-
AI Ontrafeld: Training vs. Inferentie – Wat je Moet Weten”
Het verschil tussen AI-training en AI-inferentie: Een diepgaande analyse
Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren een enorme vlucht genomen. Twee cruciale fasen in het AI-proces zijn training en inferentie. Laten we eens kijken naar de belangrijkste verschillen tussen deze twee fasen en waarom ze zo belangrijk zijn voor de ontwikkeling en toepassing van AI.
AI-training: De leerfase
AI-training is het proces waarbij een AI-model wordt ‘onderwezen’ om patronen te herkennen en voorspellingen te doen op basis van grote hoeveelheden data. Enkele kenmerken van AI-training zijn:
- Intensief rekenwerk: Training vereist enorme rekenkracht en is tijdrovend.
- Grote datasets: Het model wordt gevoed met uitgebreide datasets om patronen te leren herkennen.
- Hardwarevereisten: Speciale chips, zoals NVIDIA’s Tesla en Ampere GPU’s, zijn ontworpen voor de parallelle verwerking die nodig is bij training.
- Energieverbruik: Trainingschips zijn over het algemeen energieverslindend en kostbaar.
- Frequentie: Training vindt meestal eenmalig plaats of wanneer het model moet worden bijgewerkt.
Voorbeeld: NVIDIA heeft zich gespecialiseerd in AI-training chips en domineert momenteel deze markt met hun krachtige GPU’s zoals de H100 en H200.
AI-inferentie: De toepassingsfase
AI-inferentie is het proces waarbij een getraind model zijn opgedane kennis toepast op nieuwe, onbekende data om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen. Kenmerken van AI-inferentie zijn:
- Efficiëntie: Inferentie is over het algemeen sneller en minder rekenintensief dan training.
- Realtime verwerking: Het richt zich op het efficiënt uitvoeren van het geleerde modelarchitectuur op individuele of kleine batches inputdata in realtime.
- Hardware-optimalisatie: Inferentiechips zijn ontworpen voor operationele efficiëntie en snelle uitvoering van getrainde modellen.
- Energie- en kostenoverwegingen: Inferentiechips streven naar kostenefficiëntie en energiebesparing, waardoor AI-implementatie schaalbaarder en praktischer wordt.
- Continue werking: Inferentie vindt vaak continu plaats wanneer het model wordt toegepast op nieuwe data in praktijksituaties.
Voorbeeld: AMD heeft recent sterke vooruitgang geboekt op het gebied van AI-inferentie chips met hun MI300-serie, die concurreert met NVIDIA’s aanbod in termen van geheugen en bandbreedte.
Waarom is dit onderscheid belangrijk?
Het begrijpen van de verschillen tussen training en inferentie is cruciaal voor het optimaliseren van AI-infrastructuur en het efficiënt inzetten van AI-technologieën. Terwijl trainingschips zijn ontworpen voor complexe taken en parallelle verwerking, richten inferentiechips zich op snelle uitvoering en energie-efficiëntie.
Dit onderscheid heeft ook implicaties voor bedrijven die AI willen implementeren. Gezien de lagere rekenkracht en kosten die gepaard gaan met inferentie, is het voor bedrijven vaak eenvoudiger om reeds getrainde AI-algoritmen te integreren in hun bestaande systemen.
Investeringsanalyse: AMD vs. NVIDIA
Om het investeringspotentieel van AMD en NVIDIA beter te begrijpen, vergelijken we enkele belangrijke financiële metrics:
Koers-winstverhouding (K/W)
- AMD: 104,51
- NVIDIA: 51,27
De K/W-verhouding van AMD is aanzienlijk hoger dan die van NVIDIA, wat suggereert dat het aandeel van AMD duurder is in verhouding tot de winst.
Toekomstige K/W-verhouding
- AMD: 26,79
- NVIDIA: 34,0
De lagere toekomstige K/W van AMD duidt erop dat het mogelijk ondergewaardeerd is in vergelijking met NVIDIA als we kijken naar toekomstige winstvooruitzichten.
Koers-omzetverhouding (K/O)
- AMD: 7,81
- NVIDIA: 28,91
De K/O-verhouding van NVIDIA is aanzienlijk hoger, wat aangeeft dat beleggers bereid zijn meer te betalen voor elke dollar omzet van NVIDIA in vergelijking met AMD.
Koers-boekwaardeverhouding (K/B)
- AMD: 3,31
- NVIDIA: 48,95
De K/B-verhouding van NVIDIA is significant hoger, wat suggereert dat beleggers een veel hogere premie plaatsen op de activa van NVIDIA.
Omzetgroei
- AMD: 20,28%
- NVIDIA: 25,3%
NVIDIA laat een iets hogere omzetgroei zien, wat duidt op sterkere verkoopprestaties.
