Apple Mengungkap Masa Depan Mac

Apple Mengungkap Masa Depan Mac

Apple Mengungkap Masa Depan Mac – Langkah pertama untuk memindahkan seluruh keluarga Mac dari Intel dan beralih ke Apple Silicon sedang berlangsung. Peralihan ke ARM masih memiliki sejumlah masalah yang harus diselesaikan, tetapi sapuan luas adalah salah satu keberhasilan. Apple Tim Cook tidak akan berhenti di situ, dan bocoran terbaru mengungkapkan peningkatan hebat yang akan datang.

Detail baru datang melalui Bloomberg, dan menjabarkan rencana Apple untuk jajaran Apple Silicon, dengan dua desain chip baru yang diharapkan akan diluncurkan pada 2021. Mark Gurman dan Ian King melaporkan:

“Insinyur chip di raksasa teknologi yang berbasis di Cupertino, California sedang mengerjakan beberapa penerus chip kustom M1, prosesor utama Mac pertama Apple yang memulai debutnya pada November. Jika mereka memenuhi ekspektasi, mereka akan secara signifikan melebihi kinerja mesin terbaru. menjalankan chip Intel, menurut orang-orang yang mengetahui masalah yang meminta untuk tidak disebutkan namanya karena rencananya belum dipublikasikan.” idn play

Penting untuk diingat bahwa dengan semua kekuatan yang ditunjukkan oleh prosesor M1 saat ini melalui tolok ukur sintetis dan pengujian dunia nyata, chip ini akan menjadi Apple Silicon paling lambat yang pernah ada. Tidak diragukan lagi, keuntungan pada chip yang akan datang tidak akan menjadi lompatan generasi yang sama yang telah ditunjukkan Apple antara pengaturan Intel Core x86 pada MacBook dan pengaturan M1, tetapi akan ada banyak keuntungan.

Penting juga untuk diperhatikan bahwa prosesor M1 dibangun ke dalam mesin Apple yang paling rendah dan paling lambat. Meskipun ada chip di dalam MacBook Pro, rilis MacBook Pro 13 inci terakhir secara efektif membagi lini Pro menjadi ‘consumer all-rounder’ dan ‘professional high-end’. Yang pertama memiliki chip M1, dengan yang kemudian masih menggunakan kekuatan intel.

Dapat diasumsikan bahwa peluncuran chipset Apple Silicon-nya telah direncanakan dengan baik sebelumnya. Meskipun dampak pandemi virus korona masih akan terasa sepanjang tahun 2021, tampaknya tidak akan berdampak serius pada rencana tersebut – meskipun tanggal peluncuran pada beberapa perangkat keras dapat diundur; Saya dapat dengan mudah melihat peristiwa akhir Kuartal 1 bergerak ke Kuartal 2 di mana kesehatan dunia bisa lebih baik.

Kemungkinan tabrakan kecil ke M1 akan terjadi selanjutnya. Prosesor M1X yang dianggap sesuai akan cocok dengan MacBook Pro 13 inci ‘high-end’ tahun depan, dan kemungkinan besar akan menjadi yang paling cocok untuk pembaruan iMac. Tapi iterasi berikutnya yang dapat ‘menutup kesepakatan’ untuk Apple, karena iMac Pro dan Mac mengambil semua manfaat dari Apple Silicon berbasis ARM.

“Saya berharap hal itu dapat meningkatkan inti dalam prosesor, dengan lebih didedikasikan untuk fitur kinerja tinggi yang dapat ‘di ketuk’ sesuai kebutuhan. Laporan Bloomberg menunjukkan bahwa prosesor 16 dan 32 inti sedang dikerjakan untuk kemungkinan rilis akhir 2021. Kemungkinan besar itu adalah M2 eponymous, yang dirancang untuk orang-orang seperti iMac Pro dan Mac Pro.”

Di luar itu, bagaimana dengan prosesor monster dengan 64, atau bahkan 128, core. Ini akan dicadangkan untuk mesin kelas atas yang tertinggi, dan setelah Anda menambahkan pajak Apple, itu akan menjadi satu komputer yang mahal – bahkan mungkin lebih dari $ 55.000 Mac Pro tersedia saat ini.

Itu mungkin terlihat seperti biaya tiket yang besar, tetapi sebagai investasi satu kali untuk mesin yang kemungkinan akan menghemat waktu penting untuk tugas-tugas intensif seperti mengekspor video 4K atau 8K atau pekerjaan rendering grafis yang rumit untuk memikirkan dua peningkatan.

