بإضافة بعض السياق هنا ، فإن زيادة قوة الحوسبة تعادل أيضا زيادة استهلاك الطاقة ، وهو أمر غير مستدام.
توقعت EpochAI ما يلي:
➤ يتم توسيع نطاق حساب التدريب بمعدل 4-5x سنويا.
➤ من المتوقع أن يزداد الطلب على الطاقة بمقدار 2.2x إلى 2.9x سنويا.
بحلول عام 2030 ، قد تتطلب كل جولة تدريب 4-16 جيجاوات (GW) ، وهو ما يكفي لتشغيل ملايين المنازل الأمريكية.
تتوفر عدة حلول:
➤ تحسين كفاءة الطاقة في الأجهزة
➤ تطوير طرق لتقليل مدة التدريب
➤ الاستفادة من التدريب الموزع عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة في مواقع جغرافية مختلفة.
من بين هذه ، يبدو الخيار الثالث ، الذي تقوده مشاريع مثل @ionet و @render و @AethirCloud ، الحل الأكثر جدوى وفورية.
ساعة / طن @EpochAIResearch
لا يتم حساب "مشكلة التكلفة" في الذكاء الاصطناعي.
إنه تنسيق.
تقع وحدات معالجة الرسومات الخاملة عند استخدام 12-18٪ ، ويحولها DeAI إلى وقود:
@ionet أرخص بنسبة تصل إلى 90٪
@rendernetwork أقل بنسبة تصل إلى 90٪
@Filecoin ~ 78٪ أقل للتخزين
قم ببناء الشبكة ، وليس عنق الزجاجة.
8.61 ألف
29
المحتوى الوارد في هذه الصفحة مُقدَّم من أطراف ثالثة. وما لم يُذكَر خلاف ذلك، فإن OKX ليست مُؤلِّفة المقالة (المقالات) المذكورة ولا تُطالِب بأي حقوق نشر وتأليف للمواد. المحتوى مٌقدَّم لأغراض إعلامية ولا يُمثِّل آراء OKX، وليس الغرض منه أن يكون تأييدًا من أي نوع، ولا يجب اعتباره مشورة استثمارية أو التماسًا لشراء الأصول الرقمية أو بيعها. إلى الحد الذي يُستخدَم فيه الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم مُلخصَّات أو معلومات أخرى، قد يكون هذا المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي غير دقيق أو غير مُتسِق. من فضلك اقرأ المقالة ذات الصِلة بهذا الشأن لمزيدٍ من التفاصيل والمعلومات. OKX ليست مسؤولة عن المحتوى الوارد في مواقع الأطراف الثالثة. والاحتفاظ بالأصول الرقمية، بما في ذلك العملات المستقرة ورموز NFT، فيه درجة عالية من المخاطر وهو عُرضة للتقلُّب الشديد. وعليك التفكير جيِّدًا فيما إذا كان تداوُل الأصول الرقمية أو الاحتفاظ بها مناسبًا لك في ظل ظروفك المالية.