GPU NVIDIA បង្កើនល្បឿនបដិវត្តន៍ AI រូបវន្តរបស់ប្រទេសកូរ៉េ

ថ្មីៗនេះ លោក Jensen Huang នាយកប្រតិបត្តិ NVIDIA បានទៅទស្សនកិច្ចប្រទេសកូរ៉េ ហើយបានសន្យាថានឹងផ្គត់ផ្គង់អង្គភាពដំណើរការក្រាហ្វិក (GPU) ចំនួន 250,000 ដែលជាសញ្ញាបង្ហាញថាចំណុចកណ្តាលនៃទំនាញនៅក្នុងការប្រកួតប្រជែងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI កំពុងផ្លាស់ប្តូរទៅប្រទេសកូរ៉េ។ ដោយសារទិន្នន័យបានក្លាយជាឥន្ធនៈនៃឧស្សាហកម្ម AI លែងគ្រាន់តែជាកូដនៅលើអេក្រង់ទៀតហើយ។ ឥឡូវនេះ AI កំពុងវិវត្តទៅជាកម្លាំងមួយដែលជំរុញការពិត ឬ 'AI រូបវន្ត'។ ដោយរួមបញ្ចូលគ្នានូវមនុស្សយន្ត ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ការគណនាគែម និងកូនភ្លោះឌីជីថល AI បានក្លាយជាប្រព័ន្ធមួយដែលយល់ឃើញ វិនិច្ឆ័យ និងធ្វើសកម្មភាព។ នៅក្នុងយុគសម័យមួយដែល AI លើសពីការវិភាគដើម្បីជំរុញឧស្សាហកម្ម ចំណុចកណ្តាលនៃការផ្លាស់ប្តូរមិនមែនជាបច្ចេកវិទ្យាទេ ប៉ុន្តែជា 'រូបមន្តប្រតិបត្តិការ'។

◇AI ក្លាយជាប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទលើសពីគ្រឿងចក្រក្នុងឧស្សាហកម្ម

BCG និងវេទិកាសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោក WEF កំណត់ AI រូបវន្តថាជា "ប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទថ្មីនៃប្រតិបត្តិការឧស្សាហកម្ម (ប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទថ្មីនៃប្រតិបត្តិការ)"។ ខណៈពេលដែលស្វ័យប្រវត្តិកម្មពីមុនមានន័យថាប្រសិទ្ធភាពសាមញ្ញ AI រូបវន្តគឺជាប្រព័ន្ធឆ្លាតវៃដែលរៀន និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពគំរូប្រតិបត្តិការខ្លួនឯង។ កត្តាបីយ៉ាងដែលជំរុញការផ្លាស់ប្តូរនេះ។ ទីមួយ ចំណេះដឹងនៅនឹងកន្លែងកំពុងបាត់ទៅវិញយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយសារតែការធ្លាក់ចុះ និងភាពចាស់ជរារបស់កម្មករជំនាញ។ ទីពីរ ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ត្រូវបានរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធឡើងវិញទៅជាផលិតកម្មពហុផលិតផល និងទ្រង់ទ្រាយតូច ចាប់តាំងពីជំងឺរាតត្បាតកូវីដ-១៩ ដែលបង្កើនភាពមិនប្រាកដប្រជា។ ទីបី ការរីកចម្រើនក្នុងមនុស្សយន្ត ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងការគណនាគែមបានធ្វើឱ្យការពង្រីករូបវន្តនៃ AI ក្លាយជាការពិត។ នៅពេលដែលរចនាសម្ព័ន្ធឧស្សាហកម្ម និងបរិយាកាសបច្ចេកវិទ្យាវិវត្តជាមួយគ្នា មនុស្សយន្តកំពុងផ្លាស់ប្តូរពីម៉ាស៊ីនធម្មតាទៅជាសហការីឆ្លាតវៃ។ នៅចំកណ្តាលនៃការផ្លាស់ប្តូរនេះគឺ AI រូបវន្ត។