Apple Silicon Mac Pro, saat hadir, akan menciptakan efek halo yang sangat besar. Kemungkinan akan memposting angka kinerja yang sangat tinggi dibandingkan dengan komputer lain yang tersedia untuk konsumen, meskipun sangat sedikit yang terjual. Manfaat bagi Apple jauh di depan. Kekuatan Mac Pro akan bertindak sebagai panggilan tingkat tinggi dari proyek Mac baru. Konsumen akan melihat fitur headline ini, tetapi juga mencatat hal-hal yang lebih mudah dipahami, baterai lebih lama, mesin lebih cepat, dan laptop yang lebih kecil.

Komputer MacBook Air, MacBook Pro, dan Mac Mini saat ini sangat mengesankan, tetapi masih sedikit lebih dari teknologi generasi sebelumnya, meskipun dengan prosesor testbed baru.

Pengobatan Menggunakan Kecerdasan Buatan

Pengobatan Menggunakan Kecerdasan Buatan

Pengobatan Menggunakan Kecerdasan Buatan – Saat ini, AI digunakan dengan keteraturan yang semakin meningkat di hampir setiap industri, dengan sistem dan teknologi berbasis AI yang memperkenalkan efisiensi baru, membuka peluang luar biasa, dan memberikan wawasan dan kemampuan baru yang kuat yang sebelumnya tidak dapat dicapai, bahkan mungkin tidak terpikirkan.

Tidak hanya perawatan kesehatan dan obat-obatan yang tidak terkecuali dengan aturan itu, tetapi ilmu kehidupan sebenarnya mewakili salah satu batas baru yang paling inovatif dan menarik untuk teknologi AI dan pembelajaran mesin. Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan AI telah meledak di bidang farmasi, perawatan kesehatan, dan bioteknologi. Perusahaan dan institusi ilmu hayati telah menggunakan AI untuk mengembangkan dan menguji obat baru, memajukan protokol terapi dan pengobatan baru, dan, dalam beberapa kasus, sepenuhnya mengubah proses pengembangan dan distribusi obat.

Kekuatan dan potensi teknologi berbasis AI dalam ilmu kehidupan tidak pernah lebih penting lagi. Nilai inovasi medis yang aman dan cepat sudah jelas, terutama karena pekerjaan kritis perusahaan farmasi dan organisasi perawatan kesehatan telah secara signifikan terganggu oleh pandemi Covid-19. Pada awal pandemi, setidaknya 440 uji klinis di AS telah dihentikan karena kesulitan logistik, masalah keamanan, atau peningkatan risiko paparan terhadap peserta. idnplay

Tantangan baru yang mendesak ini bisa sangat sulit diatasi untuk proses yang sudah diganggu oleh ketidakefisienan struktural: mengoordinasikan beberapa sistem, produk dan vendor, aplikasi siled yang menghasilkan data siling, proses manual yang rawan kesalahan dan lingkungan kompleks yang mempengaruhi kolaborasi, aliran data, data akses, analitik dan pelaporan.

Beberapa solusi mutakhir menawarkan platform bertenaga AI komprehensif yang memungkinkan organisasi mengubah cara mereka melakukan dan memantau uji klinis. Mereka mencakup segalanya mulai dari alat desain studi digital, hingga opsi untuk melakukan uji coba cerdas, hibrid, dan virtual, hingga kemampuan untuk menyediakan perangkat dan pramutamu pada platform terpadu – lengkap dengan pengumpulan dan orkestrasi data otomatis, analitik, dan kecerdasan buatan (AI) kognitif.

Riset, Big Data, dan Aplikasi Klinis

Dalam penemuan dan penelitian obat, sejumlah besar data dihasilkan. Dengan pembelajaran mesin, kumpulan data yang luar biasa besar dan kompleks dapat diproses melalui AI dan metode pelatihan rekursif untuk menghasilkan wawasan dan informasi penting. Pada hampir setiap langkah proses pengembangan – dari penemuan obat praklinis (menyaring ribuan molekul), hingga penyaringan awal dan pengoptimalan timbal, hingga pemilihan target dan identifikasi target – teknologi berbasis AI dapat menghemat banyak waktu dan uang.

