Projetos de IA de Cripto Precisariam Comprar Chips que Valem Todo o Seu Valor de Mercado para Atender às Ambições

• A possibilidade de geração de texto para vídeo entusiasma o mercado de Cripto , e os tokens de IA aumentaram quando a OpenAI revelou pela primeira vez uma demonstração do Sora
• Mas para tornar isso popular, o poder de computação será impressionante. Mais GPUs H100 de nível de servidor serão necessárias do que a Nvidia produz em um ano, ou o que seus maiores clientes executam em seus data centers coletivamente.

---

Quantas Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) serão necessárias para tornar a geração de texto para vídeo popular? Centenas de milhares — e mais do que as que estão atualmente em uso pela Microsoft, Meta e Google combinadas.

A primeira demonstração do gerador de texto para vídeo Sora da OpenAI surpreendeu o mundo, e esse interesse renovado em tokens de Inteligência Artificial (IA), commuitas ondasno rescaldo da demonstração.

Nas semanas que se seguiram, surgiram muitos projetos de IA de Cripto , também prometendo gerar texto para vídeo e texto para imagem, e a categoria de token de IA agora tem uma capitalização de mercado de US$ 25 bilhões. de acordo com dados da CoinGecko.

Por trás da promessa de vídeos gerados por IA estão exércitos de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), processadores de empresas como Nvidia e AMD, que tornam a revolução da IA possível graças à sua capacidade de computar grandes volumes de dados.

Mas quantas GPUs serão necessárias para tornar o vídeo gerado por IA algo popular? Mais do que as grandes empresas de tecnologia tinham em seu arsenal em 2023.

Um exército de 720.000 GPUs Nvidia H100

Umrelatório de pesquisa recenteA Factorial Funds estima que 720.000 GPUs Nvidia H100 de última geração são necessárias para dar suporte à comunidade de criadores do TikTok e do YouTube.

Sora, escreve a Factorial Funds, requer até 10.500 GPUs potentes por um mês para treinar e pode gerar apenas cerca de 5 minutos de vídeo por hora por GPU para inferência.

Como o gráfico acima demonstra, treinar isso requer significativamente mais poder computacional do que o GPT4 ou a geração de imagens estáticas.

Com a adoção generalizada, a inferência superará o treinamento no uso de computação. Isso significa que, à medida que mais pessoas e empresas começarem a usar modelos de IA como o Sora para gerar vídeos, o poder do computador necessário para criar novos vídeos (inferência) se tornará maior do que o poder necessário para treinar o modelo de IA inicialmente.

Para colocar as coisas em perspectiva,Nvidia enviado550.000 GPUs H100 em 2023.

Dados da Statista mostram que os doze maiores clientes que usam GPUs H100 da Nvidia têm coletivamente 650.000 dessas placas, e os dois maiores — Meta e Microsoft — têm 300.000 entre eles.

Assumindo um custo de US$ 30.000 por cartão, seriam necessários US$ 21,6 bilhões para tornar os sonhos de Sora de conversão de texto em vídeo gerada por IA populares, o que é quase o mesmocapitalização de mercado total de tokens de IA no momento.

Isso se você puder adquirir fisicamente todas as GPUs para fazer isso.

A Nvidia T é a única no mercado

Embora a Nvidia seja sinônimo da revolução da IA, é importante lembrar que ela não é a única no mercado.

Sua rival de longa data em chips, a AMD, fabrica produtos concorrentes, e os investidores também recompensaram generosamente a empresa, elevando suas ações da faixa de US$ 2 no outono de 2012 para mais de US$ 175 hoje.

Também há outras maneiras de terceirizar o poder de computação para fazendas de GPU. Render

oferece computação de GPU distribuída, assim como Akash Network . Mas a maioria das GPUs nessas redes são GPUs de jogos de nível de varejo que são significativamente menos potentes do que o H100 de nível de servidor da Nvidia ou a concorrência da AMD.

De qualquer forma, a promessa de texto para vídeo, que Sora e outros protocolos prometem, vai exigir um aumento hercúleo de hardware. Embora seja uma premissa intrigante e possa revolucionar o fluxo de trabalho criativo de Hollywood, T espere que se torne popular tão cedo.

Vamos precisar de mais fichas.