Yashernet

Кстати, по поводу загрузки серверов. Дата-центры уже сейчас потребляют громадное количество энергии и, что даже важнее, воды - чтобы охлаждать процессора. Например, дата-центры Гугла всего в трех штатах (всего их 50) за год потребили 2.3 миллиарда литров пресной воды, для дата-центров Азии это количество вырастает. Про электричество и фермы для генерации крипты, наверное, все слышали, но это ничтожно по сравнению с тем, что потребляет Гугл-Azure-Amazon. Помимо объективно полезного использования немалая часть энергии и воды просто выбрасывается на мемасы, фото завтрака и задниц и часы бессмысленного видео.

С приходом ИИ расход и энергии, и воды очень сильно увеличился, т.к. обучение модели - это энергозатратный процесс, где задействованы кластера GPU/серваков (и целые датацентры). Недавно Альтман говорил, что без прорыва в области ядерной энергетики прорыва в ИИ не будет, т.к. нужно много энергии. Говорил он так неспроста - в этом году он планирует запустить стартап по производству микрореакторов, т.ч. это был прогрев для инвестиций. Но оцените общие аппетиты - настроить кучу микрореакторов, чтобы питать обучение ChatGPT. Будет иронично, если прогресс в ядерной энергетике станет побочным эффектом от развития алгоритмов.

Меня больше интересует вода. Частные компании непрозрачны, а хочется сборных отчетов. В США часть людей страдает от проблем с водоснабжением, а засухи, вызванные потеплением, снижают уровень воды в озерах и реках. Пресной воды не так много на планете, причем она распределена очень неравномерно, что провоцирует военные конфликты. На одно обучение модели такого размера тратится изрядное количество ресурсов, а ее все равно переобучают на огромных объемах данных и совершенствуют, этот процесс постоянен. Каждая контора тренирует свои модели, опен-сорс и энтузиасты тоже используют облачные ресурсы. Т.е. диалоги с ЧатГПТ - это выливание пресной воды на землю. Не то, чтобы я потрясала палкой, говоря это, ведь есть области, где ИИ действительно помогает, но человечество очень слабо в глобальном планировании, поэтому любопытно, куда это нас заведет. Пострадают в любом случае бедные.

DCD

AI needs energy breakthroughs including fusion, says OpenAI's Sam Altman

He's also after more nuclear fission along with solar plus storage

www.tg-me.com/us/Yashernet/com.yashernet/4961

2.7K viewsedited  Jan 31 at 09:31

Кстати, по поводу загрузки серверов. Дата-центры уже сейчас потребляют громадное количество энергии и, что даже важнее, воды - чтобы охлаждать процессора. Например, дата-центры Гугла всего в трех штатах (всего их 50) за год потребили 2.3 миллиарда литров пресной воды, для дата-центров Азии это количество вырастает. Про электричество и фермы для генерации крипты, наверное, все слышали, но это ничтожно по сравнению с тем, что потребляет Гугл-Azure-Amazon. Помимо объективно полезного использования немалая часть энергии и воды просто выбрасывается на мемасы, фото завтрака и задниц и часы бессмысленного видео.

С приходом ИИ расход и энергии, и воды очень сильно увеличился, т.к. обучение модели - это энергозатратный процесс, где задействованы кластера GPU/серваков (и целые датацентры). Недавно Альтман говорил, что без прорыва в области ядерной энергетики прорыва в ИИ не будет, т.к. нужно много энергии. Говорил он так неспроста - в этом году он планирует запустить стартап по производству микрореакторов, т.ч. это был прогрев для инвестиций. Но оцените общие аппетиты - настроить кучу микрореакторов, чтобы питать обучение ChatGPT. Будет иронично, если прогресс в ядерной энергетике станет побочным эффектом от развития алгоритмов.

Меня больше интересует вода. Частные компании непрозрачны, а хочется сборных отчетов. В США часть людей страдает от проблем с водоснабжением, а засухи, вызванные потеплением, снижают уровень воды в озерах и реках. Пресной воды не так много на планете, причем она распределена очень неравномерно, что провоцирует военные конфликты. На одно обучение модели такого размера тратится изрядное количество ресурсов, а ее все равно переобучают на огромных объемах данных и совершенствуют, этот процесс постоянен. Каждая контора тренирует свои модели, опен-сорс и энтузиасты тоже используют облачные ресурсы. Т.е. диалоги с ЧатГПТ - это выливание пресной воды на землю. Не то, чтобы я потрясала палкой, говоря это, ведь есть области, где ИИ действительно помогает, но человечество очень слабо в глобальном планировании, поэтому любопытно, куда это нас заведет. Пострадают в любом случае бедные.

BY Yashernet