Di sisi klinis, AI juga membuat taktik dan perawatan terobosan baru menjadi mungkin. Genentech telah menggunakan pembelajaran mesin untuk memproses data dalam jumlah besar dari data pasien kanker melalui pemodelan komputer yang canggih untuk mengidentifikasi target terapi kanker baru. Nama-nama familiar seperti Cyclica dan Bayer menggunakan teknologi AI untuk menyaring sejumlah besar kandidat dan mengidentifikasi profil farmakologis yang menjanjikan. Dan Bayer dan Merck & Co. dianugerahi Desain Perangkat Terobosan FDA untuk perangkat lunak bertenaga AI yang dirancang untuk memfasilitasi pengambilan keputusan klinis yang lebih baik untuk CTEPH, kondisi paru yang serius dan sering salah didiagnosis.

Mengubah Persamaan Biaya-Manfaat

Proses penemuan dan penelitian obat tradisional merupakan cobaan yang mahal dan memakan waktu. Mengidentifikasi target molekuler yang tepat untuk penelitian – atau senyawa atau kombinasi senyawa yang tepat dengan janji terapeutik – dapat memakan waktu puluhan tahun, menghabiskan ratusan juta dolar.

Bahkan maju ke fase uji coba bukanlah jaminan kesuksesan. Sebuah studi yang diterbitkan oleh Biostatistics menemukan bahwa kurang dari 14% obat lolos uji klinis. Kerugian finansial dari proses padat karya yang tidak efisien itu cukup besar. Dari penelitian dan uji klinis hingga persetujuan FDA, biaya rata-rata untuk membawa obat ke pasar mendekati $ 1 miliar yang mengejutkan – dan dapat dengan mudah menggandakannya. Karena solusi AI baru dapat mengenali pola, menggambar koneksi, dan mengidentifikasi target potensial dengan intervensi manual minimal – jauh lebih cepat dan lebih akurat – AI adalah pengubah permainan garis bawah yang potensial. Obat dipasarkan lebih cepat dan lebih terjangkau, dan sumber daya yang sebelumnya didedikasikan untuk proses penemuan obat konvensional dapat diinvestasikan dalam terapi baru dan perawatan pasien yang lebih baik.

Salah satu batas AI paling menarik dalam ilmu kehidupan adalah ekosistem yang berkembang dari teknologi dan solusi pendengaran sosial. Mendengarkan sosial – memantau saluran media sosial untuk menyebutkan merek dan produk, aktivitas pesaing, dan informasi relevan lainnya – telah meledak dalam popularitas dalam beberapa tahun terakhir.

Untuk organisasi ilmu hayati, mendengarkan sosial bukan hanya cara penting untuk memantau dan memahami sentimen seputar merek mereka, tetapi juga alat yang dapat menangani berbagai dampak masalah:

• Identifikasi kebutuhan pelanggan.

• Skrining untuk identifikasi dan seleksi pasien untuk uji coba dan terapi.

• Mengidentifikasi wilayah geografis atau populasi yang merupakan kandidat uji coba potensial.

• Pantau prevalensi atau gejala penyakit.

• Melakukan analisis pesaing.

• Keterlibatan dan retensi pasien dengan melacak pengalaman dan persepsi dari waktu ke waktu.

Penting untuk disebutkan bahwa, meskipun kemungkinan AI yang menarik ini ada di luar sana, memanfaatkannya membutuhkan perawatan dan perhatian. Organisasi yang mempertimbangkan solusi AI – atau mereka yang menghadapi tantangan mengumpulkan hasil dari inisiatif AI – harus melakukan hal berikut:

1. Temukan mitra atau bangun tim dengan pakar yang berpengetahuan dan berpengalaman tidak hanya dalam AI, tetapi juga dalam ilmu kehidupan dan perawatan kesehatan. Bidang ini membutuhkan pemikiran yang lebih berpusat pada manusia daripada yang lain, dan terlalu fokus pada teknologi dapat menyesatkan Anda.

2. Mengenali kemungkinan dan keterbatasan teknologi saat ini. Mulailah perlahan dengan mengotomatiskan proses sederhana sebelum mencari obat untuk penyakit baru.

3. Siapkan data. Sebagian besar contoh dunia nyata yang dirujuk di atas adalah solusi haus data. Mulailah memikirkan tentang seberapa banyak data terstruktur yang Anda miliki. Bahkan data yang tidak terstruktur dapat memberikan bahan yang baik untuk dikerjakan.

