أجريت محادثة ممتعة اليوم مع @Shaughnessy119 حول متطلبات الطاقة وقيود الذكاء الاصطناعي والتأثيرات المحتملة على الجدول الزمني ل AGI / ASI فتحت عيني في وقت سابق من الأسبوع عندما التقيت بصديق يقوم ببناء مراكز بيانات واسعة النطاق وقال إن توصيل الطاقة للبنيات الجديدة هو 2028-2030 - وهذا وقت طويل مجنون في عالم الذكاء الاصطناعي لذلك يجعلك تتساءل حقا ، كيف يمكننا أن نواصل وتيرة ابتكار الذكاء الاصطناعي أو حتى مواكبة الصين نظرا لقيود الطاقة؟ أجرى تومي بعض الأبحاث الجيدة والأرقام محيرة للعقل: استخدم GPT-3 ما يقدر بنحو 1.3 جيجاوات ساعة من الطاقة للتدريب استخدم GPT-4 ما يقدر بنحو 50-60 جيجاوات ساعة للتدريب لتدريب نموذج AGI ، قد يستغرق الأمر 600,000+ جيجاوات في الساعة! لوضع ذلك في المنظور الصحيح ، يمثل هذا حوالي 22٪ من إجمالي توليد الكهرباء السنوي للولايات المتحدة. بالطبع ، هذه مجرد تقديرات ولا تأخذ في الاعتبار أي ابتكارات رئيسية في إنتاج الطاقة ، لكنها تقدم لنا فحصا كبيرا للواقع حول 1) ما يمكن أن يتطلبه الأمر ، و 2) الآثار المترتبة على الجداول الزمنية للوصول إلى AGI نظرا لأنه لا يمكنك فقط توفير 600,000 جيجاوات ساعة من الطاقة الجديدة في أي وقت قريب يبدو أن هذا بعد لا يحظى بالتقدير الكافي ولا يتم الحديث عنه كثيرا في سباق الذكاء الاصطناعي سأستمر في الغوص العميق في هذا الأمر أكثر ، ربما يستحق تقريرا أكثر تعمقا

راجع للشغل إذا كنت تريد أن ترى تفاصيل ما قاله ChatGPT حول هذا الموضوع ، فإليك ما يلي:

أيضا ، هذا لا يأخذ في الاعتبار حتى الطلب الأسي على الاستدلال يمكن توزيع أحمال العمل هذه عبر مراكز البيانات الأصغر حيث تكون متطلبات الطاقة أقل ، ولكنها لا تزال سحبا من الشبكة أضف كل ذلك وهناك عنق زجاجة ضخم يلوح في الأفق