Saskaņā ar Dr. Ben Goertzel teikto, valdībām būs grūti kontrolēt globāli izplatītu AI tīklu, kas balstās uz kalnrūpniecības platformām.

Tā kā mākslīgais intelekts (AI) strauji iedarbojas uz savu sarežģīto burvību vienā ekonomikas sektorā pēc otras, arvien vairāk rodas vajadzība pēc skaitļošanas resursiem, lai darbinātu visu šo mašīnu intelektu. 

Tāda modeļa kā ChatGPT apmācība maksā vairāk nekā 5 miljonus ASV dolāru, un agrīnās ChatGPT demonstrācijas palaišana pat pirms lietošanas palielināšanās līdz pašreizējam līmenim OpenAI maksā aptuveni 100 000 USD dienā. Un AI ir vairāk nekā tikai teksta ģenerēšana; AI piemērošanai praktiskām problēmām vairākās nozarēs ir nepieciešami līdzīgi lieli neironu modeļi, kas apmācīti dažādos datu tipos — medicīnas, finanšu, klientu informācijas, ģeotelpiskās un tā tālāk. Pārejot ārpus pašreizējā neironu tīkla AI ierobežojumiem uz sistēmām ar augstāku mākslīgā vispārējā intelekta līmeni, gandrīz noteikti būs vēl vairāk aprēķini.

Ir tikai dabiski, ka neliels, bet arvien lielāks skaits kriptorakciju ieguvēju tagad meklē, kā izmantot savu skaitļošanas infrastruktūru, lai palīdzētu virzīt uz priekšu AI revolūciju.

Bitcoin ieguve joprojām ir ienesīgs bizness. Arī citu kriptovalūtu ieguve joprojām var pelnīt naudu, taču tā ir strauji mainīga ainava. Piemēram, ētera ieguvēji guva lielu triecienu pagājušā gada nogalē, kad Ethereum tīkls pārgāja no darba pierādīšanas uz likmes pierādīšanu.

Ekonomiskā un tehniskā situācija kriptogrāfijas jomā pēdējo divu gadu laikā ir likusi arvien lielākam skaitam kriptoraktu ieguves organizāciju izpētīt iespējas izmantot savas iespējas citiem mērķiem, piemēram, augstas veiktspējas skaitļošanai un jo īpaši AI.

Specifiskā skaitļošanas aparatūra, kas nepieciešama augstas veiktspējas skaitļošanai (HPC) vai AI apstrādei, bieži atšķiras no tā, kas ir optimāla šifrēšanas ieguvei. Bet serveru iegāde parasti nav visgrūtākā kalnrūpniecības saimniecības izveides daļa. Elektriskās jaudas, dzesēšanas, drošības un citas fiziskās infrastruktūras uzstādīšana ir lielas izmaksas un pūles, un tas viss paliek aptuveni vienāds neatkarīgi no tā, vai tiek mitināti RAM-light GPU, kas ir piemēroti ETH ieguvei, vai GPUS ar lielu RAM, kas ir piemērots AI modeļu apguvei. .

Kalnrūpniecības uzņēmums Hut 8 ir parādījis ceļu, izmantojot savu agrāk ieguvei paredzēto skaitļošanas aprīkojumu mašīnmācībai un citām HPC lietojumprogrammām. Hive Blockchain jau kādu laiku ir darījis to pašu, aizpildot savus serverus ar procesora kartēm, kuras "var izmantot mākoņdatošanas un AI lietojumprogrammām un renderēšanai inženiertehniskajām lietojumprogrammām papildus šķidruma dinamikas zinātniskai modelēšanai".

Iespējams, visinteresantākais ir kalnraču potenciāls novirzīt savus skaitļošanas resursus uz AI tādā veidā, kas pilnībā paliek blokķēdes telpā, izmantojot tos, lai palaistu AI procesus, kas tiek mitināti decentralizētos blokķēdes tīklos. Šo iespēju nodrošina vairāki AI projekti, kas saistīti ar viņu pašu altcoiniem, piemēram, Fetch.ai (FET), Ocean (OCEAN) Matrix AI tīkls (MAN), Cortex (CTXC) un mans projekts SingularityNET (AGIX), un tā dažādie ekosistēmu projekti, piemēram, NuNet (NTX) un jaunais bezgrāmatu blokķēdes HyperCycle. Ar mākslīgo intelektu saistītie altkoīni 2023. gada pirmajā daļā ir bijuši labi, jo tirgus ir sapratis decentralizētas AI programmatūras potenciālu.

Jau pirms Bitcoin baltās grāmatas izlaišanas ir bijis skaidrs, ka izplatītās skaitļošanas, spēcīgas šifrēšanas un decentralizētas kontroles saplūšanai ir plašs pielietojums ne tikai finanšu jomā. Tāpēc mums ir blokķēdes projekti jomās, kas aptver gandrīz visus vertikālos tirgus — medicīnu, piegādes ķēdi, spēles, robotiku un tā tālāk. Tā kā AI dominē katrā no šīm uzņēmējdarbības jomām, AI pamatā esošās programmatūras un aparatūras decentralizācija būs būtisks globālās ekonomikas decentralizācijas aspekts. Daļas kriptoraktu ieguves aparatūras izmantošanas AI apstrādei, no kurām daļa ir ietīta uz AI orientētos kriptovalūtu tīklos, arvien vairāk būs daļa no stāsta.

Ja globālās mākslīgā intelekta apstrādes nenozīmīga daļa tiek veikta kriptoraktu ieguves iekārtās, tas var ietekmēt ne tikai finanses. Kripto ieguves platformas atrodas dažādās juridiskajās jurisdikcijās, un tās pieder dažādām pusēm. Globāli izplatītu AI tīklu, kas izkliedēts pa kriptoraktuves platformām, valdībām vai citām pusēm būtu ievērojami grūtāk centralizēti kontrolēt nekā AI tīklu, kura centrā ir Big Tech piederošās serveru fermas (pašreizējais mākslīgā intelekta noklusējums). Tas, vai tas ir labs vai slikts AI ētikas ziņā, ir atkarīgs no jūsu vērtējuma par Big Tech un lielās valdības raksturu.

#Kriptovalūtas #Rūpniecība #Tehnoloģija#Adopcija#Aparatūra#BitcoinMining#AI#GPU