Тъй като изкуственият интелект (AI) бързо извършва своята сложна магия върху един след друг сектор на икономиката, има все по-належаща нужда от изчислителни ресурси, които да захранват целия този машинен интелект.
Обучението на модел като ChatGPT струва повече от $5 милиона, а стартирането на ранната демонстрация на ChatGPT, дори преди употребата да се увеличи до сегашното ниво, струва на OpenAI около $100,000 XNUMX на ден. И AI е повече от просто генериране на текст; прилагането на AI към практически проблеми в множество индустрии изисква подобни големи невронни модели, обучени върху разнообразие от типове данни - медицински, финансови, информация за клиенти, геопространствени и т.н. Преминаването отвъд ограниченията на сегашната невронна мрежа AI към системи с по-високи нива на изкуствен общ интелект почти сигурно ще бъде още по-интензивно изчисление.
Съвсем естествено е, че малък, но нарастващ брой крипто копачи сега търсят как да използват своите собствени изчислителни инфраструктури, за да помогнат за прокарването на AI революцията.
Свързани: От Бърни Мадоф до Банкман-Фрид, биткойн максималистите са утвърдени
Биткойн (BTC) добивът остава доходоносен бизнес. Копаенето на други криптовалути също може да печели пари, но това е бързо променяща се среда. етер (ETH) миньорите, например, претърпяха сериозен удар в края на миналата година, когато мрежата Ethereum се измести от proof-of-work към proof-of-stake.
Икономическата и техническа ситуация в крипто пространството през последните две години накара все по-голям брой организации за крипто копаене да проучат потенциала за използване на техните съоръжения за други цели, като високопроизводителни изчисления и по-специално AI.
Специфичният изчислителен хардуер, необходим за високопроизводителни изчисления (HPC) или AI обработка, често е различен от оптималния за крипто копаене. Но купуването на сървъри обикновено не е най-трудната част от създаването на майнинг ферма. Осигуряването на електрическо захранване, охлаждане и сигурност и друга физическа инфраструктура е основен разход и усилие и всичко това остава приблизително същото, независимо дали хоствате графични процесори с лека RAM памет, подходящи за копаене на ETH, или GPUS с тежък RAM, подходящ за обучение на AI модели .
Фирмата за копаене Hut 8 поведе пътя, като използва своите предишни изчислителни съоръжения, посветени на копаене, за машинно обучение и други HPC приложения. Hive Blockchain прави същото нещо от известно време, запълвайки своите сървъри с процесорни карти, които „могат да се използват за облачни изчисления и AI приложения, както и рендиране за инженерни приложения, в допълнение към научното моделиране на динамиката на флуидите“.
Може би най-интересен е потенциалът за миньорите да прехвърлят своите изчислителни ресурси към AI по начин, който остава изцяло в блокчейн пространството – като ги използват за изпълнение на AI процеси, които се хостват в децентрализирани мрежи, базирани на блокчейн. Тази възможност се предоставя от редица AI проекти, свързани с техните собствени алткойни, като Fetch.ai (FET), Ocean (OCEAN) Matrix AI Network (MAN), Cortex (CTXC) и моя собствен проект, SingularityNET (AGIX), и неговите различни екосистемни проекти, като NuNet (NTX) и новия блокчейн HyperCycle без регистър. Алткойните, свързани с AI, се представиха добре през първата част на 2023 г., тъй като пазарът разбра потенциала на децентрализирания софтуер с AI.
Свързани: Трябва ли купувачите на Bored Ape да имат законно право на възстановяване на средства?
Още преди бялата книга на Биткойн е ясно, че сливането на разпределени изчисления, силно криптиране и децентрализиран контрол има широко приложение извън финансовото. Ето защо имаме блокчейн проекти в области, обхващащи почти всички вертикални пазари – медицина, верига за доставки, игри, роботика и т.н. Тъй като всяка от тези бизнес области става доминирана от AI, децентрализирането на софтуера и хардуера, които са в основата на AI, ще бъде критичен аспект на децентрализацията на глобалната икономика. Пренасочването на част от хардуера за крипто копаене за извършване на AI обработка, някои от които са обвити в ориентирани към AI крипто мрежи, все повече ще бъде част от историята.
Ако нетривиална част от глобалната обработка на AI в крайна сметка се извършва в съоръжения за копаене на крипто, това може да има последици отвъд финансите. Системите за крипто копаене са базирани в различни правни юрисдикции и са собственост на различни страни. Глобално разпределена AI мрежа, разпространена в крипто копаещи платформи, би била драстично по-трудна за правителства или други страни за централизиран контрол, отколкото AI мрежа, центрирана в сървърни ферми, притежавани от Big Tech (текущото подразбиране за AI). Дали това е добро или лошо от гледна точка на етиката на ИИ зависи от вашата оценка за характера на Big Tech и голямото правителство.
Бен Гоерцел е главен изпълнителен директор и основател на SingularityNET и председател на Обществото за изкуствен общ интелект. Работил е като научен сътрудник в редица организации, най-вече като главен учен в Hanson Robotics, където той съвместно разработва Sophia. Преди това е бил директор на изследванията в Изследователския институт за машинен интелект, като главен учен и председател на софтуерната компания за изкуствен интелект Novamente и като председател на OpenCog Foundation. Завършил е университета Темпъл с докторска степен. по математика.
Тази статия е с цел обща информация и не е предназначена да бъде и не трябва да се приема като правен или инвестиционен съвет. Възгледите, мислите и мненията, изразени тук, са само на автора и не отразяват непременно възгледите и мненията на Cointelegraph.
Източник: https://cointelegraph.com/news/cryptocurrency-miners-may-lead-the-next-stage-of-ai