Superrich покупает видеокарты — NRK Urix — Зарубежные новости и документальные фильмы

В крупнейшем университетском кампусе Норвегии гудит подвал.

Он не одинок в этом. Вычислительная мощность стала новым золотом Кремниевой долины. Началась битва за емкость данных.

Но чтобы понять эту битву, нам нужно понять, что на самом деле представляет собой ИИ и на что он способен.

— Не могу придумать ничего нового.

Большинство из нас слышали или использовали ChatGTP, Gemini от Google или другие языковые модели. Они генерируют текст.

OpenAI, компания, стоящая за ChatGTP, за последний год продемонстрировала невероятный рост. По данным The Verge, через два месяца после запуска к сервису обратились более ста миллионов пользователей.

— Эти модели действительно хороши, даже в Нюнорске, — говорит Гуннар Тафте, профессор информатики NTNU.

Он впечатлен тем, что крупные компании, во главе с OpenAI, разработали инструмент, который большинство из нас может использовать в повседневной жизни.

Но важно помнить, что это всего лишь инструмент и языковые модели.

Никто из них не может «изобрести что-то новое».

— Проще говоря, модели рассчитывают наиболее вероятный ответ. Если вы вводите вопрос, он статистически анализирует слова и заполняет первое логическое слово на основе того, что он узнал.

Но смысла текста или желаемого ответа он не знает.

Они не настолько умны – пока.

Чтобы понять, что происходит под капотом этих моделей, нам нужно объяснить, что такое мозг.

Мозг позади

На всех компьютерах, в ноутбуках, а также в мобильных телефонах и планшетах есть один, который так и называется. Процессор. Он очень хорошо справляется со всеми задачами, от запуска текстовой программы Word до математических вычислений.

Но процессор не является экспертом во всех задачах.

Например, модель ИИ, обученная языку, должна уметь только считать слова.

Чтобы дождь был сильным.

Компания Нвидиа была основана в 1993 году в США для производства видеокарт для игровой индустрии. В этот момент игры начали двигаться в сторону более кинематографичных и реалистичных сцен.

Компьютеры должны были иметь вычислительную мощность, чтобы отображать анимацию с высоким разрешением.

Сегодня игры почти реалистичны по графике.

Большая заслуга в этом принадлежит графическим процессорам Nvidia — «волшебным» видеокартам.

Кремниевая долина считает, что это лучшее на сегодняшний день решение для обучения моделей ИИ.

Крупнейшие технологические компании Meta, Amazon, Tesla, Apple, Microsoft и Alphabet (Google) сейчас соперничают за самые мощные машины на рынке.

И Nvidia это знает. Именно поэтому они разработали специальные видеокарты, о которых обычные потребители, геймеры, видеоредакторы и аниматоры могут только мечтать.

Но битва за видеокарты может произойти за счет исследовательской среды, опасается NTNU.

Это также может означать, что обычные видеокарты для обычных людей теряют приоритет.

— Недавно нам посчастливилось заполучить несколько совершенно новых узлов, — говорит Тафте и показывает нам часть суперкомпьютера Идун. Узел — это компьютер с центральным процессором и несколькими графическими процессорами, созданный для того, чтобы стоять в чулане, где они жужжат и работают круглосуточно.

В подвальном помещении NTNU примерно так же шумно, как на концерте, а температура составляет чуть менее 35 градусов.

В этих шкафах находится несколько видеокарт, которые сейчас ищут все. OpenAI — одна из компаний, охотящихся за ресурсами.

По данным Wall Street Journal, менеджер компании Сэм Альтман ищет ошеломляющие семь тысяч миллиардов долларов для дальнейшей разработки новой модели искусственного интеллекта, способной генерировать видео.

— Нас, конечно, расстраивает, что эти транснациональные компании с огромными ресурсами скупают оборудование. На чем они действительно хотят зарабатывать деньги? Я сомневаюсь, что Маск и Цукерберг захотят тратить свои миллиарды на модели погоды, особой пользы от этого не будет, — говорит Тафти.

И когда в развитие вкладывается столько денег, инвесторы рассчитывают получить от этого прибыль.

Однако, по данным The Verge, компаниям не удалось добиться ожидаемых результатов.

— Галопирующие инвестиции в технологический сектор хороши для развития, но существует и опасность того, что те, у кого есть кошелек, потеряют веру. Тогда развитие ИИ может потерпеть крах, говорит Тафте.

Потребление энергии может взорваться

Суперкомпьютеры NTNU, включая Idun, потребляет более одного мегаватта (для сравнения, светодиодная лампочка потребляет около 5 Вт), слишком тяжелые расчеты.

Тафте не единственный, кто задумывается об энергопотреблении современных компьютеров и серверных парков. Только в Норвегии у нас как минимум 18 серверных парков. Есть большие залы, часто расположенные в подвалах или внутри гор, в которых установлены миллионы компьютеров. Они используют огромное количество энергии, почти 5ТВтч.

В связи с развитием моделей искусственного интеллекта в будущем потребуется еще больше мощности. А большая вычислительная мощность означает более высокое потребление энергии.

Планируемый дата-центр Google в Шиене подал заявку на использование около 5 процентов всей электроэнергии в Норвегии.

— Сейчас мы не знаем, какая часть центра Google используется для искусственного интеллекта, но, учитывая сегодняшние события, я не сомневаюсь, что они делают ставку именно на него.

Исследователь сравнивает использование энергии с человеческим мозгом.

— Представьте себе, если бы компьютеры могли делать то же самое, что и наш мозг, и потреблять так же мало энергии. «Это было бы революционно», — с энтузиазмом говорит Тафти.

Нашему мозгу для работы требуется около 30 Вт. Тогда мы сможем выполнять небольшие практические задания, сочинять музыку и заниматься физической активностью. И мы можем учиться на одном примере, а не на миллионах, как того требуют эти модели ИИ.

— К сожалению, пройдет много времени, прежде чем мы доберемся до этого, но нам придется решать энергетические потребности, используя искусственный интеллект, — говорит Тафте.