Yapay Zeka Ajanları CUDA Rakipleri Geliştirebilir, Ancak Nvidia Yerinde Durmuyor

Nvidia'nın avantajı yalnızca GPU hızlandırıcılarında değil, aynı zamanda yaygın yapay zeka görevleri için hazır kod, hata ayıklama araçları ve model eğitimi sırasında binlerce çipin birlikte çalışmasını sağlayan uygulamalar içeren CUDA yazılım platformunda da yatıyor. CUDA'nın milyonlarca satır kod ve iş akışına derinlemesine yerleşmesi güçlü bir kilitlenme etkisi yaratıyor ve alternatifleri maliyetli ve benimsenmesi zor hale getiriyor. Örneğin, Amazon'un dahili belgeleri, Trainium ve Inferentia yapay zeka çiplerini benimsemenin önündeki ana engel olarak CUDA'yı gösteriyor. Ancak bazı uzmanlar, yapay zekanın tarihsel olarak zor bir görev olan sistem yazılımı oluşturmayı otomatikleştirebileceğini savunuyor. Eski Google Brain araştırmacısı ve yapay zeka yazılım girişimi Infinity'nin kurucusu Jeremy Nixon, şirketinin D-Matrix için CUDA benzeri yazılımı yapay zeka ajanları kullanarak sadece 10 saatte oluşturduğunu ve bunun Nvidia'dan ayrılmanın bu engelinin aşılabilir olduğunu gösterdiğini söyledi. OpenAI ve Anthropic de sistem yazılımı üretebilen yapay zeka modelleri gösterdi ve DeepSeek'in kurucusu Liang Wenfeng, yapay zeka ajanlarının, girişiminin kendi programlama dili TileLang ile birlikte yapay zeka yazılımı oluşturmayı önemli ölçüde basitleştirdiğini söyledi. Nvidia buna karşılık, geliştiricilerin yapay zeka uygulamaları için CUDA kod kitaplıklarını giderek daha fazla kullandığını ve şirketin CUDA geliştirmesini ve doğrulamasını hızlandırmak için yazılım yapay zeka ajanları da kullandığını savunuyor. Şirket, yapay zeka çıkarım ve ajan iş yüklerine kaydıkça, derin, tam yığın optimizasyon ihtiyacının arttığını ve bunun da entegre donanım ve yazılımının değerini artırdığını belirtiyor. Ancak yapay zeka yazılım girişimi INT21'in kurucusu Bing Xu, CUDA'nın olgun doğrulama araçları ve diğer özelliklerden oluşan ekosisteminin programlama ajanlarının daha verimli çalışmasına yardımcı olduğunu ve bunun da bir sonraki savunma bariyeri olduğunu söyledi. Ajanlar hızlıca çok sayıda kod üretebilir, ancak doğrulama darboğazdır, dedi. Yapay zeka rakiplerin yetişmesine yardımcı olsa da, Nvidia aynı teknolojik gelişmelerden yararlanıyor ve çip üreticisi uyumuyor, diye ekledi Xu. Modular CEO'su Chris Lattner, endüstriyel kullanım için optimizasyon gibi daha zor görevlerle karşılaştırıldığında kod yazmanın yazılım geliştirmenin yalnızca küçük bir parçası olduğunu belirtti.