Lưu trữ — US — techcrunch
Altman và Nadella cần thêm quyền năng cho AI, nhưng không chắc chắn cần bao nhiêu
Giám đốc điều hành của OpenAI Sam Altman và Giám đốc điều hành của Microsoft Satya Nadella bày tỏ sự không chắc chắn về lượng công suất mà trí tuệ nhân tạo cần, nhấn mạnh vấn đề cung cấp nguồn từ việc không thể triển khai trung tâm dữ liệu và nguồn năng lượng nhanh chóng, đặc biệt là đối mặt với nhu cầu ngày càng tăng trong vòng 5 năm qua. Cả hai nhà điều hành cảnh báo rằng các hợp đồng quá mức và một sự chuyển đổi tiềm năng sang nguồn năng lượng rẻ hơn có thể ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của họ.
Điểm chính
- Sam Altman và Satya Nadella không chắc về yêu cầu về năng lượng cho trí tuệ nhân tạo, gây ra khó khăn cho các doanh nghiệp tập trung vào phần mềm.
- Các công ty công nghệ, bao gồm Microsoft, đang đối mặt với sự chênh lệch giữa việc mua GPU và năng lượng thực tế được hợp đồng, dẫn đến việc có quá nhiều vi mạch mà không có cơ sở hạ tầng phù hợp.
- Nadella cho biết vấn đề chính không phải là thiếu vi mạch mà chính là sự chưa sẵn sàng trong cơ sở hạ tầng (được gọi là 'vỏ ốp ấm').
- Nhu cầu về điện từ các trung tâm dữ liệu đã tăng mạnh, vượt qua kế hoạch của các công ty điện lực về việc tạo ra năng lượng mới.
- Xu hướng của các trung tâm dữ liệu sử dụng các sắp xếp nguồn cung cấp điện trực tiếp ('đằng sau đồng hồ đo') để đáp ứng nhanh chóng nhu cầu năng lượng của họ.
- Altman bày tỏ lo ngại rằng nếu năng lượng rẻ tiền trở nên phổ biến, các công ty có thể bị ảnh hưởng xấu từ các hợp đồng hiện tại của họ.
- Ông chỉ ra rằng sự giảm mạnh về chi phí các công nghệ tạo ra năng lượng, như năng lượng mặt trời, có thể hỗ trợ triển khai nhanh hơn mặc dù cần thời gian nền tảng.
Vì sao quan trọng
- Nhu cầu năng lượng trong lĩnh vực công nghệ đã tăng mạnh, phản ánh xu hướng rộng hơn về trí tuệ nhân tạo và mở rộng trung tâm dữ liệu.
- Phong cảnh năng lượng đang tiến triển do tập trung ngày càng tăng về các giải pháp năng lượng bền vững, bao gồm công nghệ năng lượng mặt trời và hạt nhân.
- Vấn đề chuỗi cung ứng trong công nghệ phản ánh những lo ngại lớn hơn từ những năm gần đây, đặc biệt là tình trạng thiếu chíp bán dẫn, ảnh hưởng đến quy mô trí tuệ nhân tạo.
- Việc hiểu về hiệu ứng Jevons rất quan trọng để dự đoán động lực nhu cầu trong tương lai vì cải tiến hiệu suất thường dẫn đến tiêu thụ tăng cao.
Altman và Nadella nhấn mạnh một thách thức quan trọng trong ngành công nghệ: cân bằng sự mở rộng nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo với cơ sở hạ tầng năng lượng đủ, khi yêu cầu năng lượng thời gian thực vượt xa dự đoán, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lập kế hoạch chiến lược và nguồn năng lượng linh hoạt.