لا تخف DeepSeek! تقول البيانات الصحفية لنفيديا أن إنشاء مركز للحوسبة المتسارعة للذكاء الاصطناعي هو الأساس الأكثر أهمية لمكافحة الاحتيال على المستوى الوطني.

أحد المفاتيح الرئيسية لتقنية الذكاء الاصطناعي المتقدمة لشركة Nvidia هو تسريع تعلم الشبكات العصبية العميقة مثل Alexnet لتمكين معالجة سريعة لعمليات الذكاء الاصطناعي، من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام الشبكات العصبية المشابهة لتمييز الأنماط في الدماغ البشري. هذا يسمح للذكاء الاصطناعي بالتفكير والتعلم العميق، ويتم ذلك عن طريق تغذية الذكاء الاصطناعي بكميات كبيرة من البيانات ليتعلم مثل البشر ويتعلم وينمو من الأخطاء، مما يعني أنه بالإضافة إلى الخوارزميات، يجب أيضًا الاستثمار في معالجة البيانات وقواعد البيانات لتكون قادرة على معالجة البيانات بسرعة وتخزين البيانات التجربية. بهذه الطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكبر تدريجياً ويتطور مثل الإنسان من الطفولة إلى البلوغ وأن يصبح ذكياً.

مؤسس Scale AI ألكسندر وانغ يؤكد بشكل خاص أن كفاءة الحوسبة لشرائح نفيديا تسرع التعلم العميق، وبعد منع الولايات المتحدة تصدير شرائح نفيديا إلى الخارج، فقد تأخر جدول زمني لتطوير الذكاء الاصطناعي في الصين. وعلى موقع Scale AI الرسمي، ناشد ألكسندر وانغ الرئيس ترامب بشكل خاص بتوزيع تمويل مناسب لتطوير تقنية الذكاء الاصطناعي، لكي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا في مجالات مختلفة. وأشار إلى أن الذكاء الاصطناعي في الصين يمكن أن يتفوق بسرعة على الولايات المتحدة، والسبب الرئيسي في ذلك هو أن الولايات المتحدة تستثمر معظم تمويل تطوير الذكاء الاصطناعي في "الخوارزميات"، ولكنها تحتاج أيضًا إلى استثمار الأموال في "الحوسبة" و"البيانات"، حيث يمكن للأول أن يسرع الذكاء الاصطناعي