I progetti di intelligenza artificiale Cripto dovrebbero acquistare chip per un valore pari all'intera capitalizzazione di mercato per soddisfare le proprie ambizioni

• La possibilità di generare testo in video entusiasma il mercato Cripto e i token AI sono aumentati quando OpenAI ha presentato per la prima volta una demo di Sora
• Ma per rendere questa cosa mainstream la potenza di calcolo sarà sbalorditiva. Saranno necessarie più GPU H100 di livello server di quelle che Nvidia produce in un anno, o quelle che i suoi clienti più grandi gestiscono nei loro data center collettivamente.

Quante unità di elaborazione grafica (GPU) saranno necessarie per rendere la generazione di testo in video una tendenza diffusa? Centinaia di migliaia, più di quelle attualmente utilizzate da Microsoft, Meta e Google messe insieme.

La prima demo del generatore di testo-video di OpenAI Sora ha stupito il mondo e questo rinnovato interesse per i token di Intelligenza Artificiale (IA), conmolti in aumentoin seguito alla manifestazione.

Nelle settimane successive sono emersi molti progetti di intelligenza artificiale Cripto , che promettevano anche di generare testo in video e testo in immagini, e la categoria dei token AI ha ora una capitalizzazione di mercato di 25 miliardi di dollari. secondo i dati CoinGecko.

Dietro la promessa di video generati dall'intelligenza artificiale ci sono eserciti di unità di elaborazione grafica (GPU), processori come Nvidia e AMD, che rendono possibile la rivoluzione dell'intelligenza artificiale grazie alla loro capacità di elaborare grandi volumi di dati.

Ma quante GPU ci vorranno per rendere i video generati dall'intelligenza artificiale una cosa comune? Più di quelle che le principali grandi aziende tecnologiche avevano nel loro arsenale nel 2023.

Un esercito di 720.000 GPU Nvidia H100

UN rapporto di ricerca recenteFactorial Funds stima che per supportare la community di creatori di TikTok e YouTube siano necessarie 720.000 GPU Nvidia H100 di fascia alta.

Sora, scrive Factorial Funds, richiede fino a 10.500 GPU potenti per un mese di addestramento e può generare solo circa 5 minuti di video all'ora per GPU per l'inferenza.

Come dimostra il grafico sopra, l'addestramento richiede una potenza di calcolo notevolmente maggiore rispetto a GPT4 o alla generazione di immagini fisse.

Con un'adozione diffusa, l'inferenza supererà la formazione nell'uso del calcolo. Ciò significa che man mano che più persone e aziende inizieranno a usare modelli di intelligenza artificiale come Sora per generare video, la potenza di calcolo necessaria per creare nuovi video (inferenza) diventerà maggiore della potenza necessaria per addestrare inizialmente il modello di intelligenza artificiale.

Per mettere le cose in prospettiva,Nvidia ha spedito550.000 GPU H100 nel 2023.

I dati di Statista mostrano che i dodici maggiori clienti che utilizzano le GPU H100 di Nvidia possiedono complessivamente 650.000 di queste schede, mentre i due maggiori, Meta e Microsoft, ne possiedono complessivamente 300.000.

Supponendo un costo di 30.000 dollari per carta, ci vorrebbero 21,6 miliardi di dollari per rendere mainstream il sogno di Sora di un testo generato dall'intelligenza artificiale in video, che è quasi ill'intera capitalizzazione di mercato dei token AI al momento.

A patto che tu riesca ad acquisire fisicamente tutte le GPU necessarie per farlo.

Nvidia T è l'unica in gioco

Sebbene Nvidia sia sinonimo di rivoluzione dell'intelligenza artificiale, è importante ricordare che non è l'unica azienda in circolazione.

Il suo storico concorrente nel settore dei chip, AMD, realizza prodotti concorrenti e anche gli investitori hanno ampiamente ricompensato l'azienda, portando il suo valore delle azioni dai 2 dollari dell'autunno 2012 agli oltre 175 dollari di oggi.

Esistono anche altri modi per esternalizzare la potenza di calcolo alle GPU farm. Render (RNDR) offre GPU computing distribuita, così come Akash Network (AKT). Ma la maggior parte delle GPU su queste reti sono GPU da gioco di livello retail che sono significativamente meno potenti delle H100 di livello server di Nvidia o della concorrenza di AMD.

In ogni caso, la promessa del text-to-video, che Sora e altri protocolli promettono, richiederà un sollevamento hardware erculeo. Sebbene sia una premessa intrigante e potrebbe rivoluzionare il flusso di lavoro creativo di Hollywood, T aspettatevi che diventi mainstream tanto presto.

Ci serviranno più chip.