◇យុគសម័យនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មស្រទាប់ ដែលមនុស្សយន្តរៀនដោយខ្លួនឯង

AI រូបវន្តដំណើរការលើ "យុទ្ធសាស្ត្រស្វ័យប្រវត្តិកម្មស្រទាប់"។ ប្រព័ន្ធមនុស្សយន្តបី - ផ្អែកលើច្បាប់ ផ្អែកលើការរៀន និងផ្អែកលើបរិបទ - ភ្ជាប់គ្នាទៅវិញទៅមកតាមភាពស្មុគស្មាញ និងភាពប្រែប្រួលនៃដំណើរការ។ មនុស្សយន្តផ្អែកលើច្បាប់ដោះស្រាយដំណើរការដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធដូចជាការផ្សារ និងការចុចដោយមានភាពជាក់លាក់ និងល្បឿនលឿន។ មនុស្សយន្តផ្អែកលើការរៀនសម្របខ្លួនទៅនឹងករណីលើកលែងតាមរយៈការពង្រឹង និងការរៀនធ្វើត្រាប់តាម។ មនុស្សយន្តផ្អែកលើបរិបទប្រើប្រាស់គំរូគ្រឹះមនុស្សយន្ត (RFM) ដែលរៀនព័ត៌មានភាសា មើលឃើញ និងប៉ះក្នុងពេលដំណាលគ្នា ដែលអាចឱ្យការរៀនបាញ់សូន្យដំណើរការក្នុងបរិយាកាសថ្មីដោយមិនចាំបាច់បណ្តុះបណ្តាលដាច់ដោយឡែក។ រចនាសម្ព័ន្ធបីស្រទាប់នេះបានវិវត្តមនុស្សយន្តពីម៉ាស៊ីនការងារសាមញ្ញទៅជាបញ្ញារូបវន្តដែលយល់ និងវិនិច្ឆ័យស្ថានភាព។ ឥឡូវនេះ ការប្រកួតប្រជែងក្នុងវិស័យស្វ័យប្រវត្តិកម្មមិនមែននិយាយអំពីល្បឿនទេ ប៉ុន្តែជាសមត្ថភាពសម្របខ្លួន និងការវិនិច្ឆ័យ។

ការផ្លាស់ប្តូរនេះបានក្លាយជាការពិតរួចទៅហើយនៅក្នុងទីតាំងឧស្សាហកម្ម។ BMW បានណែនាំមនុស្សយន្តដឹកជញ្ជូនស្វ័យប្រវត្តិ AI នៅរោងចក្រ Dingolfing របស់ខ្លួននៅប្រទេសអាល្លឺម៉ង់ ដោយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពចលនាគ្រឿងបន្លាស់ចំនួន 30% និងកាត់បន្ថយអត្រាពិការភាពចំនួន 25% តាមរយៈការវិភាគទិន្នន័យខ្សែផលិតកម្មតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។ AI បានចាប់ផ្តើមដំណើរការជាផ្នែកមួយនៃប្រព័ន្ធសម្រេចចិត្តរបស់រោងចក្រ ក្រៅពីការធ្វើជាឧបករណ៍ផលិតកម្មសាមញ្ញ។ Foxconn បានអនុវត្តមនុស្សយន្ត AI ទៅលើដំណើរការផ្គុំស្មុគស្មាញដូចជាការរឹតបន្តឹងវីស និងការបញ្ចូលខ្សែ។ ចំណុចសំខាន់គឺបច្ចេកវិទ្យា "ការគ្រប់គ្រងកម្លាំងសម្របខ្លួនតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង"។ មនុស្សយន្តរកឃើញកម្លាំង និងភាពធន់ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង កែតម្រូវកម្លាំងរបស់វា និងអនុវត្តការផ្គុំយ៉ាងច្បាស់លាស់ដោយមិនធ្វើឱ្យខូចផ្នែក។ ជាលទ្ធផល ពេលវេលាផ្គុំត្រូវបានកាត់បន្ថយ 40% និងថ្លៃដើមប្រតិបត្តិការចំនួន 15%។ AI បានវិវត្តពីអង្គភាពគណនាទិន្នន័យទៅជាអ្នកសហការដែលមានសមត្ថភាពប៉ះ និងវិនិច្ឆ័យ។ Amazon ដំណើរការកងនាវាមនុស្សយន្តធំជាងគេបំផុតរបស់ពិភពលោក ដោយរួមបញ្ចូលមនុស្សយន្តចល័ត ចក្ខុវិស័យ AI និងឧបករណ៍បង្កើត។ គំរូប្រតិបត្តិការ AI រាងកាយរួមបញ្ចូលគ្នានេះបានបង្កើនប្រសិទ្ធភាពមជ្ឈមណ្ឌលដឹកជញ្ជូនចំនួន 25% និងសមាមាត្រនៃកម្មករជំនាញចំនួន 30%។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បានក្លាយជា "ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីប្រតិបត្តិការឆ្លាតវៃ" ដែលធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវពិភពរូបវន្តរួមជាមួយមនុស្ស។

