Muskas giria „Nvidia“ dominavimą lustų sektoriuje ir prognozuoja milžinišką DI plėtros šuolį

Elonas Muskas neturi įpročio peikti kitų verslininkų, bet net ir jis gali pripažinti, kai kas nors, pavyzdžiui, „Nvidia“ įkūrėjas Jensenas Huangas, jį pranoksta.

Kalbėdamas per „FaceTime“ „Abundance360 Summit“ metu vykusį susitikimą Rancho Palos Verdes, Kalifornijoje, kurį organizavo futuristas Peteris Diamandis, taip pat „XPrize Foundation“ ir „Singularity University“ įkūrėjas, E. Muskas sakė, kad „reikia pagirti Jenseną ir „Nvidia“ komandą už tai, kad jie tai numatė“, turėdamas omenyje Huango dešimtmečius trukusias pastangas iškelti „Nvidia“ į dirbtinio intelekto priešakines pozicijas.

„Jie kuria šiuo metu geriausią dirbtinio intelekto aparatinę įrangą“, – pridūrė jis.

E. Muskas gyrė „Nvidia“

Per pokalbį su Diamandisu Muskas pažymėjo, kad „Nvidia“ lustai daugiausia prisidėjo prie didžiulio dirbtinio intelekto skaičiavimo galios padidėjimo per pastaruosius metus, ir teigė, kad tik dirbtiniam intelektui skirtos skaičiavimo galios kiekis kas šešis mėnesius padidėja 10 kartų.

E. Muskas taip pat prognozavo, kad per ateinančius kelerius metus dirbtinio intelekto skaičiavimų galia kasmet padidės 100 kartų, nes duomenų centrai, kurie tradiciškai daugiausia dėmesio skyrė įprastesnėms skaičiavimo paslaugoms, pereis prie dirbtinio intelekto.

Dirbtinio intelekto modelio „intelektas“ tiesiogiai priklauso nuo skaičiavimo galios, naudojamos jam apmokyti, todėl tokios bendrovės kaip „OpenAI“ ar Musko „xAI“ taip palankiai vertina „Nvidia“ technologiją; joms jos reikalingos, kad sukurtų gerokai protingesnius modelius ir priartėtų prie AGI – hipotetinės dirbtinio intelekto formos, kuri būtų tokia pat protinga arba protingesnė už vidutinį žmogų.

„Dabar tikrai geras metas būti „Nvidia“, – sakė E. Muskas, – akivaizdu“.

Šis skaičiavimo galios padidėjimas yra gera žinia, nes Muskas teigė, kad didžiausias veiksnys, ribojantis dirbtinio intelekto augimą 2023 m., buvo dirbtinio intelekto lustų, pavyzdžiui, tokių, kuriuos parduodama „Nvidia“ susikrovė turtus ir kurie naudojami pažangiems dirbtinio intelekto modeliams mokyti ir paleisti, trūkumas.

Reikia rasti pakankamai elektros energijos duomenų centrams

Dabar, kai mikroschemų gamyba pakankamai išaugo, kad patenkintų didelę paklausą, pasak E. Musko, didžiausias veiksnys, ribojantis dirbtinio intelekto augimą ateityje, yra rasti pakankamai elektros energijos duomenų centrams, kuriuose tos mikroschemos naudojamos, maitinti.

Didelių kalbų modelių, tokių kaip „GPT-4“, pagrindinis „OpenAI“ pasiūlymas, mokymas yra neįtikėtinai daug energijos reikalaujantis procesas. Apskaičiuota, kad „GPT-3“ – didelis kalbos modelis, kuriuo buvo aprūpinta pirminė „ChatGPT“ versija – kainavo 1287 megavatvalandes, o tai, kaip pranešama, yra maždaug tiek pat energijos, kiek per metus sunaudoja 130 JAV namų.

„OpenAI“ įkūrėjas Samas Altmanas asmeniškai investavo 375 mln. JAV dolerių į „Helion Energy“ – startuolį, kurio tikslas – naudojant branduolių sintezę užtikrinti ekologiškesnį ir pigesnį dirbtinio intelekto duomenų centrų veikimo būdą.

E. Muskas sakė, kad dirbtinio intelekto įmonės netrukus varžysis dėl žeminančio laipsnio transformatorių – didelių ir brangių mašinų, kurios aukštos įtampos srovę paverčia tinklui tinkama elektros energija.

„Gauti iš komunalinių paslaugų teikėjo elektros energiją, pavyzdžiui, 300 kilovoltų, iki žemesnio nei vieno volto yra didžiulis žingsnis žemyn“, – sakė E. Muskas, juokaudamas, kad šiuo metu pramonei reikia „transformatorių transformatoriams“.