Un analista aumenta el precio objetivo de Snowflake (SNOW) en medio de la 'próxima período' de la revolución de la IA


Recientemente publicamos una registro de Las 10 principales acciones de IA en el radar de los inversores en estos días. En este artículo, vamos a echar un vistazo a la posición de Snowflake Inc. (NYSE:SNOW) frente a otras acciones importantes de IA en el radar de los inversores en estos días.

El debate sobre el hecho de que los sistemas de IA alcancen un “tapia de datos” o una meseta se está intensificando en la industria tecnológica y muchos argumentan que el rendimiento de los modelos de IA no muestra signos de prosperidad adicional en medio de la desliz de insumos de calidad, lo que genera problemas de escalera en la industria.

Deirdre Bosa, de CNBC, analizó recientemente este debate en un software y dijo:

“Parece que de lo único que determinado está hablando en este momento en tecnología es de este debate sobre las leyes de escalamiento y un tapia de datos, que continúa haciendo estragos en Silicon Valley. Esta es la idea de que más datos y modelos más grandes siempre conducirán a una mejor IA, y algunos argumentan que el progreso ha atrapado su punto mayor o está comenzando a estabilizarse. Dicho de otra modo, es un debate sobre un supuesto central de la IA que podría tener enormes implicaciones para la industria, desde las valoraciones hasta las GPU que la impulsan y, por supuesto, la historia de Nvidia. Ayer estuve en la conferencia Newcomer AI aquí en San Francisco. Fue el tema del día, con todos sus comentarios, desde Alexander Wang de Scale AI hasta Dario Amodei de Anthropic y Ali Ghodsi de Databricks”.

A Jensen Huang asimismo se le preguntó sobre el problema de los sistemas de inteligencia fabricado que chocan contra un tapia de datos y posibles problemas de escalera en una última indicación de resultados. Esto es lo que dijo:

“La ampliación previa al entrenamiento del maniquí primordial está intacta y continúa. Como saben, esta es una ley empírica, no una ley física fundamental, pero la evidencia es que continúa aumentando. Sin bloqueo, lo que estamos aprendiendo es que no hilván con tener descubierto otras dos formas de ascender. Uno es el escalamiento posterior al entrenamiento. Por supuesto, la primera coexistentes de post-entrenamiento fue el estudios por refuerzo con feedback humana, pero ahora tenemos feedback de IA con estudios por refuerzo y todas las formas de datos sintéticos generados que ayudan en el escalamiento post-entrenamiento”.

Lea los comentarios de Huang en detalle aquí.

Bosa mencionó a otros líderes tecnológicos que se oponen a la idea de que la IA choque contra un tapia de datos y dijo:

“…..asimismo reconocemos que esto por sí solo no es suficiente para impulsar aún más la IA, y el progreso vendrá de la ampliación posterior a la capacitación, que es el mejora de aplicaciones de IA sobre los modelos existentes. Él y otros dicen que esto seguirá requiriendo enormes cantidades de potencia informática.



SVb">Source link

Leave a Comment