Проектам Криптo ИИ придется покупать чипы, стоимость которых равна их полной рыночной капитализации, чтобы соответствовать амбициям

• Возможность преобразования текста в видео будоражит рынок Криптo , а токены ИИ выросли, когда OpenAI впервые представила демоверсию Sora
• Но чтобы сделать это мейнстримом, вычислительная мощность будет ошеломляющей. Потребуется больше серверных графических процессоров H100, чем Nvidia производит за год, или чем ее крупнейшие клиенты совместно используют в своих центрах обработки данных.

Сколько графических процессоров (GPU) потребуется, чтобы сделать генерацию текста в видео мейнстримом? Сотни тысяч — и больше, чем сейчас используют Microsoft, Meta и Google вместе взятые.

Первая демонстрация генератора текста в видео Sora от OpenAI поразила мир, и это возобновило интерес к токенам искусственного интеллекта (ИИ) смного вздымающихсяпосле демонстрации.

В последующие недели появилось много проектов Криптo , которые также обещали генерировать текст в видео и текст в изображения, а рыночная капитализация категории токенов ИИ теперь составляет 25 миллиардов долларов. по данным CoinGecko.

За обещаниями создания видеороликов с помощью искусственного интеллекта стоят армии графических процессоров (GPU) — процессоров от таких компаний, как Nvidia и AMD, которые делают революцию искусственного интеллекта возможной благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных.

Но сколько же GPU понадобится, чтобы сделать видео, созданное с помощью ИИ, массовым явлением? Больше, чем было в арсенале крупных технологических компаний в 2023 году.

Армия из 720 000 графических процессоров Nvidia H100

Анедавний отчет об исследованииПо оценкам Factorial Funds, для поддержки сообщества создателей TikTok и YouTube потребуется 720 000 высокопроизводительных графических процессоров Nvidia H100.

По данным Factorial Funds, Sora требует до 10 500 мощных графических процессоров в месяц для обучения и может генерировать всего около 5 минут видео в час на один графический процессор для вывода.

Как показано на диаграмме выше, для обучения требуется значительно больше вычислительной мощности, чем для GPT4 или генерации неподвижных изображений.

При широком внедрении вывод превзойдет обучение по использованию вычислений. Это означает, что по мере того, как все больше людей и компаний начнут использовать модели ИИ, такие как Sora, для создания видео, вычислительная мощность, необходимая для создания новых видео (вывод), станет больше мощности, необходимой для первоначального обучения модели ИИ.

Чтобы взглянуть на вещи в перспективе,Nvidia отправлена550 000 графических процессоров H100 в 2023 году.

По данным Statista, двенадцать крупнейших клиентов, использующих графические процессоры Nvidia H100, в совокупности имеют 650 000 карт, а два крупнейших — Meta и Microsoft — в общей сложности имеют 300 000 карт.

Если предположить, что стоимость одной карты составит 30 000 долларов, то для того, чтобы воплотить в жизнь мечты Соры о преобразовании текста в видео с помощью искусственного интеллекта, потребуется 21,6 миллиарда долларов, что почтився рыночная капитализация токенов ИИ в данный момент.

Это если вы сможете физически приобрести все необходимые для этого графические процессоры.

Nvidia — T единственная компания в этом городе

Хотя Nvidia является синонимом революции в области искусственного интеллекта, важно помнить, что это не единственный игрок в этом роде.

Ее извечный конкурент на рынке чипов, компания AMD, выпускает конкурирующую продукцию, и инвесторы также щедро вознаградили компанию, подняв ее акции с 2 долларов осенью 2012 года до более чем 175 долларов сегодня.

Существуют и другие способы аутсорсинга вычислительной мощности на фермы GPU. Render (RNDR) предлагает распределенные вычисления GPU, как и Akash Network (AKT). Но большинство GPU в этих сетях — это игровые GPU розничного уровня, которые значительно менее производительны, чем серверный H100 от Nvidia или конкуренты AMD.

Независимо от этого, обещание преобразования текста в видео, которое обещают Sora и другие протоколы, потребует титанического подъема оборудования. Хотя это интригующая предпосылка и она может произвести революцию в творческом рабочем процессе Голливуда, T ждите, что это станет мейнстримом в ближайшее время.

Нам понадобится больше чипов.