Обучение ИИ вызывает глобальный энергетический бум — находится ли ваш кошелек в опасности?

Представьте себе весёлый парад мозгов, сшитых из меди, кремния и щепотки озорства, поглощающих энергию, как коробку с газировкой. ИИ натыкается на стену с надписью Energy, и по мере того, как модели становятся все более объемными, их обучение может потреблять тот же газированный напиток, который питает ядерный реактор, говорит Грег Осури, дерзкий основатель Akash Network. 🍬🤖

📚

Думаешь, S&P 500 — это марка автомобиля? Ничего страшного. У нас тут объясняют сложные вещи простыми словами и пытаются понять, куда рынок пойдет завтра. Без обещаний, просто факты.

Изучить основы

В чате с Эндрю Фентоном из CryptoMoon на Token2049 в Сингапуре, Осури предупредил, что индустрия недооценивает, насколько быстро растут требования к вычислительным мощностям и экологическую цену, которая с этим связана. Он отметил, что центры обработки данных уже потребляют сотни мегаватт энергии, вырабатываемой ископаемым топливом. 🏭⚡

Осури предупредил, что эта тенденция может спровоцировать энергетический кризис, повысив счета за электроэнергию для населения и добавив миллионы тонн новых выбросов каждый год. «Мы приближаемся к точке, когда ИИ убивает людей», — сказал он, фраза, которая заставляет аудиторию почувствовать себя немного как под грозовым облаком с серебряной каймой (или под очень громким тревожным звонком).

Причудливый план: крошечные графические процессоры, большие улыбки.

30 сентября Bloomberg сообщил, что центры обработки данных с искусственным интеллектом приводят к резкому росту затрат на электроэнергию в США. В статье показано, что центры обработки данных способствовали увеличению счетов за электроэнергию для обычных людей. Оптовые цены на электроэнергию выросли на 267% за пять лет в районах, близких к центрам обработки данных. Ужас! 😬

Осури рассказал CryptoMoon, что противоядием является децентрализация. Вместо того, чтобы накапливать чипы в одном чудовищном мега-центре обработки данных, представьте себе весёлую флотилию — множество небольших графических процессоров, от топовых корпоративных карт до игровых чипов в уютных спальнях — работающих вместе, как заводная игрушка, чтобы обеспечить эффективность и устойчивость. «Как только будут продуманы стимулы, это взлетит, как майнинг», — сказал он, добавив, что домашние компьютеры также могут зарабатывать токены, предоставляя в аренду свободные вычислительные мощности. 🪙

Это видение отсылает к ранним дням майнинга Bitcoin, когда обычные люди могли внести свой вклад в вычислительную мощность и получать вознаграждение. На этот раз сокровищем было бы обучение моделей ИИ, а не решение криптографических задач.

Осури говорит, что это может дать обычным людям долю в будущем ИИ, одновременно снижая затраты для разработчиков. 💰🤝

Несколько ухабов на ухабистой дороге.

Не всё блестящее и весёлое ждёт впереди. Обучение масштабных моделей на разнородном наборе графических процессоров требует мастерства в области программного обеспечения и некоторой слаженной координации. Индустрия только начинает разгадывать эту задачу. «Около шести месяцев назад несколько компаний начали демонстрировать отдельные элементы распределенного обучения», — сказал Осури. «Никто не объединил все эти элементы и фактически не запустил модель». Он считает, что это может измениться «к концу года».

Ещё один гоблин в кладовой — это справедливые системы стимулирования. «Сложнее всего — это стимулирование», — сказал Осури. «Почему кто-то должен одолжить свой компьютер для обучения? Что они за это получат? Это более сложная головоломка, чем сам алгоритм.»

Тем не менее, децентрализованное обучение ИИ преподносится как необходимость. Распределяя рабочие нагрузки по глобальным сетям, ИИ мог бы снизить нагрузку на энергосети, сократить выбросы углерода и создать более устойчивую экономику ИИ. 🧭🌍

Смотрите также

2025-09-30 15:34