In een recent gesprek met Elon Musk, een expert op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), werden de huidige obstakels geanalyseerd waarmee grote technologiebedrijven het afgelopen jaar te maken hadden. Musk belichtte de uitdagingen die de industrie te wachten staan en gaf inzichten in de mogelijke obstakels die zich in de toekomst kunnen voordoen.
Een van de belangrijkste zorgen die Musk aan de orde stelde, had betrekking op hardwarekwesties. Hoewel de chip-schaarste die de industrie tussen 2022 en 2023 trof, is overwonnen, is er een nieuw obstakel ontstaan in de vorm van een tekort aan spanningsomvormers. Deze omvormers zijn essentieel voor veel AI-ontwikkelaars, aangezien ze een cruciale rol spelen bij het voeden en draaien van hun modellen.
Vooruitkijkend waarschuwde Musk voor een mogelijke crisis in het komende jaar en benadrukte hij de mogelijkheid van een algeheel stroomtekort. De immense kracht die nodig is om AI-modellen te trainen, zou tot deze uitdagende situatie kunnen leiden. Musk legde uit dat het Grok 2-model alleen al de inzet van ongeveer 20.000 NVIDIA H100 GPU’s vereiste, wat aangeeft dat er minstens 100.000 H100-chips nodig zouden zijn voor het Grok 3-model.
Volgens berekeningen van Tom’s Hardware verbruikt elke NVIDIA H100 GPU ongeveer 700W wanneer deze op volle capaciteit draait. Als 100.000 GPU’s, samen met de benodigde servers en koelsystemen in een datacenter, zouden worden ingezet, zou er dagelijks een verbazingwekkende 100 megawatt aan stroom worden verbruikt. Ter vergelijking: dit energieverbruik is vergelijkbaar met dat van een kleine stad.
Veelgestelde vragen:
V: Met welke uitdagingen werden grote techbedrijven het afgelopen jaar geconfronteerd?
A: De chip-schaarste was een belangrijke uitdaging waarmee grote techbedrijven werden geconfronteerd.
V: Wat is het huidige obstakel in de industrie voor AI-ontwikkelaars?
A: Het gebrek aan spanningsomvormers hindert momenteel AI-ontwikkelaars.
V: Waarschuwde Elon Musk voor de toekomst?
A: Musk heeft gewaarschuwd voor de mogelijkheid van een stroomtekort dat van invloed kan zijn op het trainen van AI-modellen.
V: Hoeveel vermogen is er nodig om AI-modellen te trainen?
A: Volgens Elon Musk vereiste het trainen van het Grok 2-model alleen al de inzet van ongeveer 20.000 NVIDIA H100 GPU’s.
Bronnen:
– Tom’s Hardware (www.tomshardware.com)
Industrieoverzicht:
Het artikel bespreekt de uitdagingen waarmee grote techbedrijven worden geconfronteerd op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). De AI-industrie heeft de afgelopen jaren een aanzienlijke groei doorgemaakt, waarbij bedrijven in verschillende sectoren AI-technologieën hebben gebruikt om hun producten, services en activiteiten te verbeteren. De vraag naar AI-modellen en applicaties heeft geleid tot vooruitgang in hardware- en softwaretechnologieën om hun ontwikkeling en implementatie te ondersteunen.
Marktvoorspellingen:
De markt voor AI wordt verwacht zijn groeitraject in de komende jaren voort te zetten. Volgens een rapport van Grand View Research wordt verwacht dat de wereldwijde AI-marktomvang tegen 2027 $ 733,7 miljard zal bedragen, met een samengestelde jaarlijkse groeivoet (CAGR) van 42,2% van 2020 tot 2027. Deze groei wordt toegeschreven aan de toenemende adoptie van AI in sectoren zoals gezondheidszorg, financiën, retail en automotive, onder andere.
Kwesties met betrekking tot de industrie:
1. Hardware-uitdagingen: Het artikel benadrukt het probleem van hardwaretekorten waarmee de AI-industrie wordt geconfronteerd. De chipschaarste die in 2022-2023 werd ervaren, had invloed op de beschikbaarheid van cruciale componenten die nodig zijn voor AI-ontwikkeling. Dit tekort beïnvloedde de productie en beschikbaarheid van AI-hardware en veroorzaakte verstoringen in de toeleveringsketen. Bovendien vormt het ontstaan van een tekort aan spanningsomvormers een extra obstakel voor AI-ontwikkelaars, aangezien deze componenten essentieel zijn voor het voeden en draaien van AI-modellen.
2. Energieverbruik: Een ander opvallend probleem dat in het artikel wordt genoemd, is het aanzienlijke energieverbruik dat gepaard gaat met het trainen van AI-modellen. Naarmate de complexiteit en omvang van AI-modellen toenemen, stijgt ook de rekenkracht die nodig is voor hun training. Deze toegenomen energievraag kan de bestaande energie-infrastructuur belasten en mogelijk leiden tot stroomtekorten. Het voorbeeld van het Grok 2-model, dat 20.000 NVIDIA H100 GPU’s vereiste, benadrukt de omvang van het energieverbruik dat hiermee gepaard gaat. De energievereisten voor het trainen van AI-modellen op grote schaal kunnen vergelijkbaar zijn met die van een kleine stad.
Bronnen:
– Tom’s Hardware (www.tomshardware.com)
– Grand View Research (www.grandviewresearch.com)
The source of the article is from the blog macholevante.com