ပေးပြီး မော်ဒယ်များကို ဖြန့်ကျက်ကုန်ကျစရိတ်အပေါ် အလေးအနက်ထားနေသော လုပ်ငန်းဖောက်သည်များအတွက် Google Cloud ၏ အားသာချက်ကို အားကောင်းစေသည်။ AI အခြေခံအဆောက်အအုံများထဲသို့ ကြီးမားသောအရင်းအနှီးများသွန်းလောင်းနေသည့် အရင်းအနှီးကြီးမားသောအရင်းအနှီးသည် အောက်ခြေအထိ ကုန်စည်စီးဆင်းမှုယှဉ်ပြိုင်မှုထက် တာရှည်ခံသောအမြတ်အစွန်းများထွက်လာမည်ကို သက်သေပြရန် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများတောင်းဆိုနေသည့်အချိန်တွင် နှစ်ခုစလုံးသည် အရေးကြီးပါသည်။

ဘာကြည့်ရမလဲ

အချက်အလက်၏ အစီရင်ခံစာသည် ယခုအချိန်တွင် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကန့်သတ်ထားဆဲဖြစ်ပြီး Google သည် Frozen ပရောဂျက်၊ ၎င်း၏သတ်မှတ်ချက်များ၊ သို့မဟုတ် အချိန်ဇယားကို လူသိရှင်ကြား အတည်ပြုထားခြင်းမရှိသေးပေ။ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သိသာသည်မှာ ရည်ရွယ်ချက်မှာ- Google သည် ထိရောက်သော ကောက်ချက်ချမှုကို အဆုံးအဖြတ်ပေးသော ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုင်ရာ နယ်နိမိတ်တစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်ပြီး ၎င်းကို အနိုင်ရရန်အတွက် သီးသန့်ဆီလီကွန်ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် ဆန္ဒရှိနေသည်။ AI မော်ဒယ်လ်များ၏ လည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်သည် ပိုများလာကာ မည်သည့်ထုတ်ကုန်များ ဖြစ်ထွန်းလာမည်ကို ဆုံးဖြတ်သည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ချစ်ပ်များကို ထိန်းချုပ်ကာ ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်များကို ချိန်ညှိနိုင်သော ကုမ္ပဏီများသည် ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ကိုင်ဆောင်ထားမည်ဖြစ်သည်။

အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် အချက်ပြချက်မှာ AI ချစ်ပ်ပြိုင်ပွဲသည် ကုန်ကြမ်းလေ့ကျင့်ရေးပါဝါထက် ပြိုင်ပွဲတစ်ခုမှ ကုန်ကျစရိတ်-မေးမြန်းမှုနှုန်းထက် ပြိုင်ပွဲတစ်ခုသို့ ပြောင်းလဲနေပြီး AI ဟာ့ဒ်ဝဲသည် အနိုင်ရသူများကို ဆုံးဖြတ်ပေးနိုင်သည်။

AI ၏ရှေ့တွင်နေပါ။

စိတ်ကြိုက်ဆီလီကွန်သည် AI မှ မည်သူ့ကို အမြတ်အစွန်းရရှိရန် တိတ်တဆိတ်ဆုံးဖြတ်သည့်အချက်ဖြစ်လာသည်။ ချစ်ပ်များ၊ မော်ဒယ်များနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းကို ပုံဖော်သည့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဆက်လက်လွှမ်းခြုံမှုအတွက်၊ aibuzzwire.news တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ပင်မစာမျက်နှာသို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။

AI သတင်းအပြည့်အစုံကို ဖတ်ရှုရန် →