◇ការច្នៃប្រឌិតក្នុងភាពវៃឆ្លាតរូបវន្តនៅទីតាំងសកល

ខណៈពេលដែលទីតាំងសកលបានចូលដល់ដំណាក់កាលដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជំរុញពិភពរូបវន្ត ការច្នៃប្រឌិតមិនកើតឡើងដោយស្វ័យប្រវត្តិទេ។ ក្រុមហ៊ុនមួយចំនួនទទួលបានជោគជ័យជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យាដូចគ្នា ខណៈពេលដែលក្រុមហ៊ុនផ្សេងទៀតបរាជ័យ។ ភាពខុសគ្នាមិនមែនស្ថិតនៅក្នុងកម្រិតបច្ចេកវិទ្យានោះទេ ប៉ុន្តែស្ថិតនៅក្នុងលំដាប់ និងអាកប្បកិរិយារបស់អង្គការចំពោះការទទួលយកវា។ នៅទីបំផុត អ្វីដែលកំណត់ភាពជោគជ័យនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតរូបវន្តមិនមែនជាភាពជាក់លាក់នៃឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ឬភាពស្មុគស្មាញនៃក្បួនដោះស្រាយនោះទេ ប៉ុន្តែជាមនុស្ស។ ដំណើរការស្តង់ដារ ការគ្រប់គ្រងច្បាស់លាស់ និងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកដែលដំណើរការវាសម្រេចចិត្តលើភាពជោគជ័យ ឬបរាជ័យ។ ការផ្តោតអារម្មណ៍នៃការពិភាក្សាត្រូវតែផ្លាស់ប្តូរពី "អ្វីដែលត្រូវទទួលយក" ទៅ "របៀបបង្កើតវា"។

ដើម្បីឱ្យបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) រៀន និងវិនិច្ឆ័យដោយឯករាជ្យ លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ ព្រំដែន និងប្រព័ន្ធទទួលខុសត្រូវសម្រាប់ការរៀនសូត្ររបស់វាត្រូវតែច្បាស់លាស់។ ដំណើរការការងារស្តង់ដារ និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យគឺជាចំណុចចាប់ផ្តើមនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតរូបវន្ត។ បើគ្មានស្តង់ដារទេ ក្បួនដោះស្រាយដូចគ្នាមានឥរិយាបទខុសគ្នានៅទូទាំងដំណើរការ ដែលបណ្តាលឱ្យមានភាពវឹកវរក្នុងអំឡុងពេលធ្វើមាត្រដ្ឋាន។ នៅក្នុងបរិស្ថានដែលមនុស្សយន្តសហការជាមួយមនុស្ស ដំណើរការខុសប្រក្រតីតែមួយអាចនាំឱ្យមានគ្រោះថ្នាក់។ ស្តង់ដារភាវូបនីយកម្ម និងអភិបាលកិច្ច គឺជាវិធានការការពារដែលផ្លាស់ប្តូរស្វ័យភាពរបស់ AI ទៅជា “ទំនុកចិត្តដែលអាចគ្រប់គ្រងបាន”។

