NVIDIA CEO, dirigenti europei di AI generativa discutono le chiavi del successo

Dirigenti europei discutono le chiavi del successo nell'AI generativa con il CEO di NVIDIA.

Tre principali startup europee di intelligenza artificiale generativa si sono unite al fondatore e CEO di NVIDIA, Jensen Huang, questa settimana per parlare della nuova era dell’informatica.

Più di 500 sviluppatori, ricercatori, imprenditori e dirigenti provenienti da tutta Europa e oltre si sono riuniti presso lo Spindler e Klatt, un elegante punto di ritrovo sulle rive del fiume a Berlino.

Huang ha iniziato la presentazione toccando il messaggio che aveva consegnato lunedì al Berlin Summit for Earth Virtualization Engines (EVE), una collaborazione internazionale incentrata sulla scienza climatica. Ha condiviso i dettagli dell’iniziativa Earth-2 di NVIDIA e come il calcolo accelerato, la simulazione potenziata dall’IA e i gemelli digitali interattivi guidino la ricerca scientifica sul clima.

Prima di sedersi per una conversazione a cuore aperto con i fondatori delle tre startup, Huang ha presentato alcuni “ospiti speciali” al pubblico – quattro dei principali scienziati di modellizzazione climatica del mondo, che ha definito gli “eroi silenziosi” che stanno salvando il pianeta.

• Il robot sale sul podio come direttore d’orchestra a Seoul
• Il Tour de France aggiunge ChatGPT, tecnologia di Digital Twin
• Case di cura in Giappone utilizzano Big Data per potenziare gli operatori sanitari, alleggerire i carichi di lavoro

“Questi scienziati hanno dedicato le loro carriere all’avanzamento della scienza climatica”, ha detto Huang. “Con la visione di EVE, sono gli architetti della nuova era della scienza climatica.”

Affrontare Forze Formidabili

“Ci sono un’enorme quantità di startup di intelligenza artificiale in Germania, e sono felice di vederlo”, ha detto Huang. “Ti trovi in una nuova era dell’informatica, e quando succede, tutti si trovano sulla stessa base.”

Huang ha dato il benvenuto sul palco ai fondatori di Blackshark.ai, Magic e DeepL. La gestione planetaria, l’intelligenza artificiale generale o AGI e la traduzione linguistica sono alcuni dei modi in cui le startup utilizzano l’IA generativa.

• Blackshark.ai utilizza l’IA e il calcolo spaziale distribuito ad alta scalabilità per trasformare immagini bidimensionali in mondi tridimensionali ricchi di dati.
• Magic sta costruendo un ingegnere software AGI, che consente a piccoli team di scrivere codice in modo significativamente più rapido ed economico.
• DeepL mira ad aiutare tutti a comunicare con tutti gli altri con il suo strumento di traduzione alimentato da IA.

Tutte e tre le aziende creano soluzioni che potrebbero essere considerate come concorrenti dei prodotti di aziende consolidate.

“Perché avete scelto di affrontare tali forze formidabili?” ha chiesto Huang ai fondatori.

Michael Putz, co-fondatore e CEO di Blackshark, ha condiviso che il prodotto della startup è simile a quello che si potrebbe vedere in Google Earth.

Ma Blackshark ha dichiarato che la sua copertura del pianeta è del 100%, rispetto al 20% di Google Earth. E mentre Google potrebbe impiegare alcuni mesi per aggiornare alcune parti della sua mappa, Blackshark ne ha bisogno solo di tre giorni, ha detto Putz.

Eric Steinberger, co-fondatore, CEO e responsabile dell’IA di Magic, ha spiegato come la sua azienda stia cercando di costruire un ingegnere software AGI che funzionerà come se fosse un team di persone.

Ha detto che si ricorderà delle conversazioni di mesi fa e potrà essere contattato tramite un’app come qualsiasi altro ingegnere. Magic si vede come un’azienda che cerca di costruire qualcosa di categoricamente diverso anziché creare un’alternativa alle soluzioni esistenti.

“È difficile da costruire, ma se riusciamo a farlo bene, siamo su un terreno di gioco equo, anche contro i giganti”, ha detto Steinberger.

Jaroslav Kutylowski, fondatore e CEO di DeepL, ha detto che il lavoro della sua azienda era inizialmente una sfida intellettuale. “Potevano fare meglio di Google?” si chiedeva il team. Per Kutylowski, sembrava divertente.

Intuizione, Efficienza e Resilienza

Steinberger ha fatto sorridere il pubblico quando ha chiesto a Huang del suo processo decisionale nel guidare NVIDIA avanti. “Hai ragione, sempre o quasi sempre. Come prendi quelle decisioni prima che sia ovvio?”

“È una domanda difficile”, ha risposto Huang.

Huang ha parlato dell’intuizione che deriva dal prendere decisioni, dicendo che nel suo caso deriva dalla vita e dall’esperienza industriale. Nel caso di NVIDIA, ha detto che deriva dal fatto di avere molte idee “in fermentazione” contemporaneamente.

Ha spiegato che con l’invenzione della GPU, l’obiettivo non era mai stato quello di sostituire la CPU, ma di rendere la GPU parte del prossimo grande computer, adottando un approccio a stack completo.

Rispondendo alla domanda di Putz sulla migliore strategia per le startup nell’ambito del calcolo, Huang ha parlato dei data center e del cloud.

NVIDIA si è unita all’industria dei “fabless semiconductor”, dove era richiesto molto poco capitale per una fabbrica per investire risorse in team di R&D composti da 30-50 ingegneri invece di 500 come in un’azienda semiconduttori tradizionale.

Oggi, Huang ha spiegato che con la generazione del software 2.0, le startup non possono spendere tutti i loro soldi sugli ingegneri – devono risparmiarne un po’ per prototipare e raffinare il loro software.

E’ importante utilizzare gli strumenti giusti per svolgere il lavoro in modo efficiente dal punto di vista dei costi. Una CPU potrebbe essere più economica di una GPU per istanza, ma eseguire un carico di lavoro su una GPU richiederà “10 volte meno tempo”, ha detto.

Kutylowski ha chiesto quali sono state le sfide più significative affrontate da NVIDIA e da Huang lungo il percorso di 30 anni dell’azienda.

“Affronto le cose con l’atteggiamento di ‘Quanto può essere difficile? Beh, si scopre che è super difficile”, ha risposto Huang. “Ma se qualcun altro può farlo, perché io non dovrei farlo?”

La risposta include l’atteggiamento giusto, la fiducia in se stessi, la volontà di imparare e il non avere aspettative di perfezione fin dal primo giorno, ha detto. “Essere resilienti mentre si fallisce fino a quando si riesce alla fine – è in quel momento che si impara”, ha detto Huang.