Ahogy a mesterséges intelligencia (AI) gyorsan kifejti összetett varázslatát a gazdaság egyik szektorán a másik után, egyre sürgetőbb szükség van számítási erőforrásokra, hogy mindezt a gépi intelligenciát működtetni lehessen.
A ChatGPT-hez hasonló modell betanítása több mint 5 millió dollárba kerül, és a korai ChatGPT demó futtatása, még mielőtt a használat jelenlegi szintre emelkedett volna, körülbelül napi 100,000 XNUMX dollárba kerül az OpenAI-nak. Az AI pedig több, mint egyszerű szöveggenerálás; A mesterséges intelligencia gyakorlati problémáira való alkalmazása több iparágban hasonló nagy neurális modelleket igényel, amelyek sokféle adattípuson – orvosi, pénzügyi, ügyfélinformációs, térinformatikai és így tovább – képzettek. Ha túllépünk a jelenlegi neurális net AI korlátain a magasabb szintű mesterséges intelligenciával rendelkező rendszerek felé, az szinte biztosan még számításigényesebb lesz.
Teljesen természetes, hogy a kripto-bányászok kicsiny, de egyre növekvő száma azt vizsgálja, hogyan tudná kihasználni saját számítási infrastruktúráját az AI forradalma előmozdítása érdekében.
Kapcsolódó: Bernie Madofftól Bankman-Friedig a Bitcoin maximalistákat validálták
Bitcoin (BTC) a bányászat továbbra is jövedelmező üzlet. Más kriptovaluták bányászatával továbbra is lehet pénzt keresni, de ez egy gyorsan változó táj. Éter (ETH) például a bányászok nagy sikert arattak a tavalyi év végén, amikor az Ethereum hálózat elmozdult a munka igazolása a tét igazolása.
Az elmúlt két év gazdasági és technikai helyzete a kriptográfia területén egyre több kriptobányászati szervezetet késztetett arra, hogy feltárja a lehetőségét, hogy létesítményeiket más célokra, például nagy teljesítményű számítástechnikára és különösen mesterséges intelligenciára hasznosítsák.
A nagy teljesítményű számítástechnikához (HPC) vagy az AI-feldolgozáshoz szükséges speciális számítási hardver gyakran eltér attól, ami a kriptobányászathoz optimális. De a szerverek vásárlása általában nem a legnehezebb része a bányafarm felállításának. Az elektromos áram, hűtés, biztonsági és egyéb fizikai infrastruktúra telepítése jelentős költséget és erőfeszítést igényel, és mindez nagyjából ugyanaz marad, függetlenül attól, hogy ETH-bányászathoz megfelelő RAM-könnyű GPU-t vagy mesterséges intelligenciamodell tanuláshoz megfelelő RAM-igényű GPUS-t tárolunk. .
A Hut 8 bányászati cég élen járt, kihasználva korábban bányászatnak szánt számítástechnikai eszközeit gépi tanuláshoz és más HPC-alkalmazásokhoz. A Hive Blockchain már egy ideje ugyanezt csinálja, olyan processzorkártyákkal tölti fel szervereit, amelyek „felhőalapú számítástechnikai és mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz, illetve mérnöki alkalmazásokhoz való rendereléshez használhatók a folyadékdinamika tudományos modellezése mellett”.
Talán a legérdekesebb az a lehetőség, hogy a bányászok számítási erőforrásaikat a mesterséges intelligencia felé fordíthatják úgy, hogy az teljes mértékben a blokklánc-téren belül maradjon – decentralizált blokklánc-alapú hálózatokban tárolt AI-folyamatok futtatására használva őket. Ezt a lehetőséget számos saját altcoinhoz kapcsolódó AI projekt biztosítja, mint például a Fetch.ai (FET), az Ocean (OCEAN) Matrix AI Network (MAN), a Cortex (CTXC) és a saját projektem, a SingularityNET (AGIX), és különféle ökoszisztéma-projektjei, mint például a NuNet (NTX) és az új, főkönyv nélküli blokklánc, a HyperCycle. Az AI-val kapcsolatos altcoinok jól teljesítettek 2023 első felében, mivel a piac megértette a decentralizált AI-szoftverben rejlő lehetőségeket.
Kapcsolódó: A Bored Ape vásárlóit törvényesen jogosultak-e visszatérítésre?
A Bitcoin fehér könyve előtt egyértelmű volt, hogy az elosztott számítástechnika, az erős titkosítás és a decentralizált vezérlés fúziója széles körű alkalmazási területekkel rendelkezik a pénzügyi területen is. Ezért vannak blokklánc-projektjeink szinte az összes vertikális piacot lefedő területeken – az orvostudomány, az ellátási lánc, a játékok, a robotika és így tovább. Mivel ezen üzleti területek mindegyikét a mesterséges intelligencia uralja, a mesterséges intelligencia alapjául szolgáló szoftverek és hardverek decentralizálása kritikus szempont lesz a globális gazdaság decentralizálásában. A kriptobányász hardver egy részének újrahasznosítása mesterséges intelligencia feldolgozásra, amelyek egy része mesterséges intelligencia-orientált kriptográfiai hálózatokba van csomagolva, egyre inkább a történet részét fogja képezni.
Ha a globális mesterségesintelligencia-feldolgozás egy nem triviális részét kriptobányászati létesítményeken végzik el, annak a finanszírozáson túlmutató következményei is lehetnek. A kripto-bányászati fúrótornyok különböző jogi területeken működnek, és számos különböző fél tulajdonában vannak. Egy globálisan elosztott MI-hálózatot, amely a kriptobányászati berendezések között van elosztva, drámaian nehezebb lenne központilag irányítani a kormányok vagy más felek számára, mint a Big Tech tulajdonában lévő szerverfarmok központjában álló mesterségesintelligencia-hálózat (az AI jelenlegi alapértelmezése). Az, hogy ez jó vagy rossz a mesterséges intelligencia etikája szempontjából, a Big Tech és a nagy kormány karakterének becslésétől függ.
ben goertzel a SingularityNET vezérigazgatója és alapítója, valamint az Artificial General Intelligence Society elnöke. Kutatóként dolgozott számos szervezetnél, különösen a Hanson Robotics vezető tudósaként, ahol a Sophia fejlesztésében is részt vett. Korábban a Gépi Intelligencia Kutatóintézet kutatási igazgatójaként, a Novamente AI szoftvercég vezető tudósaként és elnökeként, valamint az OpenCog Alapítvány elnökeként dolgozott. A Temple Egyetemen szerzett Ph.D fokozatot. a matematikában.
Ez a cikk általános tájékoztató jellegű, és nem célja, és nem is szabad jogi vagy befektetési tanácsnak tekinteni. Az itt kifejtett nézetek, gondolatok és vélemények kizárólag a szerző sajátjai, és nem feltétlenül tükrözik vagy képviselik a Cointelegraph nézeteit és véleményét.
Forrás: https://cointelegraph.com/news/cryptocurrency-miners-may-lead-the-next-stage-of-ai