Les projets d'IA Crypto devraient acheter des puces équivalant à la totalité de leur capitalisation boursière pour répondre à leurs ambitions

• La possibilité de générer du texte en vidéo excite le marché des Crypto , et les jetons d'IA ont augmenté lorsque OpenAI a dévoilé pour la première fois une démo de Sora
• Mais pour généraliser cette technologie, la puissance de calcul sera colossale. Il faudra plus de GPU H100 de qualité serveur que ce que Nvidia produit en un an, ou que ce que ses plus gros clients utilisent collectivement dans leurs centres de données.

Combien d'unités de traitement graphique (GPU) seront nécessaires pour généraliser la conversion texte-vidéo ? Des centaines de milliers, soit plus que ce que Microsoft, Meta et Google utilisent actuellement ensemble.

La première démonstration du générateur de texte en vidéo Sora d'OpenAI a étonné le monde, et cet intérêt renouvelé pour les jetons d'intelligence artificielle (IA), avecbeaucoup de pousséesau lendemain de la manifestation.

Dans les semaines qui ont suivi, de nombreux projets d'IA Crypto ont émergé, promettant également de générer du texte en vidéo et du texte en image, et la catégorie des jetons d'IA a désormais une capitalisation boursière de 25 milliards de dollars. selon les données de CoinGecko.

Derrière la promesse des vidéos générées par l’IA se cachent des armées d’unités de traitement graphique (GPU), les processeurs de sociétés comme Nvidia et AMD, qui rendent la révolution de l’IA possible grâce à leur capacité à calculer de grands volumes de données.

Mais combien de GPU faudra-t-il pour généraliser la vidéo générée par l'IA ? Plus que ce que les grandes entreprises technologiques possédaient en 2023.

Une armée de 720 000 GPU Nvidia H100

UN rapport de recherche récentSelon Factorial Funds, 720 000 GPU Nvidia H100 haut de gamme sont nécessaires pour soutenir la communauté des créateurs de TikTok et YouTube.

Sora, écrit Factorial Funds, nécessite jusqu'à 10 500 GPU puissants pendant un mois pour s'entraîner et ne peut générer qu'environ 5 minutes de vidéo par heure et par GPU pour l'inférence.

Comme le montre le graphique ci-dessus, cette formation nécessite une puissance de calcul nettement supérieure à celle de GPT4 ou de la génération d’images fixes.

Avec une adoption généralisée, l'inférence dépassera l'entraînement en termes d'utilisation des ressources informatiques. Cela signifie qu'à mesure que de plus en plus de personnes et d'entreprises utiliseront des modèles d'IA comme Sora pour générer des vidéos, la puissance de calcul nécessaire à la création de nouvelles vidéos (inférence) dépassera celle nécessaire à l'entraînement initial du modèle d'IA.

Pour mettre les choses en perspective,Nvidia expédié550 000 GPU H100 en 2023.

Les données de Statista montrent que les douze plus gros clients utilisant les GPU H100 de Nvidia possèdent collectivement 650 000 cartes, et les deux plus gros, Meta et Microsoft, en possèdent 300 000 à eux deux.

En supposant un coût de 30 000 $ par carte, il faudrait 21,6 milliards de dollars pour concrétiser les rêves de Sora de conversion de texte en vidéo générée par l'IA, ce qui est presque lecapitalisation boursière totale des jetons IA à l'heure actuelle.

C'est à condition que vous puissiez acquérir physiquement tous les GPU pour le faire.

Nvidia n'est T le seul acteur en ville

Bien que Nvidia soit synonyme de révolution de l’IA, il est important de se rappeler que ce n’est pas le seul acteur en ville.

Son éternel rival en matière de puces AMD fabrique des produits concurrents, et les investisseurs ont également généreusement récompensé l'entreprise, faisant passer son action de 2 $ à l'automne 2012 à plus de 175 $ aujourd'hui.

Il existe également d'autres moyens d'externaliser la puissance de calcul vers des fermes de GPU. Render (RNDR) propose du calcul GPU distribué, tout comme Akash Network (AKT). Cependant, la majorité des GPU présents sur ces réseaux sont des GPU de jeu grand public, nettement moins puissants que le H100 de Nvidia, destiné aux serveurs, ou que les concurrents d'AMD.

Quoi qu'il en soit, la promesse du texte en vidéo, promise par Sora et d'autres protocoles, nécessitera un effort matériel colossal. Bien que ce soit un concept fascinant et qu'il puisse révolutionner le flux de travail créatif d'Hollywood, il ne faut T s'attendre à ce qu'il devienne courant de sitôt.

Nous allons avoir besoin de plus de chips.