Проектам Крипто штучного інтелекту потрібно було б купувати мікросхеми вартістю їхньої ринкової капіталізації, щоб задовольнити амбіції

• Можливість генерації тексту у відео захоплює Крипто , і токени штучного інтелекту піднялися, коли OpenAI вперше представила демонстрацію Sora
• Але щоб зробити це мейнстрімом, обчислювальна потужність буде приголомшливою. Буде потрібно більше графічних процесорів H100 серверного класу, ніж виробляє Nvidia за рік або те, що її найбільші клієнти спільно використовують у своїх центрах обробки даних.

Скільки графічних процесорів (GPU) знадобиться, щоб зробити генерацію тексту у відео основним? Сотні тисяч – і більше, ніж зараз використовується Microsoft, Meta та Google разом узятими.

Перша демонстрація генератора тексту у відео Sora від OpenAI вразила світ, і цей відновлений інтерес до токенів штучного інтелекту (AI), з багато підйомів після демонстрації.

У наступні тижні з’явилося багато Крипто проектів штучного інтелекту, які також обіцяли генерувати текст у відео та текст у зображеннях, а ринкова капіталізація категорії токенів штучного інтелекту зараз становить 25 мільярдів доларів. за даними CoinGecko.

За обіцянками створених за допомогою ШІ відео стоять армії графічних процесорів (GPU), процесорів, таких як Nvidia та AMD, які роблять революцію ШІ можливою завдяки своїй здатності обчислювати великі обсяги даних.

Але скільки графічних процесорів знадобиться, щоб відео, створене штучним інтелектом, стало масовим? Більше, ніж великі технологічні компанії мали в своєму арсеналі у 2023 році.

Армія з 720 000 графічних процесорів Nvidia H100

А нещодавній звіт про дослідження За оцінками Factorial Funds, для підтримки спільноти творців TikTok і YouTube потрібно 720 000 високоякісних графічних процесорів Nvidia H100.

Sora, як пише Factorial Funds, потребує до 10 500 потужних графічних процесорів протягом місяця для навчання та може генерувати лише близько 5 хвилин відео на годину на графічний процесор для висновків.

Як показано на діаграмі вище, навчання цьому потребує значно більшої обчислювальної потужності, ніж GPT4 або створення нерухомих зображень.

З широким впровадженням логічний висновок перевершить навчання користуванню комп’ютером. Це означає, що в міру того, як все більше людей і компаній починають використовувати моделі штучного інтелекту, такі як Sora, для створення відео, потужність комп’ютера, необхідна для створення нових відео (висновок), стане більшою, ніж потужність, необхідна для початкового навчання моделі штучного інтелекту.

Щоб поставити речі в перспективу, Nvidia відправила 550 000 графічних процесорів H100 у 2023 році.

Дані Statista показують, що дванадцять найбільших клієнтів, які використовують графічні процесори Nvidia H100, разом мають 650 000 карт, а два найбільших — Meta та Microsoft — мають 300 000 один від одного.

Якщо припустити, що вартість картки становить 30 000 доларів США, то для втілення мрій Сори про перетворення тексту у відео за допомогою штучного інтелекту потрібно 21,6 мільярда доларів, що є майже вся ринкова капіталізація токенів ШІ на даний момент.

Це якщо ви можете фізично придбати всі графічні процесори для цього.

Nvidia - T єдина гра в місті

Хоча Nvidia є синонімом революції ШІ, важливо пам’ятати, що це не єдина гра в місті.

Її постійний конкурент AMD на виробництві мікросхем AMD виробляє конкуруючі продукти, і інвестори також щедро винагородили компанію, піднявши її акції з діапазону 2 долари восени 2012 року до понад 175 доларів сьогодні.

Існують також інші способи передачі обчислювальної потужності на ферми GPU. Render (RNDR) пропонує розподілене обчислення GPU, як і мережа Akash (AKT). Але більшість графічних процесорів у цих мережах — це ігрові графічні процесори роздрібного рівня, які значно менш потужні, ніж H100 серверного рівня від Nvidia або конкурентів від AMD.

Незважаючи на це, обіцянка перетворення тексту у відео, яку обіцяють Sora та інші протоколи, вимагатиме величезної апаратної зміни. Хоча це інтригуюча передумова, яка може революціонізувати творчий процес Голлівуду, T очікуйте, що вона незабаром стане мейнстрімом.

Нам знадобиться більше фішок.