2024 年的人工智能计算：应对生成式人工智能需求的激增

Livepeer 联合创始人兼首席执行官 Doug Petkanics 与 Cointelegraph 分享了他对 2024 年人工智能计算能力不断增长的需求以及企业如何管理这些需求的见解。



去年，易于使用的生成式人工智能 (AI) 工具的出现引发了消费者的疯狂使用。从回答简单的问题到使用技术来执行繁重的工作任务，技术越来越成为日常生活的支柱。
数据支持了这一点，最流行的人工智能平台的流量大幅增加。截至 2024 年 1 月，OpenAI 广受欢迎的人工智能聊天机器人 ChatGPT 每月拥有约 1.805 亿用户。
然而，在生成人工智能快速发展的格局中，运行该技术的计算能力的需求正在达到前所未有的水平。随着企业努力应对管理计算需求激增的复杂性，行业专家正在努力寻找实用的解决方案。
视频基础设施网络 Livepeer 的联合创始人兼首席执行官 Doug Petkanics 分享了对 2024 年人工智能计算能力不断增长的需求的见解，并阐述了管理运行该技术不断增长的需求的策略。
理解计算能力的重要性

计算能力是人工智能开发和部署的支柱，因为它决定着人工智能模型的速度和效率。
据 Livepeer 联合创始人介绍，人工智能生命周期的三个阶段通常需要大量计算能力，即训练、微调和推理期间，即经过训练和调整的模型根据一组输入产生输出或预测时（也称为提示）。
然而，加快反应的紧迫性与成本高昂的经济现实相冲突。
Petkanics 解释说：“计算能力越强，响应速度就越快。但用户体验（速度）和项目的经济可行性（成本）之间始终保持平衡。”
据估计，OpenAI 的日常运营成本为 70 万美元。由于缺乏适合人工智能计算的 GPU，计算成本变得令人难以置信。

“值得庆幸的是，已经在加密协调的 DePIN 网络中运行、执行视频转码和 3D 渲染等任务的相同 GPU 非常适合人工智能。”

“这就是为什么这些加密网络已成为人工智能热潮的重要组成部分，”他说。行业专家已经指出了今年新兴的“强力组合”：DePIN 和人工智能。
有意识的消费者

Petkanics 解释说，虽然计算能力正成为技术开发人员的主要关注点，但与往常一样，消费者并不参与其中。
“大多数人并没有过多考虑基础设施：电力从哪里来、互联网如何运作、谷歌搜索的成本或碳足迹，”他说。 “他们希望公用事业每次都能按需运行。”
他表示，人工智能计算能力也是如此。大多数用户不会考虑他们输入到他们最喜欢的聊天机器人中的人工智能提示的能源、使用或计算成本。 “他们关心速度和相关性，”他说。

“消费者不会注意到计算能力的问题，直到成本以广告数量增加、响应速度/质量下降或订阅成本上升的形式转嫁出去。”

国家和全球影响

为了解决更广泛的影响，Petkanics 表达了对大规模人工智能平台垄断的担忧。
正如互联网的黎明迎来了一批现在统称为“科技巨头”的公司——Alphabet（谷歌）、亚马逊、苹果、Meta（Facebook 和 Instagram）和微软——人工智能时代的开始见证了同样的大公司也在争夺主导地位。

“这些少数大型科技公司已经拥有从客户数据到训练模型的大型专有数据集；他们花费了数十亿美元来训练这些模型……”

由于这些公司拥有这个完整的堆栈，因此本质上允许他们将自己的偏见“任意插入”到模型在给定输入集上的表现中。从理论上讲，这也允许他们审查用户可以向这些模型提供哪些输入和输出。
因此，Petkanics 强调了开源人工智能运动的重要性，他说，这一点可以从前面提到的 DePIN 基础设施中看出，该基础设施可以帮助确保可访问性并减轻与中心化相关的风险。

“各国应该支持这些运动，以确保所有人都能享受到这波创新浪潮，并造福全世界人民。”

人工智能热潮才刚刚开始。随着它的不断发展，Petkanics 和许多处于这些发展前沿的其他人已经预测了一系列“全新的”经济、环境和社会考虑因素。
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