Wie viel Energie benötigt man, um AGI zu trainieren? ☀️🔋 - Aktueller Rekord: Vollständiger Trainingslauf von GPT‑4 ≈ 55 GWh - Jährlicher Energiebedarf eines AGI-Klassensystems (≈ 100 Millionen H100-äquivalente GPUs) wird auf ≈ 613.000 GWh geschätzt - Vier Größenordnungen Unterschied - 2031-2035 ist die beste Schätzung Energie ist eine zentrale Abhängigkeit für AGI Vorbehalte 1/ KI könnte zu Energie-Durchbrüchen führen. Dies ist eine rekursive Selbstverbesserung in einer anderen Form, da sie das zugrunde liegende Training verbessert und die Zeitpläne verkürzt. 2/ Die Inferenz wird eine enorme Nachfrage nach GPUs erzeugen. Das Training erhält nicht alle GPUs. Dies wird die Zeitpläne verlängern. H/T großartige Gespräche mit @KSimback Link zur ChatGPT-Frage: