ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਕਸਟਮ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਚਿੱਪ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣ ਲਈ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੈਬ ਬਣ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਬਾਹਰੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਪਲਾਇਰਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੁਣ ਭਗੌੜੇ ਦੀ ਮੰਗ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ TechCrunch, Reuters, Quartz, ਅਤੇ Business Insider ਦੁਆਰਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਪਣੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਸਹਿ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ "ਕਸਟਮ ਸਿਲੀਕਾਨ ਟੀਮ" ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਟੈਕ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲੈਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਲਾਉਡ, ਇਸਦੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਉਦਯੋਗ ਕਵਰੇਜ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ: ਹਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਿਲੀਕਾਨ ਦੇ ਇੱਕ ਟੁਕੜੇ ਦੇ ਮਾਲਕ ਬਣਨ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਕਲਾਉਡ ਲਈ ਸਹਿ-ਡਿਜ਼ਾਈਨਿੰਗ ਚਿਪਸ
ਵੇਰਵੇ ਸਹਿ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਰਣਨੀਤੀ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਖਰੀਦ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ SiliconANGLE ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ਬੁਲਾਰੇ ਨੇ Business Insider ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੇਗਾ। ਸਹਿ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਇੱਕ ਚਿੱਪ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਖਾਸ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਪੈਟਰਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ AI ਐਕਸਲੇਟਰ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਿਊਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਚਿੱਪ, ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲੋਂ ਪ੍ਰਤੀ ਡਾਲਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਾਟ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ ਵੀ ਵੱਡੀ ਲਾਗਤ ਦੀ ਬੱਚਤ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨਾ, ਸਿਰਫ ਚਿਪਸ ਖਰੀਦਣਾ ਨਹੀਂ
TechCrunch ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਪਣੀ ਕਸਟਮ ਸਿਲੀਕਾਨ ਟੀਮ ਲਈ ਚਿੱਪ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਭਵ ਵਾਲੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਅਟਕਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਧਿਕਾਰਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਕਲੌਡ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਭਰਤੀ ਦਾ ਦਬਾਅ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਏਆਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸੌਦਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਕ ਕਰਨ ਲਈ ਝੰਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ AI ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ AWS, Google, Nvidia, ਅਤੇ AMD ਨਾਲ ਸਮਝੌਤੇ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਪਰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਮੰਗ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੂਜਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੁਣ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇੱਕ ਕੈਲਕੂਲਸ ਜਿਸ ਨੇ ਹੁਣ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਸਿਲੀਕਾਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵੱਲ ਧੱਕ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਣਨੀਤਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੋਜ- ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਲੈਬ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਚਿੱਪ ਘੋਸ਼ਣਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਹਾਈਪਰਸਕੇਲਰ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਭਾਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਭੀੜ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪਹਿਲੀ AI ਕੰਪਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀ ਆਪਣੀ ਚਿੱਪ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਭੜਕੀ ਹੋਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ।
ਜੂਨ ਵਿੱਚ, ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਆਪਣੀ ਬ੍ਰੌਡਕਾਮ-ਬਿਲਟ "ਜਲਾਪੇਨੋ" ਚਿੱਪ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਉਹ ਪੜਾਅ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Google DeepMind ਨੇ ਆਪਣੇ Gemini ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ Alphabet ਦੇ ਕਸਟਮ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ (TPUs) 'ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਿਪੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਸਿਲੀਕਾਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਮੈਟਾ, ਇਸ ਦੌਰਾਨ, AI ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ MTIA ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਮਾਡਲ ਲੈਬਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਰਗੇ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਇਸਦੇ ਟ੍ਰੇਨਿਅਮ ਅਤੇ ਇਨਫਰੈਂਟੀਆ ਚਿਪਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਨੇ ਵੀ ਐਨਵੀਡੀਆ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਸਟਮ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਾਂਝਾ ਧਾਗਾ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਪਲਾਇਰ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਲੜੀ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਹੈ।
ਹੁਣ ਕਸਟਮ ਸਿਲੀਕਾਨ ਕਿਉਂ?
ਇਸ ਲਹਿਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਸਿੱਧੇ ਹਨ। Nvidia ਦੇ GPUs ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਾਸ਼ੀਏ 'ਤੇ ਕਮਾਂਡ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਸਪਲਾਈ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਰੰਟੀਅਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਲੈਬ ਜੋ ਉਹਨਾਂ GPUs 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਸੇ ਸੀਮਤ ਸਪਲਾਈ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਕਸ ਅਦਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਚਿੱਪ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹਿੰਗਾ, ਬਹੁ-ਸਾਲ ਦਾ ਬਾਜ਼ੀ ਹੈ — ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਖਰਚ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ — ਪਰ ਇਹ ਤਿੰਨ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਂਦ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਾਡਲ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਰਚੇ ਹਨ। ਦੂਜਾ, ਇਹ ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੀਜਾ, ਇਹ ਇੱਕ ਬਚਾਅਯੋਗ ਖਾਈ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਲਈ ਸਹਿ-ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਚਿੱਪ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਲਈ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਡੂੰਘੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਚਿੱਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਉਸ ਵਿੱਤ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ, ਅਨੁਕੂਲ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਕੁਦਰਤੀ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਕੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ AI ਚਿੱਪ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਾਲੀਅਮ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਕਈ ਸਾਲ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕਸਟਮ ਸਿਲੀਕਾਨ ਫੌਰੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਐਨਵੀਡੀਆ, ਏਐਮਡੀ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ-ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗੀ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਦੀ ਨਵੀਂ ਟੀਮ ਪਹਿਲੀ ਟੇਪ-ਆਊਟ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਫਿਰ ਵੀ, ਘੋਸ਼ਣਾ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਰਥਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਇਹ ਓਪਨਏਆਈ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਉਸੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਦਾ ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਨਾ ਸਿਰਫ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਲੜਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਬਲਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਸਿਲੀਕਾਨ ਉੱਤੇ ਵੀ ਲੜਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ
AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲਈ ਲੜਾਈ ਪੂਰੇ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਵਿਕਾਸ ਹੱਬ 'ਤੇ ਹਰ ਵੱਡੇ ਚਿੱਪ ਲਾਂਚ, ਫੰਡਿੰਗ ਦੌਰ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸੌਦੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹੋ।
ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →
