För att lägga till lite kontext här är ökad datorkraft också lika med större energiförbrukning, vilket är ohållbart.
EpochAI förutspådde att:
➤ Träningsberäkning skalas med 4–5 gånger per år.
➤ Energibehovet förväntas öka med 2,2 gånger till 2,9 gånger per år.
År 2030 kan varje träningskörning kräva 4-16 gigawatt (GW), tillräckligt för att driva miljontals amerikanska hem.
Det finns flera lösningar:
➤ Förbättra hårdvarans energieffektivitet
➤ Utveckla metoder för att minska träningstiden
➤ Använd distribuerad träning över flera GPU:er på olika geografiska platser.
Bland dessa verkar det tredje alternativet, som drivs av projekt som @ionet, @render och @AethirCloud, vara den mest genomförbara och omedelbara lösningen.
h/t @EpochAIResearch
Ditt AI-"kostnadsproblem" är inte beräkning.
Det är samordning.
Inaktiva GPU:er ligger på 12-18 % utnyttjande, DeAI omvandlar dessa till bränsle:
@ionet upp till 90 % billigare
@rendernetwork upp till 90 % lägre
@Filecoin ~78 % mindre för lagring
Bygg nätverket, inte flaskhalsen.
7,16 tn
0
Innehållet på den här sidan tillhandahålls av tredje part. Om inte annat anges är OKX inte författare till den eller de artiklar som citeras och hämtar inte någon upphovsrätt till materialet. Innehållet tillhandahålls endast i informationssyfte och representerar inte OKX:s åsikter. Det är inte avsett att vara ett godkännande av något slag och bör inte betraktas som investeringsrådgivning eller en uppmaning att köpa eller sälja digitala tillgångar. I den mån generativ AI används för att tillhandahålla sammanfattningar eller annan information kan sådant AI-genererat innehåll vara felaktigt eller inkonsekvent. Läs den länkade artikeln för mer detaljer och information. OKX ansvarar inte för innehåll som finns på tredje parts webbplatser. Innehav av digitala tillgångar, inklusive stabila kryptovalutor och NFT:er, innebär en hög grad av risk och kan fluktuera kraftigt. Du bör noga överväga om handel med eller innehav av digitala tillgångar är lämpligt för dig mot bakgrund av din ekonomiska situation.