La demande croissante de consommation électrique mondiale d'inférence de l'IA peut être satisfaite en ajoutant deux nouvelles centrales nucléaires

IT House News le 14 novembre, Sergey Edunov, directeur de l'ingénierie de l'intelligence artificielle générative de Meta, a récemment partagé ses prédictions sur la demande de raisonnement par intelligence artificielle lors du Silicon Valley Digital Workers Forum. Il estime que la nouvelle demande de l'année prochaine en matière d'application de l'intelligence artificielle dans le monde entier pourra être satisfaite par la production d'électricité de seulement deux centrales nucléaires si un modèle linguistique d'échelle raisonnable est utilisé.

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Le raisonnement par intelligence artificielle fait référence à l'utilisation de modèles d'intelligence artificielle déjà formés pour effectuer diverses tâches dans des scénarios réels, telles que générer du texte, répondre à des questions, reconnaître des images, etc. Edunov a déclaré qu'il avait utilisé des calculs mathématiques simples pour estimer la consommation électrique des besoins mondiaux d'inférence l'année prochaine. Il estime qu'il y aura entre 1 et 2 millions de nouveaux processeurs graphiques Nvidia H100 dans le monde l'année prochaine, chacun d'une puissance d'environ 1 kilowatt. Si chaque processeur fonctionne 24 heures sur 24, chaque personne peut générer 100 000 « jetons » chaque jour. Il estime que cette consommation électrique est raisonnable à l’échelle humaine. Le monde n’a besoin que de deux nouvelles centrales nucléaires pour fournir suffisamment d’électricité

Cependant, IT House a remarqué qu'Edunov a également souligné que le développement de l'intelligence artificielle se heurte à certains défis et limites. L’un d’eux est la question du volume de données. Actuellement, la formation de modèles d’intelligence artificielle nécessite une grande quantité de données, mais les données publiques de l’Internet ne suffisent plus pour prendre en charge la formation de modèles de nouvelle génération. Le modèle de nouvelle génération pourrait nécessiter 10 fois plus de données, ce qui signifie davantage de données de domaine professionnel ou davantage de données multimodales telles que la vidéo, l'audio, etc. Un autre défi concerne les problèmes de chaîne d’approvisionnement. En raison de la faible capacité mondiale de production de puces, la vitesse d’amélioration des modèles d’intelligence artificielle sera également affectée. Par conséquent, les chercheurs s’efforcent d’améliorer l’efficacité des modèles et de réduire la dépendance aux données et au matériel. Par exemple, Salesforce a développé une technologie appelée Blib-2, qui peut ajuster automatiquement la taille du modèle et réduire ou agrandir dynamiquement le modèle en fonction des différentes tâches et besoins en ressources

Selon l'opinion générale des experts du secteur, les modèles linguistiques apporteront une valeur énorme aux entreprises au cours des deux prochaines années. Edunov prédit que d'ici trois à quatre ans, nous saurons si la technologie actuelle est capable d'atteindre l'intelligence artificielle générale

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