CEO de NVIDIA, Huang Renxun: colaboración con DDN para crear cálculos extremos, el modelo DeepSeek R1 impulsa el desarrollo de la IA

Nvidia fundador (Jensen Huang )Jensen Huang( y Alex Bouzari, CEO de )DDN(, la compañía de almacenamiento privado más grande del mundo, exploraron a fondo el futuro del desarrollo de la IA el 21/2, desde la computación de alto rendimiento )HPC( y las aplicaciones empresariales hasta el gemelo digital )Digital Twin(, el impacto de la IA es omnipresente.

NVIDIA quería construir una nueva arquitectura de supercomputación en 2017, pero necesitaba un método de procesamiento de datos más eficiente. Bouzari creía que el antiguo modelo de acceso a datos ya no era viable y que se necesitaba una nueva arquitectura de almacenamiento AI que fuera escalable, de baja latencia, distribuida, multi-nube e incluso que mantuviera los datos en su lugar tanto como sea posible, utilizando Metadatos como intermediario )Metadata( para procesar la información. Esta idea se consideraba bastante loca en ese momento, pero después de 7 años de esfuerzo, finalmente se convirtió en realidad.

La explosión de la aplicación de la inteligencia artificial, la capa de datos inteligentes se convierte en clave

Con la explosión de la aplicación de la inteligencia artificial, muchas empresas ya no solo se preocupan por el entrenamiento del modelo, sino que necesitan que la IA pueda obtener información rápidamente en la aplicación práctica. Jensen Huang señaló que la IA no puede depender solo de los enormes datos durante el entrenamiento, sino que debe poder obtener 'información útil' en la aplicación, no solo datos originales. Esto es precisamente el problema que resuelve el producto Infinia lanzado por DDN, que puede convertir los datos originales en información clave a través de la Capa de Inteligencia de Datos )Data Intelligence Layer(, permitiendo que la IA funcione de manera más eficiente.

La clave de esta estructura radica en los metadatos ), es decir, las etiquetas y descripciones de los datos. Jen-Hsun Huang explica que los metadatos tienen una alta tasa de compresión, lo que permite una rápida transferencia entre sistemas diferentes, lo que reduce significativamente los costos de computación y los requisitos de espacio de almacenamiento. Esto no solo hace que la ejecución de la inteligencia artificial sea más fluida, sino que también permite a las empresas obtener más rápidamente el valor de los datos y aumentar su competitividad.

La desaceleración de la ley de Moore hace que el cálculo acelerado sea clave para el desarrollo de la IA

La desaceleración de la Ley de Moore hace que el cálculo acelerado sea clave para el desarrollo de la IA. En los últimos 30 años, la capacidad de cálculo de las computadoras ha aumentado de manera estable con la Ley de Moore, pero en los últimos 15 años, esta tendencia de crecimiento se ha desacelerado. Jen-Hsun Huang afirmó que la arquitectura de cálculo en paralelo de GPU de NVIDIA lleva la capacidad de cálculo al límite, permitiendo un gran desarrollo de la IA.

La Infinia de DDN combina la aceleración de cálculos y mecanismos de aprendizaje de IA, permitiendo que los datos no solo se almacenen, sino que también puedan aprender automáticamente y transformarse en información utilizable. Por ejemplo, en áreas como la medicina, las finanzas, las ciudades inteligentes, esta tecnología puede ayudar a las empresas a obtener rápidamente datos clave, mejorando aún más la capacidad de toma de decisiones de IA.

La inteligencia artificial empresarial entra en la era de la duplicación digital, Omniverse liderando el futuro

Desde el alto rendimiento computacional (HPC) hasta la IA empresarial, la IA está entrando ahora en la etapa de gemelos digitales (Digital Twin), lo que representa una transformación tecnológica impulsada por la plataforma Omniverse de NVIDIA.

Jensen Huang, por ejemplo, menciona que en el pasado el desarrollo de medicamentos requería miles de millones de dólares y varios años, pero ahora, a través de Omniverse, los científicos pueden crear versiones digitales de medicamentos en el mundo virtual, simulando rápidamente diversas fórmulas y efectos, lo que reduce significativamente el tiempo de desarrollo. Además, Omniverse también se puede utilizar en sectores como la fabricación y las ciudades inteligentes, permitiendo a las empresas realizar simulaciones y pruebas en el mundo digital, lo que mejora considerablemente la eficiencia y precisión.