4. Prioritaskan penjelasan dalam solusi AI, terutama jika tujuan Anda melibatkan pengambilan atau dukungan keputusan. Di area khusus ini, penting untuk memahami alasan di balik keputusan AI untuk mencapai kepercayaan dalam prosesnya.

Untuk organisasi farmasi dan perawatan kesehatan yang bergulat dengan tantangan pandemi global, pasar yang kompetitif, serta realitas logistik dan keuangan yang menakutkan, teknologi yang didukung AI menawarkan sesuatu yang langka: perubahan paradigma sejati dalam cara seluruh petak industri beroperasi. Dari penelitian dan pengembangan, hingga uji coba dan perawatan, hingga pemantauan dan keterlibatan jangka panjang, AI tidak hanya membuka pintu baru; itu membuka peluang baru pada waktu yang tepat ketika sangat dibutuhkan.

Kemenangan Besar Microsoft Bersembunyi di Dalam Apple MacBook Pro

Kemenangan Besar Microsoft Bersembunyi di Dalam Apple MacBook Pro

Kemenangan Besar Microsoft Bersembunyi di Dalam Apple MacBook Pro – Ketika Microsoft meluncurkan Surface Pro X pada 2 Oktober 2019, tim tersebut bergabung di atas panggung oleh Scott Belsky dari Adobe, yang mengonfirmasi bahwa tim Creative Cloud sedang bekerja keras untuk menghadirkan bagian-bagian penting cloud ke Surface Pro X secara khusus, dan Windows 10 pada perangkat ARM secara umum.

Surface Pro X

Dengan Microsoft SQ® 1 dan chipset Microsoft SQ® 2 baru, konektivitas LTE yang sangat cepat, ³ Surface tertipis kami memiliki dua port USB-C® dan layar sentuh 13 inci yang menakjubkan dan hampir canggih, ditambah pilihan warna baru. ⁶ Keyboard Surface Pro X dan Pena Surface Slim yang dapat diisi ulang dijual terpisah.

413 hari setelah acara peluncuran itu, Adobe merilis versi beta Photoshop untuk perangkat Surface yang didukung ARM. Pada saat yang sama ia merilis Photoshop beta untuk perangkat keras Mac yang didukung ARM, yang telah diluncurkan tujuh hari sebelumnya. idnpoker

Versi awal Photoshop untuk Apple Silicon ini menawarkan banyak fitur inti Photoshop yang Anda andalkan untuk kebutuhan pengeditan sehari-hari, dan Adobe akan menambahkan lebih banyak fitur di minggu-minggu mendatang.

Sekarang Adobe telah menyerahkan kedua platform itu sesuatu yang sangat penting. Versi ARM asli dari Lightroom dari Windows 10 dan macOS.

Saat Microsoft dan Apple menjelajahi dunia yang jauh dari platform x86, mereka berpacu di depan kurva pengembangan banyak aplikasi utama. Baik macOS dan Windows 10 di ARM terus menangani masalah ini melalui penggunaan emulasi, yang dapat diterima tetapi tidak diinginkan. Windows 10 saat ini terbatas pada aplikasi 32-bit saja dengan dukungan 64-bit diharapkan awal tahun depan. Sistem Apple mendapat manfaat dari peningkatan kekuatan pemrosesan chip M1-nya (dan tidak diragukan lagi dibantu oleh penyusutan dukungan 32-bit Apple tahun lalu), tetapi masih memiliki masalah dengan kompatibilitas di beberapa aplikasi utama.

Dengan Lightroom yang sekarang tersedia sebagai aplikasi asli ARM di kedua platform, pengguna akan melihat manfaat yang jelas dari versi yang diemulasikan – masa pakai baterai akan meningkat, aplikasi akan berjalan lebih lancar, dan pemrosesan gambar akan jauh lebih cepat.

Mengingat Surface Pro X telah dijual selama lebih dari setahun, mengapa peluncuran aplikasi utama ini memakan waktu lama? Occam’s Razer menyarankan bahwa langkah ‘all-in’ Apple, berkomitmen untuk memiliki semua Mac baru yang menjalankan silikon berbasis ARM pada akhir tahun 2022 sudah cukup menjadi katalisator bagi pengembang – jika Anda ingin tetap menggunakan Mac, Anda harus mengikuti Apple menyusuri jalan baru ini.

