Мечты сдуваются: пузырь искусственного интеллекта вот-вот лопнет?

В.К. Сначала предлагаю вашему вниманию небольшую публикацию касающуюся перспектив использования нейросетей. Публикация немного однобокая, на находящаяся в модном сейчас тренде "зелёной энергетики".

Затем предлагаю ознакомиться с более серьёзным материалом не выходящим за рамки современной экономики заточенной на извлечение прибыли, но тоже не слезающий с, с уже заезженного, но по-прежнему модного тренда "зелёной энергетики".

Возможно, многим этот тренд как и "глобальное потепление" набил оскомину, однако не всё так просто. Поэтому в конце скажу пару-тройку слов в попытке разобраться туда ли мы вообще движемся.

Гигантские энергозатраты генеративного ИИ ставят под угрозу работу глобальной сети.

Стремительный взлёт генеративного искусственного интеллекта уже привёл к реструктуризации многих отраслей, но эта технологическая инновация не обошлась без прямых последствий. Потребление энергии этими системами настолько велико, что уже создаёт нагрузку на мировые электросети, и проблема усугубляется.

Центры обработки данных, где размещаются и обучаются модели искусственного интеллекта, чрезвычайно энергоёмки. В 2024 году потребление энергии центрами обработки данных составит около 0,5 % от мирового потребления электроэнергии, и эта доля постоянно растёт, согласно данным Колумбийской энергетической политики. Генеративные модели ИИ, в частности, требуют огромного количества энергии для вычислений и хранения данных, а также миллионы литров воды для охлаждения.

Запрос в ChatGPT потребляет в 10 раз больше энергии, чем поиск в Google.

Чтобы проиллюстрировать масштабы этого потребления, один запрос ChatGPT потребляет около 2,9 ватт-часа электроэнергии по сравнению с поиском Google, который использует 0,3 ватт-часа. Такое различие подчёркивает энергоёмкость приложений генеративного ИИ.

Экспертная группа предупреждает, что к 2030 году спрос на энергию, связанную с ИИ, может утроиться, достигнув 8 % от общего потребления электроэнергии в США, по сравнению с 3 % в 2022 году. "Беседы с технологическими компаниями показывают, что они по-прежнему уверены в снижении энергоёмкости, но менее уверены в достижении абсолютных прогнозов по выбросам в связи с ростом спроса", — поясняют аналитики Goldman Sachs.

Экологические последствия такого энергопотребления также вызывают беспокойство. Увеличение использования ископаемого топлива для удовлетворения спроса на энергию в ИИ может задержать переход на возобновляемые источники энергии и увеличить выбросы парниковых газов. По мнению Саши Лучиони, исследователя из Hugging Face, высказанному в интервью BBC: "Генеративный ИИ — это поглотитель энергии".

В поисках решений...

Чтобы смягчить эти последствия, рассматривается ряд решений. Например, разработка более компактных и эффективных моделей ИИ может снизить потребление энергии. Кроме того, использование общих центров обработки данных и облачных вычислительных ресурсов может централизовать вычислительные задачи и снизить потребление энергии. Например, Суперкомпьютерный центр лаборатории Линкольна (LLSC) Массачусетского технологического института разрабатывает методы, помогающие центрам обработки данных снизить энергопотребление. Однако для реализации этих решений в широких масштабах необходимы политическая воля и значительные инвестиции.

Со своей стороны, Nvidia разрабатывает графические процессоры (GPU) - ключевые компоненты серверов, предназначенных для ИИ, — которые потребляют гораздо меньше энергии, чем стандартные GPU или GPU старого поколения, что может помочь снизить энергопотребление в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Будущее ИИ и его энергопотребления также будет зависеть от нашей способности внедрять инновации в области энергоэффективности и возобновляемых источников. Согласно отчёту Международного энергетического агентства, уже к 2026 году спрос на электроэнергию со стороны центров обработки данных может удвоиться. В интервью Observer Билл Гейтс подчёркивает важность развития «зелёных» технологий, чтобы компенсировать этот рост.

Очевидно, что генеративный ИИ открывает широкие (пусть иногда и надуманные) возможности, но он также создаёт серьёзные технические проблемы, и потребление энергии — лишь один из примеров. Не стоит забывать и об экологических последствиях такого потребления, не говоря уже о потрясениях в мире труда и психологическом давлении, которое это может иногда оказывать. Поэтому было бы разумнее сначала найти баланс между инновациями/технологическим переходом и энергетической устойчивостью, прежде чем приступать к массовому внедрению ИИ.

