DeepSeek'ten korkma! NVIDIA basın bültenine göre, AI hızlandırma merkezi oluşturmak, ulusal düzeyde dolandırıcılığa karşı en önemli altyapıdır.

Nvidia'nın yapay zeka teknolojisi liderliğinin anahtarlarından biri, yapay zeka bilişiminin ultra hızlı bir şekilde işlenebilmesi için Alexnet sinir ağı Derinlik öğrenimini hızlandırmak ve yapay zekayı insan beynine benzer bir sinir ağı tanıma sistemi yürütmek üzere eğitmek için makine öğrenimini kullanmaktır, böylece yapay zeka Derinlik öğrenimi yapmayı düşünebilir ve işleme yöntemi, yapay zekayı büyük miktarda veriyi beslemektir, böylece yapay zeka, tıpkı insanların "bilgi" biriktireceği gibi, insanlar gibi "eğitilir". Anıları beyinde depolayan bu veritabanları, insanların öğrenmesine, büyümesine ve hatalardan ders almasına yardımcı olur, bu nedenle yapay zeka geliştirmek, hesaplamalara ek olarak hesaplamalı işleme ve veri veritabanlarına yatırım yapmalıdır. Verileri hızlı bir şekilde işleyebilmek ve "deneyim" verilerini depolayabilmek için yapay zeka, çocuklardan başlayarak akıllı büyümeyi öğrenmek ve yetişkin olmak gibi yavaş yavaş büyüyebilir.

Scale AI'nın kurucusu Alexandr Wang, NVIDIA yongalarının hesaplama performansının Derinlik öğrenmesini hızlandırdığını vurguladı. ABD'nin NVIDIA'yı yurtdışına yongalarını ihraç etmesini engellemesi, Çin'in yapay zeka gelişim sürecini gerçekten yavaşlattı. Alexandr Wang, Scale AI'nın resmi web sitesinde son zamanlarda yaptığı açık mektupta özellikle Başkan Trump'a, yapay zeka teknolojisi geliştirme için bütçenin uygun şekilde dağıtılmasını ve yapay zekanın farklı alanlarda işlev görmesini sağlamasını talep etti. Çin'in yapay zekasının hızla ABD'yi geçebileceğini belirtti; bu durumun ana sebebi, ABD'nin yapay zeka geliştirme bütçesinin büyük bir kısmını 'algoritmalar'a yatırması, ancak 'hesaplama' ve 'veri'ye de fon sağlanması gerektiğini belirtti, ki bu da yapay zekanın Derinlik hızını artırır.