Come i DePIN affrontano il divario GPU e i problemi etici dell'IA

Con l'esplosione di progetti di intelligenza artificiale generativa, la potenza di calcolo è diventata una risorsa fortemente contesa. Man mano che l'IA diventa più onnipresente e la corsa alle forniture di unità di elaborazione grafica (GPU) si intensifica, la necessità di un accesso più ampio e democratizzato alla potenza di calcolo è diventata una priorità urgente per le aziende non MAANG. Combina questa domanda rovente con la scarsità che si sta rapidamente trasformando in esclusività delle risorse e il brutto risultato probabile è un ecosistema di IA ampiamente plasmato da una piccola manciata di enormi aziende tecnologiche.

Mark Rydon è il co-fondatore e responsabile della strategia di Aethir, una rete di cloud computing decentralizzata di livello aziendale. Questo articolo di opinione fa parte del nuovo articolo di CoinDeskDePIN verticale, che copre il settore emergente delle infrastrutture fisiche decentralizzate.

Se vogliamo evitare questo, il futuro dell'intelligenza artificiale e le sue implicazioni etiche dipendono dalla capacità di distribuire ampiamente queste risorse, anziché affidarsi a una manciata di aziende che monopolizzano questo potere.

Affrontare il lato dell'offerta delle richieste di elaborazione

Poiché la domanda di elaborazionesovratensioni, l'infrastruttura attuale fatica a KEEP il passo. Come riportato nel Post di Washington, diversi stati sono a corto di energia. La Virginia settentrionale, ad esempio, ha bisogno di diverse grandi centrali nucleari per servire tutti i nuovi data center pianificati e in costruzione.

Inoltre, i crescenti costi di addestramento dei modelli sollevano questioni critiche sul futuro dello sviluppo dell'IA: da dove verrà questa potenza di calcolo necessaria? La Cina ha annunciato di recente che intende aumentare la sua capacità di calcolo del 50% nei prossimi quindici anni, ma questa strada T sarà accessibile a tutti.

ONE modo per risolvere questo problema è attraverso un modello decentralizzato.

Le reti di infrastrutture fisiche decentralizzate (DePIN) possono essere utilizzate per aggregare GPU aziendali sottoutilizzate e metterle in uso, ridistribuendo sul mercato una fornitura precedentemente inaccessibile. Possono anche aiutare a sfruttare la capacità di elaborazione latente nei dispositivi dei consumatori, creando una vasta rete accessibile di GPU che può essere utilizzata per l'addestramento dell'intelligenza artificiale e altre attività ad alta intensità di elaborazione. Questi approcci democratizzano l'offerta e l'accesso alle risorse di elaborazione, sfidando i monopoli tradizionali delle GPU e promuovendo l'innovazione.

Inoltre, l'infrastruttura distribuita ottimizza l'uso delle risorse, assicurando che la potenza di calcolo inutilizzata possa contribuire a progetti di intelligenza artificiale significativi. Questo approccio massimizza l'efficienza e si allinea ai principi ESG di riduzione degli sprechi energetici e degli impatti ambientali associati ai data center su larga scala.

Sbloccare nuovi oceani di dati

I DePIN non solo possono affrontare la sfida di fornitura e risorse che guida l'accessibilità informatica. Possono anche aiutare a sbloccare nuovi oceani di dati che possono fornire i diversi set di dati necessari per addestrare modelli di IA più specializzati, robusti e inclusivi. Questo approccio migliora la qualità dei sistemi di IA e promuove la sovranità e la Privacy dei dati.

I DePIN utilizzano la Tecnologie blockchain e metodi di crittografia avanzati per garantire che i dati rimangano protetti e che la proprietà sia chiaramente definita. Questo approccio decentralizzato amplia lo spettro delle informazioni, comprese quelle delle regioni e delle comunità sottorappresentate, portando a modelli di intelligenza artificiale più accurati e inclusivi.