Adapun Windows 10 di ARM, optik dari pengembang aplikasi utama yang mendukung macOS dan bukan Windows 10 akan menjadi penjualan yang sulit. Sementara hari-hari awalnya untuk Windows, banyak pabrikan akan melihat keuntungan yang sekarang dimiliki Apple atas persaingan dan betapa mudahnya menjualnya ke publik – lebih banyak masa pakai baterai, lebih banyak daya, laptop lebih kecil – dan memutuskan bahwa mereka perlu memilikinya beberapa skin di game ARM. Itu akan menumbuhkan basis pengguna dan menawarkan pengembang pihak ketiga basis pengguna yang jauh lebih besar untuk ditangani.

Surface Pro X dari Microsoft menyapa sejumlah kecil audiens sambil menetapkan arah masa depan untuk Windows. Peralihan Apple dari Intel melegitimasi pendekatan tersebut, dan sekarang ekosistem komputasi desktop bergerak ke arah yang sama.

Mengapa Komputasi Kuantum Harus Menjadi Bagian Dari Strategi AI Perusahaan

Mengapa Komputasi Kuantum Harus Menjadi Bagian Dari Strategi AI Perusahaan

Mengapa Komputasi Kuantum Harus Menjadi Bagian Dari Strategi AI Perusahaan – Dalam beberapa minggu mendatang, raksasa fintech China Ant Group akan mengumpulkan $ 34 miliar dalam IPO terbesar yang pernah ada di dunia. Meskipun baru keluar dari Alibaba pada tahun 2014, penilaian Ant, sebesar $ 310 miliar, akan sebanding dengan JPMorgan Chase, yang asalnya berasal dari tahun 1799.

Bagaimana Ant melakukannya? Dalam buku 2018 mereka, Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World, profesor Harvard Business School Marco Iansiti dan Karim R.Lakhani menyatakan bahwa pertumbuhan Ant yang menakjubkan dapat langsung dikaitkan dengan penggunaan buatannya (AI).

AI adalah landasan bisnis Ant. Dengan setiap transaksi pada produk inti Ant, layanan pembayaran seluler Alipay, AI mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang keuangan penggunanya, yang kemudian diterapkan untuk menawarkan layanan keuangan baru kepada pengguna seperti pinjaman, investasi, atau opsi asuransi yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Ant juga menggunakan AI untuk mendeteksi penipuan dan memprediksi risiko finansial. idn poker

Menurut Iansiti dan Lakhani, AI telah memungkinkan Ant Group untuk berbuat lebih banyak dengan lebih sedikit, melayani lebih dari 730 juta pelanggan dengan kurang dari 10.000 karyawan. Sebagai perbandingan, American Express mempekerjakan 59.000 orang untuk melayani sekitar 112 juta pemegang kartu.

Ant Group hanyalah salah satu contoh bagaimana AI membentuk kembali bisnis saat ini. Tetapi AI dalam bentuknya saat ini – yaitu, beroperasi pada komputer klasik – hanyalah permulaan. Faktanya, menurut laporan State of AI terbaru, AI dengan cepat mencapai titik di mana biaya yang sangat mahal diperlukan untuk mendapatkan peningkatan kinerja yang lebih kecil secara bertahap.

Namun, munculnya komputasi kuantum menjanjikan untuk menembus kemacetan kemajuan ini, mengantarkan tingkat daya dan efisiensi AI yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Model Machine Learning Lebih Cepat Dan Akurat

AI telah menunjukkan kekuatannya di berbagai kasus penggunaan. Namun hasil yang luar biasa ini belum tentu dikirimkan dengan cepat. Model pembelajaran mesin (ML) perlu dilatih, dan selain menuntut banyak data, ini juga membutuhkan waktu. Beberapa model membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk dilatih. Namun mengingat keunggulan inheren mesin kuantum dibandingkan mesin klasik, komputasi kuantum dapat secara substansial mengurangi waktu pelatihan dan meningkatkan akurasi model ML.

Penelitian terbaru dari IBM telah membuktikan keunggulan kuantum ini untuk ML. Para peneliti mendemonstrasikan bahwa, untuk kelas tertentu model ML yang diawasi, algoritme ML berkemampuan kuantum tidak hanya bekerja lebih cepat tetapi juga lebih akurat daripada rekan komputasi klasiknya. Dalam praktiknya, ini berarti ML berkemampuan kuantum akan mengekstrak wawasan yang lebih berharga daripada komputer klasik paling canggih saat ini dan akan mampu melakukannya lebih cepat.

