20 / 82
AMNYTT NR . 1 2025
Anders Indset er teknologi-investor og 5x Spiegel-bestselgerforfatter . ( Foto : Alex Kraus )
For bare to år siden sto industrien overfor betydelige utfordringer knyttet til prosessorkraft og brikketilgjengelighet . NVIDIA befant seg i søkelyset da deres spillindustri-GPU-er ble essensielle for å skalere store språkmodeller . Pundits spådde at begrensninger i Moores lov og bekymringer om rimelighet ville bremse fremdriften , noe som antydet at det ikke var noen måte å møte etterspørselen på eller bygge nok rimelige brikker til å drive KI-fremtiden .
Eksplosjonsartet vekst Et drøyt år senere har NVIDIAs markedsverdi skutt i været ; men en prislapp på 42 billioner kroner nærmer selskapet seg Apple – og er vente å passere i løpet av et året . Denne eksepsjonelle veksten er drevet av betydelige investeringer i KI , utvikling av neste generasjons brikker og samarbeid med kvanteteknologifirmaer for å få frem nye forretningsmodeller . Denne transformasjonen fremhever et nøkkelpoeng ; teknologiske og vitenskapelige gjennombrudd overgår ofte våre forventninger , og fører til løsninger som gjør banebrytende teknologier mer tilgjengelige og rimelige . Akkurat som NVIDIA overvant tidligere begrensninger , er KI-industrien klar til å utvikle modeller og systemer som vil være økonomisk levedyktige for bedrifter i alle størrelser .
Drevet av subkulturer Men på kort sikt , etter hvert som priser på avanserte KI-modeller øker , er det voksende momentum mot åpne kildekode-alternativer . Åpne kildekode-modeller kan tilby kostnadseffektive løsninger , slik at virksomheter kan implementere og tilpasse KI uten å pådra seg betydelige utgifter . Ved å utfordre inntektsmodellene til store KI-selskaper , kan åpen kildekode-tilnærming fremme et mer robust , allsidig økosystem for kunstig intelligens . Forbedringer drevet av subkulturer kan føre til modeller som er kostnadseffektive , effektive