Z tą historią
Według IBM obliczanie kwantowe może znacznie przyspieszyć przełom we wszystkim, od leków po przewidywanie zachowań giełdowych. (IBM-2,53%)) CEO ARVIND KRISHNA.
Sztuczna inteligencja to ogromna fala w branży technologicznej, ale obecna generacja AI nie może prowadzić do wszystkich branż, które znają sztuczne modele informacji ogólnych we wtorek w SXSW w Austin w Teksasie. Zamiast tego oczekuje się, że przełom będzie pochodzić z komplementarnej AI Obliczanie kwantowe.
„AI uczy się od wiedzy, literatury, grafiki i innych, które są już wyprodukowane, ale nie próbują rozumieć, co nadchodzi” – powiedział Krishna.
Zamiast tego komputery kwantowe działają na poziomie subatomowym i są modelem probabilistycznym. Technologia obliczeń kwantowych, jeśli jest w pełni osiągnięta, może być znacznie szybsza niż zwykły komputer i może zapewnić wgląd w „naturalne zachowanie” poza tym, co mogą zaoferować systemy AI, zauważył szef IBM, szczególnie na poziomie subatomowym.
„Jeśli wiesz, jak zachowuje się natura, możesz dowiedzieć się więcej, ponieważ nie jest to w istniejącej wiedzy” – powiedział Krishna.
Niedawno wstrząśnięte przekonania branżowe na temat szybkiego skalowania technologii obliczeniowej kwantowej. Na początku tego roku, Jensen Huang, dyrektor generalny Nvidia I Meta szef Mark Zuckerberg Przydatne komputery kwantowe twierdziły, że zbiorniki wyceniały kwantowe zasoby obliczeniowe, takie jak IONQ w czasie 15-30 lat (Aeon q+1,92%)) Obliczanie jest odrzucane (Coś+0,63%)).
Chociaż technologia ta wymaga większej liczby postępów, Krishna uważa, że obliczenia kwantowe „stąpią cię przed wzrostem dekady”.
On też nie wierzy w to. Microsoft (MSFT+0,60%)) Powiedział współzałożyciel Bill Gates Yahoo Finance W zeszłym miesiącu obliczenia kwantowe mogą być przydatne za 3-5 lat.
I miały miejsce ostatnie postępy w obliczeniach kwantowych. Co najważniejsze, Google w grudniu (Googl-0,62%)) Ogłoszono najnowsze układy kwantowe wierzba. Google twierdzi, że układy znacznie zmniejszą wskaźniki błędów. Jest to jedno z największych wyzwań, jakie nęka technologia kwantowa.
Tymczasem, według Kryszny, największym problemem, przed którym stoją AI, jest jego głęboka wiedza na temat określonej dziedziny pola lub zastosowania oraz brak specyficzności domeny niesławnej intensywności energii technologii.
„Za pięć lat większość modeli wykorzysta 1% tego, czego używamy dzisiaj” – powiedział Krishna. „Myślę, że Deepseek dał mi podgląd”.
Obliczanie kwantowe pozostaje kosztowne, ale może być mniej energochłonne niż centra danych AI.
Krishna powiedział również, że IBM inwestuje nie tylko w tworzenie sprzętu do obliczeń kwantowych, ale także pracuje nad budowaniem praktycznych przypadków użycia technologii.
„Ostatecznie dla mnie wartość technologii nie pochodzi z wynalazków. Tak długo, jak kochamy wynalazki, wartość wywodzi się od osób, które z niej korzystają” – powiedział Krishna.
„Czasami, kiedy idziemy dalej, nie koncentrujemy się zbytnio na wynalazkach i widząc setki różnych firm, prywatne i zwykłe, używając go. To właśnie staramy się zrobić w tym przypadku i myślę, że w tym przykładzie pójdziemy we właściwym tempie” – dodał.
Liderzy branży zgromadzą się dla Nvidia 20 marca (NVDA+3,21%)) Pierwszy „Dzień kwantowyKonferencja technologii GPU o gigantie technologii omówi, dokąd zmierza obliczenia kwantowe.