Winstmarge
- AMD: 7,52%
- NVIDIA: 1,93%
AMD toont een hogere winstmarge, wat wijst op een betere efficiëntie in het omzetten van omzet naar winst.
Marktkapitalisatie
- AMD: $203,45 miljard
- NVIDIA: $3.226 miljard
De marktkapitalisatie van NVIDIA is aanzienlijk groter, wat zijn dominante positie in de AI-chipmarkt weerspiegelt.
Op basis van deze financiële metrics bieden zowel AMD als NVIDIA interessante investeringsmogelijkheden, maar met verschillende risico-rendementprofielen:
- AMD lijkt de aantrekkelijkere optie voor waarde-georiënteerde beleggers. De lagere toekomstige K/W-verhouding suggereert een potentiële onderwaardering, en de hogere winstmarge wijst op een betere operationele efficiëntie. De gediversifieerde productportfolio en groeiende aanwezigheid van het bedrijf in de AI-chipmarkt kunnen stabiliteit en groeipotentieel bieden.
- NVIDIA, hoewel duurder volgens de meeste waarderingsmaatstaven, rechtvaardigt zijn premie met sterkere omzetgroei en een dominante positie in de AI-chipmarkt. De hogere K/O- en K/B-verhoudingen weerspiegelen het vertrouwen van beleggers in de toekomstige groeivooruitzichten en marktleiderschap.
Voor een meer conservatieve investering met potentiële opwaartse beweging zou AMD de betere keuze kunnen zijn. De lagere waarderingsmultiples bieden een veiligheidsmarge, en de verbeterende positie in de AI-markt zou toekomstige groei kunnen stimuleren.
Voor beleggers die blootstelling zoeken aan de huidige leider in AI-chips en bereid zijn een premie te betalen voor marktdominantie en hogere groeipercentages, blijft NVIDIA echter een aantrekkelijke optie, ondanks de hogere waardering.
Uiteindelijk hangt de keuze tussen AMD en NVIDIA af van de risicotolerantie van een belegger, de beleggingshorizon en het vertrouwen in het vermogen van elk bedrijf om te profiteren van de groeiende AI-markt. Een evenwichtige aanpak zou kunnen inhouden dat posities in beide bedrijven worden aangehouden om te profiteren van de algehele groei in de halfgeleider- en AI-sectoren.
Conclusie
Zowel AI-training als AI-inferentie spelen een cruciale rol in de ontwikkeling en toepassing van kunstmatige intelligentie. Door de unieke eigenschappen van beide processen te begrijpen, kunnen ontwikkelaars en bedrijven AI-technologieën effectiever en efficiënter inzetten, wat uiteindelijk leidt tot innovatievere en toegankelijkere AI-oplossingen. De concurrentie tussen bedrijven als NVIDIA en AMD op beide fronten stimuleert verdere innovatie en kan leiden tot nog krachtigere en efficiëntere AI-chips in de toekomst.
Vanuit investeringsperspectief bieden beide bedrijven interessante mogelijkheden, waarbij AMD mogelijk aantrekkelijker is voor waarde-investeerders en NVIDIA voor groeigericht beleggers. Het is belangrijk om een grondige due diligence uit te voeren en uw eigen risicotolerantie en investeringsdoelen in overweging te nemen voordat u een investeringsbeslissing neemt.
Ik heb momenteel nog een kleine positie in NVIDIA, maar overweeg deze te verkopen en een AMD positie te starten omdat ik denk dat na de initiële large language models (die momenteel vooral op de training van NVIDIA chips draaien), bedrijven meer en meer naar AI agents gaan toewerken die ook zelf moeten kunnen nadenken on the spot en dus meer gaan werken op inferentie. Zo heeft Meta onlangs bv aangekondigd dat ze AMD gaan gebruiken voor hun AI ontwikkelingen.
Wat denken jullie van beide bedrijven?! Heb jij een positie in AMD of NVDA?PS:
Dit artikel is geschreven mbv Perplexity.AI , en initieel bedoeld als research voor mezelf om meer te leren over het verschil tss training en inferentie , en is geen financieel advies! 🤩
-
2 Replies
-
Hier nog een interessant artikel over AMD onlangs gepubliceerd in Morningstar.be
Dit onbegrepen VS aandeel is met 20% korting een koopje | Morningstar
morningstar.be
Dit onbegrepen VS aandeel is met 20% korting een koopje
Wij denken dat het marktsentiment over kwaliteitsaandeel AMD te negatief is.
-
Toen ik het onderwerp van deze post zag en de persoon die het gepost had, ging ik er al zo-goed-als van uit dat het artikel m.b.v. AI zou geschreven zijn. Tof dat de laatste paragraaf me gelijk gaf, en een mooie illustratie van een nuttige toepassing van AI!
Log in to reply.