Iris Coleman
17 dec 2025 06:09
Dan Fu van together.ai stelt dat kunstmatige algemene intelligentie (AGI) haalbaar is door het optimaliseren van software-hardware co-design, het verbeteren van het huidige chipgebruik en het overwinnen van vermeende hardwarebeperkingen.
Het debat rondom de mogelijkheid om kunstmatige algemene intelligentie (AGI) te bereiken intensiveert, waarbij Dan Fu, Vice President of Kernels bij together.ai, een optimistische kijk biedt. Volgens together.ai betwist Fu het idee dat vooruitgang in AI wordt belemmerd door hardwarebeperkingen. In plaats daarvan stelt hij dat huidige chips aanzienlijk onderbenut zijn en dat een strategische benadering van software-hardware co-design substantiële prestatieverbeteringen zou kunnen ontgrendelen.
Huidige Beperkingen en Toekomstig Potentieel
Naarmate het AI-landschap evolueert, worden zorgen over het bereiken van de limieten van digitale berekening steeds prominenter. Sommige experts suggereren dat hardwarebeperkingen, met name in GPU's, vooruitgang richting de ontwikkeling van algemeen bruikbare AI zouden kunnen belemmeren. Daarentegen presenteert Fu een hoopvoller perspectief in zijn publicatie, "Yes, AGI Can Happen – A Computational Perspective," waarin wordt betoogd dat het plafond voor AI-mogelijkheden nog niet is bereikt.
Onderbenutting van Bestaande Hardware
Fu benadrukt dat state-of-the-art AI-trainingsruns, zoals DeepSeek-V3 of Llama-4, vaak slechts ongeveer 20% Mean FLOP Utilization (MFU) bereiken, waarbij inferentiebenutting soms in de enkele cijfers ligt. Deze cijfers suggereren een aanzienlijke kans om efficiëntie te verbeteren door betere integratie van software en hardware, evenals innovaties zoals FP4-training.
Vooruitgang in Computermodellen
Huidige AI-modellen zijn gebaseerd op oudere hardware, en het potentieel van nieuwere computerbronnen is nog niet volledig gerealiseerd. Fu benadrukt dat massale clusters van de nieuwste generatie GPU's, meer dan 100.000 in aantal, nog volledig moeten worden geïntegreerd in AI-ontwikkelingsprocessen, wat wijst op een veelbelovende horizon voor toekomstige vooruitgang.
Hedendaagse Bruikbaarheid en Toekomstige Implicaties
Ondanks de vermeende beperkingen revolutioneren bestaande AI-modellen al complexe workflows, zoals het schrijven van krachtige GPU-kernels met menselijke hulp. Deze transformatie onderstreept het directe nut van AI-technologieën en duidt op het enorme potentieel voor toekomstige toepassingen.
Voor degenen die geïnteresseerd zijn in de kruising van systeemengineering, hardware-efficiëntie en AI-schaling, biedt Fu's analyse waardevolle inzichten. De volledige analyse is toegankelijk op de together.ai website.
Afbeeldingsbron: Shutterstock
Bron: https://blockchain.news/news/exploring-potential-agi-hardware-software-synergy

![Top 10 Penny Crypto's om in 2026 te Investeren [Bijgewerkt per Dec 2025]](https://coinswitch.co/switch/wp-content/uploads/2025/12/Top-10-Penny-Cryptos-to-Invest-In-2026-1024x576.png)
