Сколько мощности нужно для искусственного интеллекта? Никто не знает, даже генеральный директор OpenAI Сэм Альтман и генеральный директор Microsoft Сатья Наделла.
Это поставило в затруднительное положение компании, ориентированные на программное обеспечение, такие как OpenAI и Microsoft. Значительная часть технологического мира сосредоточилась на вычислениях как на главном препятствии для внедрения ИИ. И пока технологические компании боролись за электроэнергию, эти усилия привели к отставанию от закупок графических процессоров до такой степени, что Microsoft, по-видимому, заказала слишком много чипов для того объёма мощности, который она заключила.
«Циклы спроса и предложения в данном конкретном случае предсказать невозможно», — сказал Наделла в подкасте BG2. «Самая большая проблема, с которой мы сейчас сталкиваемся, — это не избыток вычислительных мощностей, а их мощность и, своего рода, способность быстро строить [центры обработки данных] в условиях, приближенных к мощности».
«Если вы не можете этого сделать, у вас может оказаться куча чипов, которые я не могу подключить. На самом деле, это моя сегодняшняя проблема. Дело не в поставках чипов, а в том, что у меня нет тёплых корпусов, к которым можно подключиться», — добавил Наделла, имея в виду термин в коммерческой недвижимости, обозначающий здания, готовые к приёму арендаторов.
В некотором смысле мы видим, что происходит, когда компаниям, привыкшим иметь дело с кремнием и кодом — двумя технологиями, которые масштабируются и развертываются быстрее по сравнению с огромными электростанциями, — необходимо наращивать свои усилия в мире энергетики.
Более десяти лет спрос на электроэнергию в США оставался неизменным. Однако за последние пять лет спрос со стороны центров обработки данных начал расти, опережая планы коммунальных служб по вводу новых генерирующих мощностей. Это побудило разработчиков центров обработки данных наращивать мощности по так называемым схемам «за счётчиком», когда электроэнергия поступает непосредственно в центр обработки данных, минуя сеть.
Альтман, который также был участником подкаста, считает, что назревают проблемы: «Если очень дешевая форма энергии вскоре станет доступной в массовом масштабе, то многие люди серьезно пострадают от существующих контрактов, которые они подписали».
«Если мы сможем продолжить это невероятное снижение стоимости за единицу разведданных — скажем, в среднем в 40 раз для данного уровня в год — знаете, это будет очень пугающий показатель с точки зрения развития инфраструктуры», — сказал он.
Альтман инвестировал в ядерную энергетику, включая стартап Oklo, занимающийся ядерным синтезом, и стартап Helion, занимающийся термоядерным синтезом, а также в Exowatt — стартап в области солнечной энергетики, который концентрирует солнечное тепло и сохраняет его для последующего использования.
Однако ни один из них не готов к широкому внедрению сегодня, а технологии на основе ископаемого топлива, такие как электростанции на природном газе, требуют годы для создания. Кроме того, заказы на новые газовые турбины, размещенные сегодня, вероятно, будут выполнены только к концу этого десятилетия.
Отчасти именно поэтому технологические компании так быстро внедряют солнечную энергетику, привлеченные невысокой стоимостью этой технологии, отсутствием выбросов и возможностью быстрого развертывания.
Возможно, играют роль и подсознательные факторы. Фотоэлектрическая солнечная энергия во многом является параллельной полупроводниковой технологии, которая была снижена до минимума и стала общедоступной. И фотоэлектрические солнечные батареи, и полупроводники изготавливаются на кремниевых подложках и сходят с производственных линий в виде модульных компонентов, которые можно объединять в параллельные массивы, что делает готовую конструкцию мощнее любого отдельного модуля.
Благодаря модульности солнечных батарей и скорости их развертывания темпы строительства намного ближе к темпам строительства центров обработки данных.
Но на реализацию обоих проектов требуется время, а спрос может меняться гораздо быстрее, чем успевает реализоваться проект центра обработки данных или солнечной электростанции. Альтман признал, что если ИИ станет эффективнее или спрос не будет расти так, как он ожидает, некоторые компании могут столкнуться с проблемой простаивающих электростанций.
Но, судя по другим его комментариям, он не считает это вероятным. Вместо этого он, похоже, твёрдо убеждён в парадоксе Джевонса, который гласит, что более эффективное использование ресурса приведёт к его более широкому использованию, увеличивая общий спрос.
«Если бы стоимость вычислений за единицу интеллекта или чего-то в этом роде — как бы вы ни представляли себе это — завтра упала бы в 100 раз, то использование выросло бы гораздо больше, чем в 100 раз, и появилось бы множество вещей, которые люди хотели бы делать с помощью этих вычислений, но которые просто не имеют экономического смысла при нынешних затратах», — сказал Альтман.
Источник: techcrunch.com
