在双十一背后的AI推荐系统，价值达到了千亿美元。然而，在这个数字化时代，普通人如何才能拥有这样的AI推荐系统呢？让我们探索一下这背后隐藏的技术和挑战。
首先，我们需要认识到推荐系统的演进历程。早期的推荐系统依赖于传统方法，如协同过滤，但随着算法复杂度的提高，CPU已经无法满足需求。于是，AI技术被引入，以提升推荐效果。但是，这也带来了新的挑战：数据量巨大、模型复杂，对算力的要求越来越高。
GPU（图形处理单元）成为解决方案的一部分，因为它们提供了比CPU更强大的内存带宽和计算能力。NVIDIA Merlin就是一个例子，它为推荐系统提供了一系列工具和框架，比如NVTabular用于加速预处理，以及Distributed-Embeddings用于训练大规模模型。在DGX-A100上运行Merlin Distributed-Embeddings可以实现683倍加速，这些都是为了降低门槛，让更多中小企业能够使用这些高效的算力。
然而，即便有了这些工具和解决方案，普及还面临两个主要挑战：差异化需求与高门槛。不同行业和公司对推荐系统有不同的需求，而不可能用一刀切的方法满足所有人的需求。此外，由于投入成本较高，大多数中小企业难以具备建立自己的专家团队，因此需要云服务提供商合作以降低成本并简化流程。
未来十年，加速计算将会是一个关键趋势，不仅因为摩尔定律放缓，而且因为应用对性能增长的需求正在不断增加。如果能成功克服当前面临的问题，那么我们可能会看到一个全新的时代，其中计算任务被加速，从而产生价值百亿美元。这正是为什么推动AI推荐系统普及如此重要，同时也是我们必须关注的一个领域。
