За последний год появление доступных инструментов генеративного искусственного интеллекта (ИИ) вызвало ажиотаж среди потребителей. От ответов на скромные вопросы до использования технологий для выполнения чрезмерных рабочих задач технологии становятся все более основой повседневной жизни.
Это подтверждается данными, поскольку на самых популярных платформах с искусственным интеллектом наблюдается значительный рост трафика. Популярный чат-бот с искусственным интеллектом от OpenAI, ChatGPT, по состоянию на январь 2024 года насчитывает около 180,5 миллионов пользователей в месяц.
Однако в этом быстро развивающемся ландшафте генеративного ИИ спрос на вычислительные мощности для запуска технологии достигает беспрецедентного уровня. По мере того, как предприятия сталкиваются со сложностями управления этим резким ростом вычислительных требований, отраслевые эксперты пытаются найти практические решения.
В интервью Дуг Петканикс, соучредитель и генеральный директор сети видеоинфраструктуры Livepeer, поделился информацией о растущем спросе на вычислительные мощности с искусственным интеллектом в 2024 году и пролил свет на стратегии управления растущими требованиями к запуску технологии.
Понимание важности вычислительной мощности
Вычислительные мощности являются основой разработки и внедрения ИИ, поскольку от них зависит скорость и эффективность моделей ИИ.
По словам соучредителя Livepeer, три этапа жизненного цикла Al, которые обычно требуют значительных вычислительных мощностей, происходят во время его обучения, точной настройки и вывода, когда обученная и настроенная модель выдает выходные данные или прогнозы на основе набора входных данных (также известных как подсказки).
Однако необходимость более быстрого реагирования сталкивается с экономической реальностью высоких затрат.
Petkanics объяснила, что “увеличение вычислительной мощности обычно коррелирует с более быстрыми ответами. Но всегда существует баланс между опытом пользователя (скоростью) и экономической жизнеспособностью проекта (стоимостью)”.
По некоторым оценкам, ежедневные операционные расходы OpenAI составляют 700 000 долларов. Невероятные затраты на вычисления усугубляются нехваткой подходящих графических процессоров для вычислений с искусственным интеллектом.
“К счастью, те же графические процессоры, которые уже работают в криптокоординированных сетях DePIN, выполняя такие задачи, как перекодирование видео и 3D-рендеринг, хорошо подходят для ИИ”.
“Вот почему эти криптосети стали таким важным компонентом бума искусственного интеллекта”, - сказал он. Отраслевые эксперты уже указывали на появляющуюся в этом году “мощную пару” DePINs и ИИ.
Сознательный потребитель
В то время как вычислительные мощности становятся серьезной проблемой для тех, кто разрабатывает технологии, Petkanics объяснила, что, как правило, потребители не в курсе событий.
“Большинство людей мало задумываются об инфраструктуре: откуда берется энергия, как работает Интернет, стоимость или углеродный след поиска в Google”, - сказал он. “Они хотят, чтобы утилиты работали каждый раз по требованию”.
Он сказал, что то же самое касается вычислительных мощностей ИИ. Большинство пользователей не задумываются об энергии, использовании или вычислительных затратах подсказок ИИ, которые они вводят в своего любимого чат-бота. “Они заботятся о скорости и релевантности”, - сказал он.
“Потребители не заметят проблем с вычислительной мощностью до тех пор, пока затраты не будут переданы в виде увеличения количества рекламы, снижения скорости / качества ответов или роста стоимости подписки ”.
Национальные и глобальные последствия
Рассматривая более широкие последствия, Petkanics выразила обеспокоенность по поводу монополизации масштабируемых платформ ИИ.
Точно так же, как на заре Интернета появилась группа компаний, которые сейчас все вместе известны как “Большие технологии” — Alphabet (Google), Amazon, Apple и Microsoft, — в начале эры ИИ те же мегакомпании борются за доминирование.
“Эта горстка крупных технологических компаний уже владеет большими проприетарными наборами данных, собранными из данных клиентов для обучения моделей; они потратили миллиарды на обучение этих моделей ...”
Поскольку эти компании владеют этим полным стеком, это, по сути, позволило бы им “произвольно вставлять” свои собственные предубеждения в то, как модели работают с заданным набором входных данных. Теоретически это также позволило бы им подвергать цензуре то, какие входные и выходные данные могут быть предоставлены этими моделями пользователями.
Таким образом, Петканикс подчеркнул важность движения за ИИ с открытым исходным кодом, которое, по его словам, уже можно увидеть благодаря вышеупомянутой инфраструктуре DePIN, которая может помочь обеспечить доступность и снизить риски, связанные с централизацией.
“Страны должны поддерживать эти движения, чтобы гарантировать, что эта волна инноваций доступна для всех и приносит пользу населению всего мира”.
Бум искусственного интеллекта только начинается. По мере дальнейшего развития Petkanics и многие другие, находящиеся на переднем крае этих разработок, уже прогнозируют “совершенно новый набор” экономических, экологических и социальных факторов.
" 