Источник: https://new-science.ru/gigants...

Мечты сдуваются: пузырь искусственного интеллекта вот-вот лопнет.

Многие компании, разрабатывающие нейросети, по-прежнему не могут монетизировать свой продукт.

Генеративный искусственный интеллект в последние полтора года считали находкой, которая приведёт к новому технологическому перевороту — подобно тому, который поколение назад произвели интернет и сотовый телефон. Миллиардер Илон Маск постоянно твердил, что ИИ заберёт рабочие места. В реальности экономическая привлекательность нейросетей вызывает сомнение, поскольку зарабатывать на них компании пока и не научились. Аналитики всё чаще говорят об ИИ-пузыре, который однажды лопнет. Подробности — в материале «Известий».

«Где деньги, босс?»

На прошлой неделе ежеквартальная конференция Google превратилась в настоящий допрос главы компании Сундара Пичаи. Инвесторы интересовались, когда $12 млрд, вложенные в развитие ИИ только в минувшем квартале, начнут приносить какие-то доходы.

Ответы были стандартными: Пичаи выразил безоговорочную уверенность в том, что у нейросетей блестящее будущее, но не привёл конкретики по прибылям. Отметим, что, несмотря на хороший квартальный отчёт, в первую же торговую сессию после его выхода акции Google просели на 3%. Трейдеры оказались не слишком впечатлены показателями — во многом из-за неопределённого положения дел в секторе ИИ.

Сундар Пичаи. Фото: Global Look Press/Christoph Soeder.

Alphabet (головная компания Google), впрочем, может в разумных пределах тратить деньги без оглядки на риски, имея колоссальную финансовую подушку и генерируя прибыли по другим направлениям деятельности. Для тех, у кого ИИ — главная специализация, всё не так однозначно.

Например, хедлайнер данного направления, компания OpenAI, разработавшая ChatGPT и все его модификации. По итогам 2024 года организация может понести убытки в $5 млрд, а деньги на ее счетах закончатся в течение ближайших 12 месяцев, если не будет дополнительного финансирования со стороны.

Только поддержка чат-бота GPT4 компьютерным «железом» обходится OpenAI в $700 тыс. в сутки. Всё это не учитывая расходы на рабочую силу, исследования, операционные издержки и другие траты.

Фото: Global Look Press/Aloisio Mauricio.

В то же время операционные доходы OpenAI оцениваются в $2 млрд: этого явно недостаточно, чтобы выходить в прибыль. OpenAI прогнозирует увеличение выручки вдвое в следующем году, но и этой суммы не хватит, чтобы покрыть быстро растущие расходы.

По всей вероятности, банкротства OpenAI не последует — возможности для привлечения финансирования у неё достаточно широкие. Тем не менее данные цифры достаточно наглядно показывают соотношение доходов и расходов в этой сфере. Без кардинальных изменений и прорывов ИИ-сектор останется убыточным еще долгое время.

Сколько стоит искусственный интеллект: «инвестиции эпических масштабов».

С этим выводом согласны некоторые аналитики, опрошенные инвестбанком Goldman Sachs для отраслевого обзора. Специалисты оценивают объем мировых капитальных расходов на ИИ в ближайшие годы в триллион долларов, включая траты на дата-центры, полупроводниковую продукцию, электроэнергию, подключение к сетям и другую инфраструктуру. Какую отдачу это может принести?

По оценке профессора Массачусетского технологического института (MIT) Дарона Аджемоглу, в ближайшие 10 лет удастся автоматизировать не более 25% всех задач, которые теоретически может выполнять ИИ. Это всего 5% от всех задач в деятельности людей. При этом нет гарантий, что прогресс в сфере нейросетей будет достаточно быстрым (история показывает, что некоторые технологии, резко стартовав, затем начинали буксовать).

По оценкам Аджемоглу, даже в США, находящихся на переднем крае развития ИИ, рост производительности труда от широкого внедрения нейросетей составит всего 0,5% — и не в год, а всего.

Остаётся открытым большой вопрос, сможет ли ИИ создать принципиально новые задачи и продукты. При этом доказано, что нейросети испытывают острый голод по написанным людьми текстам. Попытки «скормить» им синтетические статьи приводят к тому, что модели буквально «глупеют». Легко вообразить себе ручное создание картинок и текстов для тренировки ИИ потоковым методом. Такая ситуация начинает напоминать мемы: «когда я сказал, что ИИ создаст новые рабочие места, я не это имел в виду».

Фото: Global Look Press/Martin Schutt.

