人工智能應(yīng)用通常需要大規(guī)模的高性能計(jì)算資源，包括GPU和TPU等加速器。因此，數(shù)據(jù)中心需要具備足夠的計(jì)算能力來(lái)支持這些應(yīng)用的訓(xùn)練和推理。這意味著數(shù)據(jù)中心需要更多的服務(wù)器和更強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，以確保高性能計(jì)算任務(wù)能夠順暢執(zhí)行。
分析機(jī)構(gòu)CCS Insight今日做出預(yù)測(cè)，認(rèn)為生成式AI領(lǐng)域明年可能會(huì)面臨一次現(xiàn)實(shí)檢驗(yàn)，其認(rèn)為，隨著“圍繞AI技術(shù)本身的炒作逐漸減弱”、“運(yùn)行AI的成本不斷上升”以及“對(duì)AI進(jìn)行監(jiān)管”的呼聲增加，未來(lái)AI行業(yè)可能遇冷，技術(shù)發(fā)展逐漸出現(xiàn)放緩跡象。
深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜性方面取得了飛躍。如果結(jié)果有錯(cuò)誤或不理想，機(jī)器學(xué)習(xí)可能需要在輸出層進(jìn)行人工干預(yù)；而深度學(xué)習(xí)則不同，其可以在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下不斷學(xué)習(xí)并提高準(zhǔn)確性。多層深度學(xué)習(xí)模型可以達(dá)到驚人的準(zhǔn)確性和性能水平。
GPU計(jì)算的開(kāi)源生態(tài)越來(lái)越繁榮后，也為其帶來(lái)了巨大的市場(chǎng)空間，Nvidia DGX企業(yè)級(jí)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)概念應(yīng)運(yùn)而生，為英偉達(dá)的顯卡和平臺(tái)銷(xiāo)售創(chuàng)造了千億級(jí)市場(chǎng)。
微軟的芯片類似于英偉達(dá)圖形處理器（GPU），是為訓(xùn)練和運(yùn)行大語(yǔ)言模型的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器設(shè)計(jì)的，大語(yǔ)言模型是OpenAI的ChatGPT等對(duì)話式人工智能功能背后的軟件。微軟的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器目前使用英偉達(dá)的GPU，為包括OpenAI和Intuit在內(nèi)的云客戶以及微軟生產(chǎn)力應(yīng)用中的人工智能功能提供支持。
生成式AI越來(lái)越流行，尤其是在商業(yè)領(lǐng)域。不久前，沃爾瑪宣布推出生成式AI應(yīng)用程序，供5萬(wàn)名非店鋪員工使用。App將沃爾瑪數(shù)據(jù)與第三方大語(yǔ)言模型（LLM）結(jié)合，可以幫助員工執(zhí)行多種任務(wù)，比如成為創(chuàng)意伙伴，在大文檔中提取摘要。
