- Intel et Qualcomm déplacent les capacités d'IA des centres de données vers la périphérie et les smartphones, dans le but de démocratiser l'accès à l'IA au-delà des principales plateformes cloud.
- Qualcomm a présenté le « AI Hub » pour les développeurs, en mettant l'accent sur les capacités d'IA de sa plateforme Snapdragon, tandis qu'Intel a souligné l'adoption généralisée de sa plateforme de périphérie pour diverses technologies d'IA.
- Les deux entreprises cherchent à étendre la portée de l'IA, envisageant un avenir où l'intelligence embarquée fonctionne aux côtés du cloud pour une personnalisation, une confidentialité, une fiabilité et une efficacité améliorées.
La plupart des investissements dans l'IA se sont concentrés sur l'exécution de la technologie dans de grands centres de données.InteletQualcommvisent à changer cela, en promouvant les capacités d'IA en périphérie et sur les smartphones. Les deux entreprises ont dévoilé de nouveaux produits à Barcelone, signalant un changement vers l'exécution de l'IA en dehors des centres de données.
L'IA ne doit pas se limiter aux plateformes cloud
Leur message est clair: l'IA ne doit pas se limiter aux plateformes cloud commeAmazon, Microsoft et Google, mais doit être accessible directement aux opérateurs de réseau et aux consommateurs quotidiens. Dan Rodriguez, d'Intel, a souligné l'ubiquité de l'IA, bénéficiant à la fois à Intel et à Qualcomm alors qu'ils poussent les capacités d'IA dans leurs produits.
Qualcomm a mis en avant les capacités d'IA de sa plateforme Snapdragon avec l'introduction du « AI Hub » pour les développeurs, en se concentrant sur les applications d'IA basées sur le texte, la parole et l'image. Le PDG de Qualcomm, Cristiano Amon, voit l'avenir de l'IA comme un hybride, avec l'intelligence embarquée fonctionnant en tandem avec le cloud pour une personnalisation, une confidentialité, une fiabilité et une efficacité améliorées.
De plus, Intel a annoncé une utilisation étendue de sa plateforme de périphérie, permettant diverses technologies d'IA sur ses serveurs à usage général sans avoir besoin de GPU coûteux de fournisseurs commeNvidia.