Cytat dnia: Sam Altman, dyrektor generalny OpenAI

Sztuczna inteligencja wykazuje niesamowite możliwości, a przynajmniej jest teraz w stanie wykonać wiele zadań, które uważano za niemożliwe przed wprowadzeniem ChatGPT w 2022 roku. Wiele osób zastanawia się jednak, czy Duże Modele Językowe (LLM) stanowią spójną ścieżkę do fundamentalnego udoskonalenia technologii, która pozwoli jej dorównać ludzkiej inteligencji.

„Nie da się tego osiągnąć bez przełomu. To motywuje nas do większych inwestycji w fuzję jądrową”.

brak energii

Sam Altman, dyrektor generalny OpenAI , wypowiedział się na temat produkcji energii podczas wydarzenia zorganizowanego przez Bloomberga na marginesie dorocznego spotkania Światowego Forum Ekonomicznego w Davos.

Cytat dnia

Ten artykuł jest częścią projektu DzTecnium Pro „QOTD”, którego celem jest dostarczenie wglądu w umysły najbystrzejszych i najbardziej wpływowych postaci branży technologicznej dziś i w ostatnich latach. Przeczytaj całą serię tutaj.

Jego komentarze podkreśliły ogromne zapotrzebowanie na energię, jakie będzie wiązało się z ciągłym rozwojem sztucznej inteligencji. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) do 2030 roku centra danych będą zużywać na całym świecie około 945 terawatogodzin energii elektrycznej – głównie ze względu na zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję . Stanowi to 3% całkowitego globalnego zużycia.

Wielu spodziewa się, że ta liczba będzie znacznie wyższa, ale świat obecnie nie dysponuje infrastrukturą umożliwiającą wytwarzanie tak ogromnej ilości energii elektrycznej. Dlatego Altman liczy na przełomowe odkrycia, takie jak energia z syntezy jądrowej, które pojawią się w nadchodzących latach.

Wąskie gardło w sztucznej inteligencji

Rozwój sztucznej inteligencji na przestrzeni dziesięcioleci przechodził przez wiele wzlotów i upadków, w tym przez dwa okresy znane jako „zima AI”, kiedy to zabrakło funduszy na badania naukowe i pojawiły się przeszkody wynikające z braku mocy obliczeniowej, jakiej naukowcy wówczas potrzebowali.

Z powodu braku dostępnej mocy, brak mocy przerobowych jest obecnie opisywany jako jedna z największych przeszkód dla sztucznej inteligencji – uniemożliwiając firmom skalowanie i poprawę jakości oraz wydajności modeli.

W rzeczywistości zasilanie to tylko jeden z elementów, co widać na przykładzie budowy i planowania centrów danych Plus i Plus. Połączenia międzysystemowe, komponenty optyczne i pamięć stają się coraz ważniejsze ze względu na to, co wielu uważa za opóźnienia w ciągłej rozbudowie.

Jednak bez terenów zasilanych energią elektryczną, na których można zbudować infrastrukturę dla przyszłej sztucznej inteligencji, szanse na rozbudowę możliwości AI, a nawet na niezawodne jej wykorzystanie poza obecny poziom, są nikłe.