Благодаря моделям с открытым кодом, реализованным на платформе Blackwell, ведущие разработчики решений для машинного обучения смогли снизить свои затраты на ИИ вплоть до десятикратного сокращения, как заявила компания Nvidia.

В данном контексте обсуждается токеномика и уменьшение стоимости одного токена на значительную величину. Nvidia объясняет это следующим образом:

При увеличении инвестиций в чернила, электроэнергию и сам станок, станок способен производить в 10 раз больший объем продукции, что ведет к уменьшению стоимости печати каждой страницы. Аналогично, вложения в инфраструктуру искусственного интеллекта способны обеспечить значительное увеличение выпуска токенов, превышающее рост затрат, и, как следствие, существенно снизить стоимость одного токена

При разговоре о токеномике Nvidia были названы такие компании, как Baseten и Sully.ai, а также DeepInfra и Latitude, специализирующиеся на разработке игр. Благодаря архитектуре Blackwell, каждая из этих организаций смогла снизить задержки, оптимизировать расходы на вывод данных и обеспечить стабильность ответов, что делает этот технологический комплекс сегодня наиболее востребованным решением для компаний, работающих в сфере искусственного интеллекта.

Представители компании заявляют, что благодаря ускорителям Vera Rubin им удастся значительно повысить эффективность инфраструктуры, применяя передовые архитектурные решения, специализированные инструменты, например CPX для предварительной обработки данных, и другие инновационные технологии.