/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F26%2Fc5d00d68f982807e8266c0636de90bd6.jpg)
Intel, Google и другие IT-гиганты объединились против Nvidia: что случилось
Несколько крупнейших в мире технологических корпораций сформировали группу под названием UXL Foundation, чтобы снизить зависимость от Nvidia на рынке оборудования для искусственного интеллекта (ИИ). Об этом сообщает портал The Verge.
В объединение уже вошли Intel, Google, Qualcomm, Samsung и другие. Их целью является создание пакета ПО с открытым исходным кодом, которое станет базой для разработчиков систем с использованием ИИ. Технические детали проекта собираются довести до ума к концу года.
В настоящее время проект включает в себя открытый стандарт OneAPI от Intel. Суть задумки в том, чтобы заставить ПО эффективно работать на любом аппаратном обеспечении вне зависимости от производителя и архитектуры, в частности CUDA от Nvidia.
Известно, что Nvidia, используя свое положение на рынке оборудования для ИИ, продвигает собственные решения на базе платформы CUDA. Сейчас ее используют более 4 миллиона разработчиков по всему миру. У Intel и AMD тоже есть свои наработки в этой сфере, но бороться с "зеленой" компанией им пока тяжело.
Напомним, в марте этого года Nvidia представила новые ИИ-процессоры Blackwell B200, которые обещают обеспечить "умопомрачительный скачок производительности". В некоторых сценариях он в 7 раз быстрее прошлогоднего H100 и при этом потребляет на 25 % меньше энергии.
За последние годы ИИ научился быстро создавать качественные изображения, короткие видео и даже музыку. Однако вскоре мы сможем увидеть еще более крутые инновации. В частности, в Nvidia анонсировали видеоигры, полностью созданные искусственным интеллектом.
А глава Nvidia Дженсен Хуан "похоронил" программистов изаявил, что вместо него лучше сосредоточить свои усилия на получении других знаний, например, промпт-инжиниринг – способность создать максимально точные запросы для нейросетей.

