Nvidia vale più di stati: il costo nascosto dell'AI
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Nvidia ora vale più di quasi tutti i paesi del mondo, e non è un caso. Dietro questo valore folle c'è un dettaglio che ci riguarda tutti: addestrare l'intelligenza artificiale costa un occhio della testa.
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01Nvidia è diventata un colosso da trilioni di dollari grazie alla sua posizione dominante nelle GPU per l'AI.
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Cosa significa per te
Per la persona comune, questo significa che l'intelligenza artificiale di punta resterà costosa e concentrata nelle mani di pochi giganti tecnologici per un bel po'. Non aspettatevi un'AI super-intelligente e gratuita per tutti domani.
Il motore di ricerca intelligente Perplexity AI ha bisogno di muscoli per crescere. E li ha trovati in Crusoe, che gli affitterà un bel po' di computeroni per anni.
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Addestrare modelli AI complessi richiede una quantità spropositata di potenza di calcolo, rendendolo carissimo.
03Il paragone con Matrix suggerisce che l'efficienza del cervello umano è il vero sacro Graal che ancora ci manca.
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Nvidia, perché vale più di un paese?
Nvidia, la regina delle schede grafiche, ha raggiunto una valutazione di mercato superiore a quella di quasi tutti i paesi. Non è un caso, ma il risultato diretto della nostra dipendenza dalle sue GPU per l'intelligenza artificiale. Senza i chip di Nvidia, il progresso dell'AI rallenterebbe drasticamente, e tutti lo sanno.
Addestrare un modello di intelligenza artificiale, tipo quelli che rispondono alle tue domande o creano immagini, è un'impresa costosissima. Servono migliaia di GPU che lavorano in parallelo per mesi. Per esempio, il modello Llama 2 di Meta ha richiesto 6.000 GPU e milioni di dollari solo per l'addestramento. È come costruire una centrale elettrica solo per insegnare a un computer a parlare.
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Il costo dei "cervelli digitali", un problema da Matrix?
Il problema principale è il costo della potenza di calcolo. Non riusciamo a produrre chip abbastanza economici o efficienti per gestire i carichi di lavoro dell'AI in modo sostenibile. L'analogia originale con "The Matrix" non parlava di umani-batterie, ma di cervelli umani come cluster di GPU super efficienti. Una metafora geniale, no?
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Un cervello umano consuma circa 20 watt per fare cose che le migliori AI non riescono nemmeno a sognare. Un cluster di GPU per un modello AI può consumare megawatt. La differenza è abissale. Se potessimo replicare l'efficienza del nostro cervello, il costo dell'AI crollerebbe.
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Che soluzioni ci sono per rendere l'AI più accessibile?
Per ora le alternative sono poche, e nessuna è una bacchetta magica. Si cercano nuovi design per i chip, architetture diverse o modi più intelligenti per addestrare l'AI con meno dati e meno energia. Ma è un percorso lungo. OpenAI, ad esempio, ha investito miliardi nello sviluppo di modelli sempre più grandi e affamati di risorse.
Questo significa che l'intelligenza artificiale, per ora, rimarrà un giocattolo costoso, appannaggio di poche grandi aziende. La corsa all'oro delle GPU continuerà, e con essa la fortuna di Nvidia. Chi riuscirà a "fare di più con meno" nel campo dell'hardware, però, potrebbe essere il prossimo a cambiare le regole del gioco.
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