Nvidia snart klar med designen på RTX 50-serien

Off topic:, bubblan kommer genom att det har explosionsartat skapats en massa nya AI startups likt IT-Bubblan under millenieskiftet.

Nu är det ju inte säkert att bubblan spricker men företag vars värde blir uppblåsta pga initial framgång och som sedan kraschar tenderar att dra med sig fler ner i träsket.

AI som det är idag är inget mer än ett buzzword för chefer som vill ha en ursäkt för att köpa sig en copilot licens. Vad de gör med den kan man ju fråga för används gör den ju inte men alla i ledningsgruppen vart tvungna att ha den...

Jag som skall skapa processer och styrdokument hade haft nytta men min beställning nekades pga budgetskäl.

On topic:
jag köpte mig ett 4070ti Super för att jag behövde ett grafikkort nu och inte om ett halvår.

Men 50 serien blir väl bra tror... Time will tell

Det går att vara två saker samtidigt. Det kan både vara en bubbla just nu, och vara något som kommer vara med oss framöver. Precis som 'dotcom'-bubblan och internetaffärer.

För mig är det _väldigt_ tydligt en bubbla just nu, men jag är också säker på att vi kommer fortsätta ha verktygen med oss under lång tid framöver. Däremot inte i den form som väldigt många investerare och chefer tror.

(Wall of text)

Exempel: Försöker man använda en 'AI'-modell för att generera bilder, skapa kod, eller skapa text, så hittar man nästan ofrånkomligt en massa problem, som - åtminstone för mig som jobbar med kod - tar längre tid att hitta och korrigera, än att göra om. Däremot hittar man ofta ett embryo att jobba vidare på. Den allmänna inriktningen, eller den övergripande analysen är något man kan jobba vidare med.

En AI kan därför inte ersätta en arbetare i jobb som kräver detaljkunskap och existerar i en större kontext som måste vara konsistent. Däremot funkar den utmärkt som beslutsstöd - den kan blixtsnabbt processa och sammanfatta massor av dokument - något som t.ex. chefer ofta behöver.

Men alla investeringar går just nu ut på premissen att enorma mängder arbetare ska kunna ersättas, snarare än att ge beslutsstöd åt en ganska liten mängd personer.

Och jag ser helt enkelt inget sätt för en ML-modell att bli så bra att den kan hålla en röd tråd genom ett helt manus, en hel film, eller ett helt program, utan förbättringar motsvarande många tiopotenser. Kommer ni ihåg DOOM-demon häromdagen? Den blev blaj efter några sekunder. Säg 5. I 30fps motsvarar det 150 bildrutor. Att statistiskt sett ha rätt 150ggr i följd är OTROLIGT bra precision. Men att expandera det till att ha rätt i flera timmar i följd är ÄNNU MERA OTROLIGT långt borta.

Då är det billigare att koda om allt istället. Eller hitta en annan approach som ändrar hur modellerna funkar. Som någon sade: "Det är litet som att investera massor i att föda upp snabbare och snabbare hästar, i förhoppningen att slutprodukten ska bli en bil".

Bakgrund: D, KTH, pysslat med datakvalitet sedan slutet på 90-talet. Halkade in på maskininlärning c:a 2005. Då som kodare/datatvättare åt andras modeller. Jobbar nu med egna modeller. Men *inte* något generellt 'AI', utan mer åt statistiska modeller för anomalidetektion och mönsterigenkänning - fortfarande för bl.a. datakvalitet.

Jag instämmer helt med dig. Har kört AMD sedan 2021 i high end. I min ena dator kör jag 7900XTX och i min lan-dator jag använder för Dreamhack sitter mitt gamla 6800XT. Även om Nvidia är mycket snabbare i Raytracing, är det inte värt pengarna att köpa ett GF 4090 för minst 23k nytt alternativt kommande GF 5090 och 5080.