По мнению доктора Бена Герцеля, правительствам будет сложно контролировать глобально распределенную сеть искусственного интеллекта, основанную на майнинговых установках.
Поскольку искусственный интеллект (ИИ) быстро творит свое сложное волшебство в одном секторе экономики за другим, существует все более острая потребность в вычислительных ресурсах для обеспечения всего этого машинного интеллекта.
Обучение такой модели, как ChatGPT, стоит более 5 миллионов долларов, а запуск ранней демо-версии ChatGPT, даже до того, как использование увеличилось до текущего уровня, обходится OpenAI примерно в 100 000 долларов в день. И ИИ — это больше, чем просто генерация текста; Применение ИИ для решения практических задач в различных отраслях требует аналогичных больших нейронных моделей, обученных на различных типах данных — медицинских, финансовых, данных о клиентах, геопространственных данных и т. д. Выход за пределы ограничений нынешнего нейронного ИИ в сторону систем с более высоким уровнем общего искусственного интеллекта почти наверняка потребует еще большей вычислительной мощности.
Вполне естественно, что небольшое, но растущее число криптомайнеров сейчас ищут способы использовать свои собственные вычислительные инфраструктуры для продвижения революции искусственного интеллекта.
Майнинг биткойнов остается прибыльным бизнесом. Майнинг других криптовалют по-прежнему может приносить деньги, но ситуация быстро меняется. Майнеры эфира, например, сильно пострадали в конце прошлого года, когда сеть Ethereum перешла с доказательства работы на доказательство доли.
Экономическая и техническая ситуация в криптопространстве за последние два года побудила все большее число организаций по добыче криптовалюты изучить потенциал использования своих мощностей для других целей, таких как высокопроизводительные вычисления и, в частности, искусственный интеллект.
Конкретное вычислительное оборудование, необходимое для высокопроизводительных вычислений (HPC) или обработки искусственного интеллекта, часто отличается от оптимального для майнинга криптовалют. Но покупка серверов, как правило, не самая сложная часть создания майнинг-фермы. Обеспечение электропитания, охлаждения, безопасности и другой физической инфраструктуры — это большие затраты и усилия, и все это остается примерно одинаковым, независимо от того, размещаете ли вы графические процессоры с небольшим объемом оперативной памяти, подходящие для майнинга ETH, или графические процессоры с большим объемом оперативной памяти, подходящие для обучения модели искусственного интеллекта. .
Горнодобывающая компания Hut 8 стала лидером, используя свои вычислительные мощности, ранее предназначенные для горнодобывающей промышленности, для машинного обучения и других приложений HPC. Hive Blockchain уже некоторое время делает то же самое, наполняя свои серверы процессорными картами, которые «можно использовать для облачных вычислений и приложений искусственного интеллекта, а также рендеринга для инженерных приложений в дополнение к научному моделированию гидродинамики».
Возможно, наиболее интересной является возможность майнеров перевести свои вычислительные ресурсы на ИИ таким образом, чтобы они полностью оставались в пространстве блокчейна — используя их для запуска процессов ИИ, которые размещены в децентрализованных сетях на основе блокчейна. Такую возможность предоставляют ряд AI-проектов, связанных с собственными альткойнами, таких как Fetch.ai (FET), Ocean (OCEAN), Matrix AI Network (MAN), Cortex (CTXC) и мой собственный проект SingularityNET (AGIX), и различные экосистемные проекты, такие как NuNet (NTX) и новый блокчейн без реестра HyperCycle. Альткойны, связанные с искусственным интеллектом, преуспели в первой половине 2023 года, поскольку рынок начал понимать потенциал децентрализованного программного обеспечения для искусственного интеллекта.
Еще до публикации официального документа Биткойна было ясно, что сочетание распределенных вычислений, надежного шифрования и децентрализованного контроля имеет широкое применение, выходящее за рамки финансовых. Вот почему у нас есть блокчейн-проекты в областях, охватывающих практически все вертикальные рынки — медицину, цепочки поставок, игры, робототехнику и так далее. Поскольку в каждой из этих сфер бизнеса будет доминировать ИИ, децентрализация программного и аппаратного обеспечения, лежащего в основе ИИ, станет важнейшим аспектом децентрализации глобальной экономики. Перепрофилирование части оборудования для майнинга криптовалют для обработки ИИ, часть из которых реализована в криптосетях, ориентированных на ИИ, будет все чаще становиться частью этой истории.
Если нетривиальная часть глобальной обработки ИИ в конечном итоге будет выполняться на объектах майнинга криптовалют, это может иметь последствия, выходящие за рамки финансов. Установки для майнинга криптовалют расположены в различных правовых юрисдикциях и принадлежат множеству сторон. Глобально распределенная сеть ИИ, распределенная по установкам для майнинга криптовалют, будет значительно труднее централизованно контролироваться правительствами или другими сторонами, чем сеть ИИ, сосредоточенная на серверных фермах, принадлежащих крупным технологическим компаниям (текущий вариант по умолчанию для ИИ). Хорошо это или плохо с точки зрения этики ИИ, зависит от вашей оценки характера больших технологий и большого правительства.
#Криптовалюты #Майнинг #Технологии #Внедрение #Аппаратное обеспечение #Майнинг биткойнов #ИИ #GPU