半導体業界のトップ経営者がAIデータレースについて大胆な見解をドロップしました - そして一つの名前が繰り返し浮上しています。

ジェンセン・フアンによると、実世界のデータを大規模に収集することは単に高価なだけでなく、究極の防壁になりつつある。そして、ここに真剣な優位性を持つプレーヤーが一人いる。なぜか？実際に重要な2つの理由がある。

まず、自律走行車両を支えるAIインフラは冗談ではありません。私たちは、主要なチップメーカーからのトップクラスのハードウェアが詰まった大規模なコンピュート施設について話しています。それは一晩で構築できるものではありません。

第二に、そしてこれが重要な点ですが、艦隊の規模です。実際の道路、天候条件、エッジケースから24時間365日データを収集している数百万台の車両があると、これはシミュレーターでは再現できないデータの金鉱です。

これはもはや理論的なものではありません。この規模での実世界データ収集は、フライホイール効果を生み出します：より良いデータがより良いモデルをトレーニングし、より良いモデルが製品を改善し、改善された製品が艦隊を拡大し、拡大された艦隊がより多くのデータを生成します。繰り返してください。

そのギャップ？広がっている。速く。