US කම්පැනි වලින් මෙහෙම දේවල් කිවුවානේ
- පොඩි කම්පැනියකට කවදාවත් හොඳ AI එකක් හදාගන්න බැහැ කියලා මොකද මොඩල් ට්රේන් කරන්න යන Infrastructure cost එක ඩොලර් බිලියන ගානක් වෙනවා කියලා, එක සැරයක් ට්රේන් කරන්න ඩොලර් මිලියන ගනන් යනවා කියලා (100+), මේ කතා නිසා ගොඩක් අය හිතුවා AI කරන්න පුලුවන් ලොකු කම්පැනි වලට විතරයි කියලා, ඒක නිසා AI Hype එකත් එක්ක ඒවයෙ ස්ටොක් ප්රයිස් වැඩි උනා (OpenAI, Google, Amazon, Meta etc)
- හොඳ AI එකක් හදා ගන්න අවුරුදු ගානක රිසර්ච් එකක් ඕන ඒක අලුතෙන් එන කෙනෙක්ට කරන්න බැහැ කියලා කියලා තිබුනා
- ChatGPT වගේ AI එකක් රන් කරන්න පට්ටම ලොකු Computing power එකක් ඕන කියලා, ඒක නිසා NVIDIA ස්ටොක් ප්රයිස් පට්ටම විදියට වැඩි උනා මොකද AI වලට ඕන කරන GPU/AI Accelerators ප්රයිමරිලි හැදුවෙ NVIDIA සහ දැනට තියන ලයිබ්රී සහ ෆ්රේම්වර්ක් ගත්තත් ගොඩක්ම ඒව NVIDIA වලට Optimize කරලා තියෙන්නෙ, ඕක නිසා AI රන් කරන්න නං NVIDIA අනිවාර්යෙන් ඕන වෙනවා කියලා NVIDIA ස්ටොක් ප්රයිස් වැඩි උනා. NVIDIA එවුන් AI වලට ගන්න A100 චිප් එකක් සෙල් කරන්නෙ ඩොලර් 20,000+ට කියලා කියන්නෙ.
deepseek එවුන් කිවුවෙ උන් මාස දෙකකින්, ඩොලර් මිලියන 5.5 ක් වියදම් කරලා මේක හැදුවා කියලා
අනික චයිනීස් එවුන්ට රිස්ට්රික්ශන් දාල තියනවා ගොඩක් පවර්ෆුල් AI Chip චයිනීස් එවුන්ට සෙල් කරන්න බැහැ කියලා, ඒක නිසා උන් මොඩල් එක ඔප්ටිමයිස් කරලා තියනවා ටිකක් වීක් හාඩ්වෙයා උඩ හොඳට වැඩ කරන්න, එතකොට Nvidia එවුන්ම ඕන නැහැ මේව දුවන්න, එකෙක් deepseek ෆුල් මොඩල් එක අලුත් මැක් මිනි 4ක් එකට කනෙක්ට් කරලා රන් කරලා තිබුනා. ඊයෙ යූටියුබ් එකේ එකෙක් දාල තිබුනා 7b මොඩල් එක රාස්බෙරි පයි එකක වැඩ කරනවා හැබැයි එක්ස්ටර්නල් GPU එකක් එක්ක. RTX3090 3ක් තියනවා නං ඒත් ෆුල් මොඩල් එක රන් කරන්න පුලුවන් කියලා කියන්නෙ.
මේක ටයිප් කරන වෙලාවෙත් deepseek 1.5b parameter model එක මගේ කම්පියුටරේ රන් වෙනවා
ඕව නිසා අර US කම්පැනි කියලා තිබුන අපිට විතරයි AI කරන්න පුලුවන් කියපු කතාවට කෙලවෙනවා, ඒක නිසා තමයි ස්ටොක් ප්රයිස් අඩු වෙන්නෙ.
මේ අතරෙ චයිනීස් එවුන් NVIDIA ස්ටොක් ටික ශෝට් කරලා තිබ්බා නං අර NVIDIA එකෙන් අඩුවුනු ටිලියන බාගෙන් ගොඩ යන්න තිබ්බා, ඕක කරපු එවුන් ඇති.