Model AI Generatif

Orang dalam gambar ini di sini tidak ada. Meski tampak seperti aslinya, gambar mereka dihasilkan oleh AI. AI yang dimaksud, dikenal sebagai jaringan adversarial generatif (GAN), terdiri dari dua jaringan saraf yang bekerja satu sama lain. Satu jaringan menghasilkan data yang mirip dengan data pelatihan (dalam hal ini gambar orang sungguhan), dan jaringan lainnya mencoba membedakan data pelatihan dari data yang dihasilkan. Keduanya bolak-balik sampai data yang dihasilkan hampir tidak mungkin dibedakan dari yang sebenarnya.

GAN tidak terbatas pada gambar. Mereka juga dapat digunakan untuk membuat musik, video, dan banyak bentuk data kompleks lainnya. Pada bulan Mei, GAN yang dikembangkan oleh Nvidia membuat ulang versi Pac-Man yang dapat dimainkan hanya dengan menontonnya dimainkan. Kegunaan lain termasuk membuat model 3D dari gambar 2D, memprediksi dampak perubahan iklim dan menghasilkan molekul baru untuk aplikasi farmasi.

Ternyata, perangkat kuantum, bahkan dalam waktu dekat, dapat meningkatkan kualitas pembelajaran jaringan permusuhan. Misalnya, para peneliti di MIT mengembangkan arsitektur jaringan permusuhan yang mereka sebut “jaringan adversarial asosiatif klasik kuantum (QAAN).” Sistem hibrid ini (“hibrid” karena bergantung pada elemen klasik dan kuantum) “terdiri dari jaringan adversarial generatif klasik dengan mesin Boltzmann kuantum tambahan kecil yang secara bersamaan dilatih pada lapisan perantara diskriminator jaringan generatif.” Dengan memanfaatkan perangkat tambahan, QAAN dapat belajar lebih efektif daripada pendahulunya yang murni klasik.

Mengisi Celah Dalam Data Pelatihan Machine Learning

Kemampuan generatif perangkat kuantum memiliki aplikasi potensial lain: mengisi celah dalam data yang diperlukan untuk melatih model ML. Data secara tradisional menjadi faktor pembatas dalam hal melatih algoritme ML. Artinya, saat mencoba menggunakan ML untuk memprediksi hasil untuk peristiwa yang jarang atau jarang terjadi, seperti pandemi global, tidak adanya atau kelangkaan kumpulan data yang kuat menimbulkan tantangan yang signifikan. Model AI generatif berkemampuan kuantum dapat membuat kumpulan data “sintetis” baru yang sangat mirip dengan data pelatihan yang sudah Anda miliki, sehingga sangat mengurangi batasan ini.

Untuk mengilustrasikan, imagine melatih algoritma pengenalan wajah untuk mengenali wajah hanya berdasarkan sisi wajah. Anda mungkin memiliki kumpulan data yang sangat terbatas; Namun, mungkin Anda memiliki banyak gambar depan tetapi tidak cukup gambar samping, atau sebaliknya. Dengan AI generatif berkemampuan kuantum, Anda dapat menggunakan gambar yang cocok yang Anda miliki untuk menghasilkan lebih banyak gambar, memperluas kumpulan data. Pendekatan ini dapat digunakan untuk meningkatkan model ML yang berfokus pada segala hal mulai dari mendeteksi kanker langka hingga membuat model skenario risiko di masa mendatang.

Membuat Bagian Kuantum Dari Strategi AI Anda

Seperti yang kita lihat dengan Ant Group, begitu sebuah perusahaan menggunakan AI untuk melepaskan diri dari para pesaingnya, bahkan institusi terkemuka seperti American Express dan Goldman Sachs menjadi sulit untuk mengejar ketinggalan. Sekarang, saat perangkat kuantum menjadi lebih kuat secara eksponensial daripada perangkat klasiknya, mereka akan mendorong AI ke level baru. Perusahaan yang mengejar strategi AI harus memperhatikan. Tingkat gangguan yang akan diperkenalkan oleh kuantum tidak akan mewakili peningkatan bertahap selama AI saat ini; itu akan mewakili transformasi revolusioner.

Sekarang adalah waktunya untuk mengeksplorasi potensi dampak kuantum pada inisiatif AI Anda dan mulai merencanakannya. Saat AI menjadi taruhannya, AI kuantum akan memisahkan pemenang akhir dari juga-rans.