Permintaan yang semakin meningkat untuk penggunaan kuasa inferens AI global boleh dipenuhi dengan menambah dua loji kuasa nuklear baharu

IT House News pada 14 November, Pengarah Kejuruteraan Kecerdasan Buatan Meta Generatif Sergey Edunov baru-baru ini berkongsi ramalannya tentang permintaan untuk penaakulan kecerdasan buatan di Forum Pekerja Digital Silicon Valley. Beliau percaya bahawa permintaan baharu tahun depan untuk penaakulan aplikasi kecerdasan buatan di seluruh dunia boleh dipenuhi oleh penjanaan kuasa hanya dua loji kuasa nuklear jika model bahasa berskala munasabah digunakan.

Sumber imej: Pexels

Penaakulan kecerdasan buatan merujuk kepada menggunakan model kecerdasan buatan yang telah dilatih untuk melaksanakan pelbagai tugas dalam senario sebenar, seperti menjana teks, menjawab soalan, mengenal pasti imej, dsb. Edunov berkata beliau menggunakan pengiraan matematik mudah untuk menganggarkan penggunaan kuasa keperluan inferens global tahun depan. Dia mengandaikan bahawa tahun depan akan terdapat 1 juta hingga 2 juta pemproses grafik Nvidia H100 baharu di seluruh dunia, setiap satu dengan kuasa kira-kira 1 kilowatt. Jika setiap pemproses berjalan 24 jam sehari, setiap orang boleh menjana 100,000 "token" setiap hari. Beliau percaya bahawa penggunaan kuasa ini adalah munasabah pada skala manusia. Dunia hanya memerlukan dua loji kuasa nuklear baharu untuk membekalkan tenaga elektrik yang mencukupi

Walau bagaimanapun, IT House menyedari bahawa Edunov juga menegaskan bahawa pembangunan kecerdasan buatan menghadapi beberapa cabaran dan batasan. Salah satunya ialah isu volum data. Pada masa ini, melatih model kecerdasan buatan memerlukan sejumlah besar data, tetapi data Internet awam tidak lagi mencukupi untuk menyokong latihan model generasi akan datang. Model generasi seterusnya mungkin memerlukan 10 kali ganda jumlah data, yang bermaksud lebih banyak data domain profesional, atau lebih banyak data berbilang modal seperti video, audio, dsb. Cabaran lain ialah isu rantaian bekalan. Disebabkan kapasiti pengeluaran cip global yang ketat, kelajuan penambahbaikan model kecerdasan buatan juga akan terjejas. Oleh itu, penyelidik sedang berusaha untuk meningkatkan kecekapan model dan mengurangkan pergantungan pada data dan perkakasan. Contohnya, Salesforce telah membangunkan teknologi yang dipanggil Blib-2, yang boleh melaraskan saiz model secara automatik dan mengecil atau mengembangkan model secara dinamik mengikut tugasan dan keperluan sumber yang berbeza

Menurut pandangan umum pakar industri, model bahasa akan membawa nilai yang besar kepada perusahaan dalam tempoh dua tahun akan datang. Edunov meramalkan bahawa dalam masa tiga hingga empat tahun kita akan mengetahui sama ada teknologi semasa mampu mencapai kecerdasan buatan umum

Atas ialah kandungan terperinci Permintaan yang semakin meningkat untuk penggunaan kuasa inferens AI global boleh dipenuhi dengan menambah dua loji kuasa nuklear baharu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!