По словам CEO Microsoft Сатьи Наделлы, пока в компании нет достаточного количества энергетических мощностей для подключения всех имеющихся графических процессоров для искусственного интеллекта.
В совместном интервью с гендиректором OpenAI Сэмом Альтманом Наделла подчеркнул, что проблема в сфере ИИ заключается не в чрезмерном количестве вычислительных мощностей , а в дефиците энергоресурсов для поддержания этой инфраструктуры.
«Я думаю, что циклы спроса и предложения в этом конкретном случае невозможно предсказать, не так ли? Вопрос, какова долгосрочная тенденция? Долгосрочная тенденция — это то, что сказал Сэм, и, в конце концов, это самая большая проблема, с которой мы сейчас сталкиваемся — не переизбыток вычислительных ресурсов, а энергетическая мощность — это своего рода способность выполнять сборки достаточно быстро. Так что если вы не можете этого сделать, у вас может оказаться куча чипов, которые нельзя подключить. На самом деле, это моя проблема сегодня. Дело не в поставке чипов; дело в том, что у меня нет теплых корпусов, к которым можно подключиться», — объясняет CEO Microsoft, имея в виду оболочки центров по обработке данных.
Энергопотребление ЦОД для ИИ обсуждается с конца прошлого года. Это стало самой актуальной проблемой после того, как Nvidia решила проблему дефицита графических процессоров. Многие технологические компании теперь инвестируют в исследования малых модульных ядерных реакторов, чтобы масштабировать свои источники энергии по мере строительства все больших дата-центров.
В США это привело к значительному росту счетов за электроэнергию среди простых потребителей. OpenAI даже призвала федеральное правительство ежегодно строить электростанции мощностью 100 ГВт, заявив, что это стратегический актив в стремлении США к превосходству в гонке за ИИ с Китаем.
«Когда-нибудь мы создадим невероятное потребительское устройство, способное локально запускать модели с поддержкой GPT-5 или GPT-6 при низком энергопотреблении — и это просто невероятно», — прогнозирует Альтман.
Однако и здесь существует риск. Хотя инфраструктура для обучения новых моделей все равно потребуется, спрос на центры обработки данных, который, по оценкам многих, возникнет в результате повсеместного использования ИИ, может не оправдать ожиданий, если развитие полупроводников позволит запускать модели искусственного интеллекта локально . Это может ускорить крах пузыря искусственного интеллекта, который, по мнению некоторых экспертов, таких как Пэт Гелсингер, лопнет уже через несколько лет. Но если это произойдет, мир ждет шок, поскольку коллапс ударит даже по нетехнологичным компаниям, что приведет к потере почти $20 трлн рыночной капитализации.
Источник: Tom’sHardware
