Jensen Huang ซีอีโอ Nvidia เผยความก้าวหน้าล่าสุดของระบบประมวล Generative AI และหุ่นยนต์ในงาน GTC (GPU Technology Conference) 2024 การประชุมประจำปีครั้งแรกในรอบ 4 ปี พร้อมเน้น 8 หัวเรื่องใหญ่ที่ทั่วโลกต้องจับตา 
 
ปี 2024 Nvidia ก้าวขึ้นเป็น Trillion Dollars Company ปัจจัยสนับสนุนสำคัญเกิดจากการมี Journey น่าทึ่งนับจากก่อตั้งปี 1993 โดย Jensen Huang CEO คนปัจจุบันชาวไต้หวัน กับผู้ก่อตั้งร่วมอีก 2 คน คือ Curtis Priem และ Chris Malachowsky บริษัทมีจุดเด่นสำคัญอยู่ที่การผลักดันเทคโนโลยี GPU (Graphic Processing Unit) อย่างต่อเนื่อง
 
ช่วงแรกๆ Nvidia เน้นพัฒนากราฟิกการ์ดสำหรับเกม เป็นตลาดเฉพาะแต่เติบโตรวดเร็ว 
 
บริษัทมีชื่อเสียงโดดเด่นด้านการส่งมอบกราฟิกคุณภาพสูง จากนั้นก็เติบโตก้าวกระโดด ช่วงปี 1999-2000เปิดตัว GeForce256 กราฟิกการ์ดที่มีความ สามารถเรนเดอร์ขั้นสูง ตามด้วยการเข้าสู่ตลาดการสร้างภาพข้อมูลระดับมืออาชีพและตลาดศูนย์ข้อมูล 
 
จากนั้นช่วงกลางปี 2010 Nvidia เน้นไปที่ AI และการเรียนรู้เชิงลึก ตามด้วยการเปิดตัว Tesla P100 GPU ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของยุคซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI โปรเจ็กต์ที่ทำให้มีชื่อเสียงอย่างมากคือ เป็นผู้สร้าง Data Center ให้ Tesla ส่งผลให้บริษัทก็กลายเป็นผู้นำด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ AI Solution 
 
ช่วงที่ผ่านมา การรวบรวมข้อมูลของ Nvidia การบูรณาการเทคโนโลยี AI ได้กลายเป็นสิ่งสําคัญสําหรับองค์กรที่ต้อง การขับเคลื่อนนวัตกรรม เพิ่มประสิทธิภาพการทํางาน และความได้เปรียบในการแข่งขัน สรุปเป็นแนวโน้มน่าสนใจ 8 เรื่องรายละเอียดและการอภิปรายของผู้บริหารระดับสูงขององค์กรที่เกี่ยวข้อง จะมีขึ้นระหว่างวันที่ 18-21 มีนาคม ทั้งหมดประกอบด้วย
 
1. Insights ของบริการการเงินที่เร็วกว่าเดิม
 
การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เสริมด้วยความสามารถของการสร้างระบบดึงข้อมูล (Retrieval-augmented generation-RAG) ปรับปรุงประสิทธิภาพหลายๆ ด้านของการธนาคาร การซื้อขาย รวมถึงการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะสําหรับการวิจัยการซื้อขายหุ้นการกําหนดราคาวิเคราะห์ความเสี่ยงและแชตบอทบริการลูกค้า ทำให้บริษัทที่ปรึกษาทางการเงินสามารถสร้างโมเดล Generative AI แบบเฉพาะเจาะจงแก่ลูกค้าแต่ละราย  
 
2. เพิ่มความปลอดภัยและความมั่นคงของภาครัฐ
 
ความก้าวหน้าของ Generative AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติพร้อมแล้วที่จะเปลี่ยนแปลงการดําเนินงานของรัฐบาลและบริการสาธารณะด้วยการเพิ่มข้อมูลประกอบการตัดสินใจ เพิ่มความปลอดภัยขยายการเข้าถึงข้อมูล ช่วยให้โปร่งใสมากขึ้น
 
3. คำจำกัดความใหม่ของการดูแลสุขภาพและผลการรักษาของผู้ป่วย
 
Generative AI กําลังปฏิวัติการดูแลสุขภาพตั้งแต่การวินิจฉัยไปจนถึงการแพทย์เฉพาะบุคคลเพื่อพัฒนาการวิจัยและการฝึกอบรมทางการแพทย์
 
4. ยกระดับประสบการณ์ช้อปปิ้งของลูกค้าด้วย AI ในธุรกิจ Retail 
 
Retailer สามารถใช้ Generative AI ให้คําแนะนําสินค้าที่เหมาะสมและแสดงภาพแก่ลูกค้า ยกระดับประสบการณ์และความพึงพอใจของลูกค้า พัฒนาความแม่นยําและประสิทธิผลของกลยุทธ์การตลาด โดยมี CTO ของ WPP และผู้บริหารด้านการตลาดของ L’Oréal ให้ข้อมูล
 
5. เชื่อมต่อการสื่อสาร และการทํางานร่วมกันที่ง่ายขึ้น
 
บริษัทด้านเทเลคอมกําลังใช้ AI พัฒนา Customer Experiences ปรับปรุงการทํางานของเครือข่ายเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานของพนักงานเกิดนิยาม Landscape ของอุตสาหกรรมใหม่ เน้นปกป้องข้อมูลเพิ่มขึ้นและการเชื่อมต่อที่ราบรื่น
 
6. ทำ Manufacturing และ Industrial Digitalization โดยใช้ Advanced Visualization
 
LLM, Generative AI, Digital Twin และ RAG กําลังขับเคลื่อนความก้าวหน้าเรื่องการออกแบบผลิตภัณฑ์ยกระดับความปลอดภัยและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตเพื่อส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพเหนือกว่าและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
 
7. เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลพลังงาน
 
ผู้ช่วย AI ที่ขับเคลื่อนโดย LLM ช่วยให้เวิร์กโฟลว์การประมวลผลข้อมูลแผ่นดินไหวเร็วขึ้นสําหรับบริษัทพลังงาน ที่สำคัญคือ ปฏิวัติการบํารุงรักษา รวมถึงการดําเนินงานของอุตสาหกรรม
 
8. ปฏิวัติการสร้างข้อมูลและความเข้าใจต่อเนื่องเกี่ยวกับวิทยาการหุ่นยนต์
 
Generative AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ช่วยให้นักพัฒนาตั้งโปรแกรมหุ่นยนต์ที่สื่อสารและทํางานกับมนุษย์ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เมื่อผสานรวมกับ LLM และ RAG หุ่นยนต์สามารถดึงและสร้างข้อมูลถูกต้องแบบเรียลไทม์ พัฒนาการตัดสินใจ ขยายขอบเขตงานและสภาพแวดล้อมที่สามารถทํางานได้ทันที
 
ที่มาและภาพประกอบ   blogs.nvidia.com/blog/ai-industry-gtc-2024/