По мнению главы подразделения Goldman Sachs по работе с акциями Джима Ковелло, расходы в триллион долларов подразумевают, что для их погашения ИИ должен научиться решать комплексные проблемы. Но существующие сегодня модели не рассчитаны на это.

По-настоящему революционные изобретения вроде интернета способствовали появлению дешёвых решений, заметных даже на первом этапе развития индустрии.

Интернет-инфраструктура в первые годы стоила не слишком дорого, создать веб-сайт в начале 90-х мог почти каждый, тогда как ИИ уже сейчас требует эпических масштабов инвестиций. Нет оснований полагать, что подешевеют графические процессоры, без которых нейросети не работают. Для качественного роста сектора потребуется еще больше микрочипов, в то время как лидеры индустрии уже работают на пределе.

Похожие мнения озвучивают и в других банках, следящих за отраслью. Так, в Barclays считают, что к 2026 году компании потратят на разработку своих ИИ-моделей сумму в $60 млрд, а доходы получат втрое меньше.

С начала «гонки искусственных интеллектов» общие инвестиции в эту сферу деятельности составили $167 млрд. Это может отражать страх инвесторов не успеть заскочить в последний вагон. При этом вложения еще даже не начали «отбиваться» и требуют ежемесячной подпитки. Чтобы оправдать уже сделанные инвестиции, ИИ-сервисы должны обеспечивать выручку в $600 млрд ежегодно.

Разочарование.

На сегодня сверхоптимистичные ожидания от ИИ начинают отступать. Практически весь технологический сектор, непрерывно росший в последние полтора года на новостях о развитии нейросетей, переживает коррекцию. Американский индекс Nasdaq, объединяющий хайтек-компании, в последние недели упал почти на 6%.

Что касается корпорации Nvidia, ставшей главным бенефициаром ИИ-бума, то её акции в последние недели подешевели более чем на 10%. Это свидетельствует как минимум об изменениях на рынке. Если разработчики нейросетей могут зарабатывать или терять деньги, то производитель оборудования должен быть в плюсе в любом случае. Падение акций Nvidia — это уже достаточно серьёзный звонок.

Фото: Global Look Press/Boris Roessler.

Ранее разработчики видеокарт, десятилетиями занимавшие относительно скромную нишу, дважды сорвали джекпот: сначала на криптовалютах, а затем на нейросетях. Как выяснилось опытным путём, для майнинга и создания моделей искусственного интеллекта лучше всего подходят графические процессоры. Всё это привело к тому, что акции Nvidia выросли в 150 с лишним раз с 2016 года, превратив ее в самую дорогую корпорацию. Рыночная капитализация Nvidia доходила до казавшейся невозможной отметки в $3,5 трлн. Только с начала года ее рыночная стоимость удвоилась.

Разумеется, всё это не означает, что ИИ и нейросети являются тупиковой технологией, которая будет убыточной до скончания веков. Но слишком горячий оптимизм не подтверждается финансовыми выкладками. В данный момент всё это очень похоже на период бума интернет-компаний в конце 1990-х годов перед их масштабным крахом. Интернет-сектор этот обвал не убило. Однако для успеха компаниям пришлось пересмотреть свою бизнес-модель, и многие этой рекалибровки рынка не пережили — в лидеры выбились другие фирмы. Вероятно, что-то подобное грозит и нарождающемуся сектору нейросетей.

Источник: https://iz.ru/1734318/dmitrii-...

В.К. Всё, как мы видим, по-прежнему упирается в бабло и "зелёную повестку". Однако, никто не обращает внимание на то, что нейросети, в своих статистических комбинаторных переборах, опираются на то, что предоставляют им люди, ведь других возможностей у них нет даже, если им предоставить голую информацию без какого-либо людского вмешательства.  Хотя здесь возможны, но маловероятны варианты и, скорее всего, выводы будут ошибочны в виду отсутствия полной информации, и я об этом ранее немного писал. Потому, на мой взгляд, это похоже на попытку взлома кода, которого не существует вообще. Как вы думаете, к чему это может привести? А этого не знает никто.

Да, возможно, в переборе комбинаций представлений людской глупости и будет обнаружено нечто, что людской глупостью ещё не обозначено. Но, что это будет? А это будет глупость от нейросети, ведь алгоритмизация процесса построена на людских представлениях. А чему они соответствуют и что отображают в баблово-зелёных представлениях?

И вот здесь нейросеть действительно может сделать великое открытие и мы наконец-то поймём, что ни туда путь свой держим. Но, как вы понимаете, это открытие может быть вовсе не радостным и это очень мягко говоря.