На Давосском форуме этого года генеральный директор Nvidia Jensen Huang представил видение будущего Искусственного Интеллекта. В своей речи он осветил три трансформирующих развития, которые сформировали индустрию ИИ в прошлом году и проложили путь к новой эпохе интеллектуальных систем. Эти прорывы означают не только технический прогресс, но и фундаментальные сдвиги в способности моделей ИИ понимать и изменять реальный мир.
Способность к логическому мышлению: от иллюзий к решению проблем
Первое значительное достижение связано с когнитивным развитием систем ИИ. В то время как ранние модели еще были подвержены массовым галлюцинациям, ситуация кардинально изменилась. Современные модели ИИ теперь демонстрируют логическое мышление, стратегическое планирование и способность отвечать на сложные вопросы без предварительной специализированной подготовки. Этот прорыв сразу же привел к появлению так называемого Agentic AI – интеллектуальных агентов, которые могут самостоятельно анализировать задачи, планировать и реализовывать их. Это изменение позволяет компаниям и исследовательским институтам использовать системы ИИ для совершенно новых сценариев применения, ранее считавшихся невозможными.
Модели с открытым исходным кодом: демократизация экосистемы ИИ
Второй трансформирующий тренд — взрывное распространение моделейInference с открытым исходным кодом. Huang подчеркнул, что внедрение революционной модели DeepSeek с открытым исходным кодом стало поворотным моментом для различных отраслей промышленности. Эта открытость архитектуры моделей привела к беспрецедентному расширению всей экосистемы ИИ. Компании, исследовательские институты и образовательные учреждения по всему миру теперь могут получать доступ к этим моделям и адаптировать их под свои конкретные задачи. Демократизация технологий ИИ ускоряет инновации во всех секторах и одновременно снижает барьеры входа для новых участников рынка.
Физический ИИ: интеллект за пределами языка
Третье важное достижение проявляется в области физического ИИ — нового класса систем, которые не только понимают язык, но и способны воспринимать материальный мир. Эти системы могут анализировать биологические белки, предсказывать химические реакции и понимать законы физики. Они показали, что могут осваивать такие концепции, как гидродинамика, частичная физика и даже квантовая физика, применяя их к реальным задачам. Эта способность открывает совершенно новые горизонты для научных исследований, материаловедения и технологических инноваций.
Разработки, представленные Huang, создают целостную картину: системы ИИ теряют свои аналитические слабости, становятся все более доступными и расширяют свое восприятие от абстрактных концепций к физической реальности. Эта конвергенция указывает на фазу, в которой логическое мышление, децентрализованные технологии и физическое понимание объединяются в мощную экосистему для технологической трансформации.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Генеральный директор Nvidia раскрывает три столпа революции ИИ: от логического мышления до физического интеллекта
На Давосском форуме этого года генеральный директор Nvidia Jensen Huang представил видение будущего Искусственного Интеллекта. В своей речи он осветил три трансформирующих развития, которые сформировали индустрию ИИ в прошлом году и проложили путь к новой эпохе интеллектуальных систем. Эти прорывы означают не только технический прогресс, но и фундаментальные сдвиги в способности моделей ИИ понимать и изменять реальный мир.
Способность к логическому мышлению: от иллюзий к решению проблем
Первое значительное достижение связано с когнитивным развитием систем ИИ. В то время как ранние модели еще были подвержены массовым галлюцинациям, ситуация кардинально изменилась. Современные модели ИИ теперь демонстрируют логическое мышление, стратегическое планирование и способность отвечать на сложные вопросы без предварительной специализированной подготовки. Этот прорыв сразу же привел к появлению так называемого Agentic AI – интеллектуальных агентов, которые могут самостоятельно анализировать задачи, планировать и реализовывать их. Это изменение позволяет компаниям и исследовательским институтам использовать системы ИИ для совершенно новых сценариев применения, ранее считавшихся невозможными.
Модели с открытым исходным кодом: демократизация экосистемы ИИ
Второй трансформирующий тренд — взрывное распространение моделейInference с открытым исходным кодом. Huang подчеркнул, что внедрение революционной модели DeepSeek с открытым исходным кодом стало поворотным моментом для различных отраслей промышленности. Эта открытость архитектуры моделей привела к беспрецедентному расширению всей экосистемы ИИ. Компании, исследовательские институты и образовательные учреждения по всему миру теперь могут получать доступ к этим моделям и адаптировать их под свои конкретные задачи. Демократизация технологий ИИ ускоряет инновации во всех секторах и одновременно снижает барьеры входа для новых участников рынка.
Физический ИИ: интеллект за пределами языка
Третье важное достижение проявляется в области физического ИИ — нового класса систем, которые не только понимают язык, но и способны воспринимать материальный мир. Эти системы могут анализировать биологические белки, предсказывать химические реакции и понимать законы физики. Они показали, что могут осваивать такие концепции, как гидродинамика, частичная физика и даже квантовая физика, применяя их к реальным задачам. Эта способность открывает совершенно новые горизонты для научных исследований, материаловедения и технологических инноваций.
Разработки, представленные Huang, создают целостную картину: системы ИИ теряют свои аналитические слабости, становятся все более доступными и расширяют свое восприятие от абстрактных концепций к физической реальности. Эта конвергенция указывает на фазу, в которой логическое мышление, децентрализованные технологии и физическое понимание объединяются в мощную экосистему для технологической трансформации.