Inoltre, i DePIN offrono ai proprietari dei dati un maggiore controllo sulle proprie informazioni, migliorando la Privacy e incoraggiando al contempo una condivisione diffusa dei dati. Ad esempio, si consideri uno scenario sanitario in cui i dati di un paziente provenienti da vari ospedali e cliniche possono essere condivisi in modo sicuro senza compromettere la Privacy. Sfruttando i DePIN, i ricercatori possono accedere a un set di dati ricco e diversificato che migliora la loro capacità di sviluppare migliori strumenti diagnostici e piani di trattamento. Analogamente, nel campo delle scienze ambientali, i DePIN possono facilitare la condivisione di dati climatici da vari sensori, spesso situati in case e proprietà private in tutto il mondo, portando a modelli e previsioni più accurati.

L'imperativo etico

Vale anche la pena notare come la concentrazione dello sviluppo dell'IA in poche aziende Big Tech sollevi notevoli preoccupazioni etiche. Quando la formazione e l'implementazione di modelli di IA avanzati sono monopolizzati da poche entità, ciò limita il potenziale dell'IA di apportare benefici a tutti. Questo controllo centralizzato può rafforzare le disuguaglianze esistenti e limitare la portata dell'impatto positivo dell'IA sulla società.

La concentrazione del potere può portare a sistemi di intelligenza artificiale distorti che riflettono le prospettive e le priorità di un segmento ristretto della popolazione, esacerbando le disparità sociali ed economiche. Un simile scenario contraddice il potenziale di democratizzazione dell'intelligenza artificiale, in cui le innovazioni dovrebbero idealmente servire comunità diverse e affrontare un'ampia gamma di sfide sociali.

Democratizzare l'accesso alle risorse GPU non è solo un imperativo per il settore, è una necessità etica. Garantendo che ricercatori, startup e innovatori in tutto il mondo possano accedere alla potenza di calcolo necessaria per sviluppare tecnologie AI, possiamo promuovere un panorama AI più inclusivo ed equo. Il CEO di NVIDIA Jensen Huang, che ha coniato il termine "AI sovrana", sottolinea anche che le nazioni devono creare AI per garantire la conservazione culturale. Questo accesso più ampio incoraggia diverse prospettive nello sviluppo dell'AI, portando a soluzioni AI più eque, più equilibrate e più efficaci che possono apportare benefici alla società.

Impatto sull'innovazione

Il potenziale impatto dell'infrastruttura GPU decentralizzata su innovazione e ricerca, in particolare nei Mercati emergenti, non può essere sopravvalutato. Ad esempio, la nostra recente collaborazione con TensorOpera AI per promuovere la formazione di modelli linguistici (LLM) su larga scalasu un'infrastruttura cloud decentralizzata ha mostrato i vantaggi tangibili di questo approccio. Sfruttando la potenza delle GPU decentralizzate, TensorOpera può ora condurre significative sessioni di formazione LLM senza fare affidamento su risorse tradizionali e centralizzate. Questa democratizzazione della potenza di calcolo apre ora la strada a progetti innovativi e sforzi di ricerca in precedenza irraggiungibili a causa di vincoli di risorse.

Colmare il divario di elaborazione

L'infrastruttura GPU decentralizzata rappresenta un passo fondamentale verso il superamento del divario di elaborazione e la democratizzazione dell'accesso alle risorse AI. Distribuendo la potenza di elaborazione in modo più equo, possiamo garantire che i vantaggi dell'AI siano realizzati da uno spettro più ampio della società, aumentando così l'innovazione a tutti i livelli. Questo approccio affronta le sfide etiche poste dai monopoli dell'AI e promuove l'innovazione e la ricerca globali, in particolare nei Mercati emergenti.

Mentre andiamo avanti, abbracciare modelli decentralizzati e sfruttare capacità computazionali latenti sarà cruciale per soddisfare le crescenti richieste di sviluppo dell'IA. Il futuro dell'IA dipende dalla nostra capacità di costruire un panorama computazionale più inclusivo, equo e decentralizzato.

Nota: le opinioni espresse in questa rubrica sono quelle dell'autore e non riflettono necessariamente quelle di CoinDesk, Inc. o dei suoi proprietari e affiliati.