Bouzari complementa que la clave del éxito de Omniverse radica en la capa de datos inteligentes, las empresas necesitan transformar grandes cantidades de datos en información valiosa a través de la IA para aprovechar verdaderamente las ventajas de la digitalización.

La IA entra en la era de los agentes, las empresas tendrán empleados de IA

Jensen Huang señaló que en el futuro las empresas crearán sus propios Agentes de IA, que se convertirán en expertos en cada departamento, capaces de analizar datos, ofrecer recomendaciones e incluso colaborar entre ellos. Por ejemplo, el Agente de IA de gestión de la cadena de suministro puede intercambiar información con el de finanzas para garantizar la sincronización entre los flujos de capital y los planes de producción.

La Infinia de DDN es la base fundamental de esta era de agentes de IA, que permite a la IA acceder y analizar rápidamente datos clave para garantizar que los agentes de IA puedan tomar decisiones óptimas.

El desarrollo acelerado de la IA de código abierto, R1 hace que la IA sea más eficiente

Recientemente, DeepSeek lanzó el modelo de inferencia de inteligencia artificial de código abierto R1, lo que ha suscitado un gran interés en el mercado. Jensen Huang afirmó que esto no significa que la demanda de cálculo de IA disminuirá, sino que es clave para acelerar el progreso de la IA.

En el pasado, el entrenamiento de IA se dividía en pre-entrenamiento (Pre-training) e inferencia (Inference), pero ahora el post-entrenamiento (Post-training) de la IA se ha vuelto más importante, y este proceso requiere una gran cantidad de recursos computacionales. La aparición del modelo R1 permite que la IA realice inferencias de manera más eficiente y mejore la capacidad de toma de decisiones de los agentes de IA.

Bouzari también señaló que la plataforma CUDA de NVIDIA y NIMs están impulsando la aplicación de la IA en diversas industrias, incluyendo ciencias de la vida, finanzas, conducción inteligente, etc., y en el futuro los agentes de IA estarán en todas partes.

Las empresas deben desarrollar su propio IA y utilizar IA en la nube

Las empresas deberían construir su propio IA o utilizar IA en la nube, la respuesta es ambas. Jensen Huang señaló que las empresas podrían comenzar utilizando IA en la nube, pero si desean obtener una ventaja competitiva en áreas específicas, aún necesitarán desarrollar su propia IA exclusiva.

Por ejemplo, NVIDIA ha creado su propia inteligencia artificial en áreas como el diseño de chips y la gestión de la cadena de suministro, ya que el conocimiento en estas áreas no se puede obtener directamente de la IA en la nube pública. Este es también el lugar donde Infinia de DDN puede desempeñar un papel clave, permitiendo a las empresas construir su propia capa de inteligencia artificial y mejorar la capacidad de toma de decisiones de la IA.

NVIDIA y DDN se unen para entrar en la nueva era de la IA

En el pasado, ambas partes colaboraron en el campo de HPC, ahora están introduciendo AI en las aplicaciones empresariales y en el futuro promoverán la tecnología de duplicación digital. 'Sin DDN, la supercomputadora de NVIDIA no habría sido posible'. Jensen Huang agradece la contribución de DDN al desarrollo de la inteligencia artificial.

Mientras que Bouzari indicó que NVIDIA está liderando la IA hacia una nueva era, en el futuro ambas partes continuarán profundizando su colaboración para impulsar la aplicación de la IA en las empresas y en el ámbito de la identidad digital.

(AI Edad de Oro! Jensen Huang reveló que Huida promueve robots de entrenamiento de IA, y Omniverse y Cosmos forman la combinación más fuerte )

Este artículo del CEO de NVIDIA, Jensen Huang: colaboración con DDN para crear computación extrema, el modelo DeepSeek R1 impulsa el desarrollo de la IA, apareció por primera vez en Chain News ABMedia.