Os resultados do primeiro trimestre da Nvidia (NVDA) superaram as expectativas dos analistas, com a receita aumentando 262%, para US$ 26 bilhões. A empresa também anunciou um desdobramento de ações de 10 por 1 e um aumento de dividendos.
Em entrevista exclusiva ao Yahoo Finance, o fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, falou sobre os resultados e como a demanda pelos produtos da empresa está “muito forte”. Ele também mencionou como empresas como Meta (META) e Tesla (TSLA) estão avançando na tecnologia de IA.
Jensen disse que o modelo de linguagem em grande escala Llama da Meta é “muito, muito importante”, visto que está “impulsionando a modelagem de linguagem em grande escala e os esforços generativos de IA em todo o mundo”.
Para a Tesla, Jensen explicou como a mais recente tecnologia totalmente autônoma da empresa é um “modelo generativo de ponta a ponta” que “aprende assistindo a vídeos e vídeos surround e usa IA generativa e aprende a dirigir”. [to] Preveja seu caminho… como entender e controlar seu carro. Portanto, esta tecnologia é verdadeiramente revolucionária. ”
Assista ao vídeo para ver por que Huang diz que os sistemas de IA para carros autônomos são “treinados de forma mais eficaz aprendendo diretamente com o vídeo”.
Confira a entrevista completa com o CEO da Nvidia, Jensen Huang.
Esta postagem foi escrita por Stephanie Mikulich.
Saiba mais sobre a Nvidia no Yahoo Finance abaixo.
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transcrição do vídeo
Jess, gostaria de perguntar sobre provedores de nuvem e outros setores que você mencionou, entrando no jogo JA I ou adquirindo chips NVIDIA.
Você mencionou isso nos comentários da versão atual, e então ouvi do CFO Collecres que cerca de 40% da receita do data center vem desses provedores de nuvem.
Essas outras indústrias também estão começando a se desenvolver.
O que isso significa para a NVIDIA?
Os provedores de nuvem diminuirão sua participação? Outros setores assumirão o papel de provedores de nuvem?
Ambos esperam crescer em diversas áreas.
É claro que a grande história sobre os provedores de serviços de Internet ao consumidor neste trimestre vem da Meta, é claro.
Bem, a incrível escala do investimento de Mark no Rama 2 foi inovadora.
Rama 3 foi ainda mais incrível.
Eles criam modelos que potencializam a modelagem de linguagem em grande escala e o trabalho generativo de IA em todo o mundo.
Portanto, o trabalho que a Goal está fazendo é muito, muito importante.
Hum, Elon falou sobre a grande infraestrutura que ele está construindo, e uma das coisas que é realmente revolucionária nisso é que a versão 12 do Tesla, hum, será o fim da direção totalmente autônoma. Conclua o modelo generativo.
E ele aprende assistindo ao vídeo, o vídeo surround e, ah, conduz tudo de ponta a ponta e usa IA generativa para gerar, ah, o próximo caminho e suas previsões, e, ah, aprende como navegar, como. entender e o que fazer. para controlar o carro.
Esta tecnologia é verdadeiramente revolucionária e o trabalho que estão realizando é incrível.
Então dei dois exemplos. Uma startup com a qual trabalhamos, chamada Recursion, construiu um supercomputador para gerar moléculas, compreender proteínas e gerar moléculas para descoberta de medicamentos.
A lista continua, quero dizer, poderíamos continuar a tarde toda, e pessoas em tantas áreas diferentes estão percebendo que temos software e modelos de IA que podem entender e aprender, o idioma no qual você pode aprender quase tudo é o inglês. , é claro, mas também pode produzir imagens e vídeos, produtos químicos e proteínas, até mesmo física e qualquer outra linguagem.
É basicamente como uma tradução automática, e essa capacidade está agora sendo implantada em escala em muitos setores diferentes, Jensen.
Só mais uma coisa agora.
Ultima questão.
Estou feliz que você esteja falando sobre o negócio de automóveis. Então, o que você está vendo é que mencionou que o setor automotivo é atualmente a maior vertical dentro do data center.
Você falou sobre os negócios da Tesla.
Mas o que é exatamente?
É assim? Outros fabricantes de automóveis também oferecem carros autônomos?
Que outros recursos as montadoras estão usando em seus data centers?
Por favor, entenda um pouco melhor.
Bem, a Tesla está muito à frente no campo dos carros autônomos.
Mas algum dia todos os carros terão de ter capacidades de condução autónoma.
É mais seguro, mais conveniente e mais divertido de dirigir. Para esse fim, é agora muito conhecido e compreendido que aprender diretamente a partir de vídeos é a forma mais eficaz de treinar estes modelos.
Anteriormente, treinávamos com base em imagens rotuladas.
Diz, isto é um carro, isto é um carro, isto é uma placa, isto é uma estrada, e você rotula manualmente.
Isso é inacreditavel.
E agora você pode colocar o vídeo diretamente no carro para que o carro o entenda automaticamente.
E esta tecnologia é muito semelhante à dos modelos linguísticos de grande escala, exigindo apenas um enorme centro de formação.
A razão é que temos vídeo, a taxa de dados do vídeo, a quantidade de dados no vídeo é muito alta.
A mesma abordagem usada para aprender física, o mundo físico do vídeo usado para carros autônomos, a tecnologia de IA usada para fundamentar modelos de linguagem em grande escala para compreender o mundo físico é essencialmente a mesma.
Bem, tecnologia como Sora é realmente incrível.
Hum, outras tecnologias, hum, do Google, têm uma capacidade incrível de produzir vídeos significativos condicionados por instruções humanas que eles precisam aprender com os vídeos.
Portanto, a próxima geração de A deve ser baseada na física. A IA precisa entender o mundo físico.
E a melhor maneira de ensinar esses A's é como funciona o mundo físico. Apenas vendo o tom, tom, tom do vídeo através do vídeo.
Portanto, combinar esta capacidade de treinamento multimodal exigirá realmente uma grande demanda computacional nos próximos anos.