◇ស្តង់ដារភាវូបនីយកម្ម និងអភិបាលកិច្ច ចំណុចចាប់ផ្តើមនៃ AI រូបវន្ត

ការរីករាលដាលនៃ AI រូបវន្តទាមទារឱ្យមានការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធទេពកោសល្យ។ តួនាទីបច្ចេកទេសសាមញ្ញថយចុះ ខណៈពេលដែលតួនាទីថ្មីៗដូចជាអ្នកត្រួតពិនិត្យមនុស្សយន្ត គ្រូបង្វឹក AI និងកម្មករបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រព័ន្ធលេចឡើង។ ក្រុមហ៊ុនត្រូវតែរចនាប្រព័ន្ធដែលមនុស្ស និងម៉ាស៊ីនសហការគ្នាតាមរយៈការបង្កើនជំនាញឡើងវិញ និងបង្កើនជំនាញ។ ទេពកោសល្យដែលយល់ និងអាចធ្វើការជាមួយ AI គឺជាគុណសម្បត្តិប្រកួតប្រជែងថ្មី។ ប្រទេសកូរ៉េខាងត្បូងមានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធផលិតកម្មលំដាប់ពិភពលោក បច្ចេកវិទ្យាមនុស្សយន្ត និងការប្រកួតប្រជែងផ្នែក semiconductor - មានប្រទេសតិចតួចណាស់ដែលមានទាំងបីនេះ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការផ្លាស់ប្តូរ AI រូបវន្តរបស់ខ្លួននៅតែស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលដំបូង។ ស្តង់ដារទិន្នន័យប្រែប្រួលតាមខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្ម ដែលបំបែកមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនសូត្រ ហើយបច្ចេកវិទ្យាប្រតិបត្តិការ (OT) និងបច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មាន (IT) នៅតែដាច់ដោយឡែកពីគ្នា។ ការរចនាឡើងវិញនូវគំរូប្រតិបត្តិការឧស្សាហកម្មគឺជារឿងបន្ទាន់។ បច្ចេកវិទ្យានាំទៅរកលទ្ធផលលុះត្រាតែដំណើរការ ទេពកោសល្យ និងទិន្នន័យត្រូវបានភ្ជាប់គ្នាជាសរីរាង្គ។ ផែនការ "ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI ឆ្នាំ 2030" របស់រដ្ឋាភិបាល និងការពង្រីកចង្កោម GPU គឺវិជ្ជមាន ប៉ុន្តែនៅទីបំផុត ការអនុវត្ត និងភាពជាអ្នកដឹកនាំរបស់សាជីវកម្មនឹងកំណត់ការប្រកួតប្រជែងឧស្សាហកម្ម។

GPU ចំនួន 250,000 ដែលសន្យាដោយ Jensen Huang មិនមែនគ្រាន់តែជាផ្នែករឹងនោះទេ។ ពួកគេគឺជាឱកាសនិមិត្តរូបសម្រាប់ឧស្សាហកម្មកូរ៉េក្នុងការដឹកនាំការពង្រីករូបវន្តនៃ AI។ ឥឡូវនេះគឺជាចំណុចរបត់មួយដើម្បីត្រួសត្រាយផ្លូវនៃសណ្តាប់ធ្នាប់ថ្មីមួយនៅក្នុងប្រតិបត្តិការឧស្សាហកម្មតាមរយៈ AI រូបវន្ត។ ប្រសិនបើយុគសម័យ AI ឌីជីថលគឺជាបដិវត្តន៍នៃចំណេះដឹង AI រូបវន្តគឺជាបដិវត្តន៍ដែលជំរុញការពិត។ ក្រុមហ៊ុនដែលដឹកនាំរលកនេះនឹងគ្របដណ្ដប់លើទីផ្សារនាពេលអនាគត។