Страны все активнее вкладываются в собственную AI-инфраструктуру, чтобы развивать экономику, работать с локальными данными и создавать модели и приложения на базе внутренних ресурсов. Речь не только о вычислительных мощностях, но и о локальных датасетах и командах разработки. Именно они помогают адаптировать AI-системы под национальные языки, культурный контекст и местное регулирование.
Как сообщает NVIDIA Blog, рост генеративного и агентного AI заметно ускорил интерес государств к созданию собственных foundation models и large language models. В материале говорится, что такие модели используют не только для обработки языка. Они также применяются при написании программного кода, разработке лекарств, защите от финансового мошенничества и обучении роботов физическим навыкам.
Отдельно NVIDIA выделяет так называемые AI factories, центры обработки данных нового поколения для обучения и инференса AI-моделей. Компания описывает несколько вариантов развития таких мощностей: сотрудничество с государственными телеком-операторами и коммунальными компаниями, а также поддержку локальных облачных партнеров, чтобы государство и бизнес могли совместно использовать вычислительные ресурсы.
Кроме того, в NVIDIA перечислили пять компонентов национальной AI-стратегии. В список вошли развитие внутренних AI-компетенций, подготовка кадров, локальные модели и данные, экосистема разработчиков и инвесторов, а также собственные AI factories под локальным управлением.
Ключевые факты
NVIDIA выделила пять элементов национальной AI-стратегии, включая AI-ready workforce, локальные модели и AI factories
В материале AI factories описаны как дата-центры нового поколения для обучения и инференса AI-моделей
NVIDIA упоминает использование локальных foundation models и large language models, обученных на местных данных
Дженсен Хуанг заявил, что AI factory станет основой современных экономик по всему миру