Kecerdasan buatan (AI) sedang menghadapi krisis energi ketika permintaan komputasi melonjak, mungkin segera membutuhkan sumber listrik setara reaktor nuklir, menurut Greg Osuri – pendiri Akash Network. Ia memperingatkan bahwa pusat data saat ini mengkonsumsi ratusan megawatt listrik dari bahan bakar fosil, yang menimbulkan risiko peningkatan tagihan listrik rumah tangga dan emisi jutaan ton gas setiap tahun.
Solusi, menurut Osuri, adalah terdesentralisasi: alih-alih memusatkan kekuatan di pusat data super, pelatihan AI dapat didistribusikan melalui jaringan GPU yang lebih kecil, dari chip perusahaan hingga kartu grafis rumah. Pendekatan ini mengingatkan pada awal Bitcoin, ketika pengguna menyumbangkan kekuatan pemrosesan untuk menerima imbalan.
Meskipun masih ada tantangan terkait teknologi dan mekanisme insentif, Osuri percaya bahwa AI terdesentralisasi adalah jalan yang tak terhindarkan untuk mengurangi tekanan energi dan membangun ekonomi AI yang berkelanjutan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Hadiah
suka
1
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GateUser-e88ec285
· 6menit yang lalu
Aduh, mengikuti China dalam energi bersih, jalan menuju konsumsi petrolium Amerika yang indah. Bodoh sekali!
Pendiri Akash Greg Osuri memperingatkan bahwa pelatihan AI dapat menyebabkan krisis energi global
Kecerdasan buatan (AI) sedang menghadapi krisis energi ketika permintaan komputasi melonjak, mungkin segera membutuhkan sumber listrik setara reaktor nuklir, menurut Greg Osuri – pendiri Akash Network. Ia memperingatkan bahwa pusat data saat ini mengkonsumsi ratusan megawatt listrik dari bahan bakar fosil, yang menimbulkan risiko peningkatan tagihan listrik rumah tangga dan emisi jutaan ton gas setiap tahun.
Solusi, menurut Osuri, adalah terdesentralisasi: alih-alih memusatkan kekuatan di pusat data super, pelatihan AI dapat didistribusikan melalui jaringan GPU yang lebih kecil, dari chip perusahaan hingga kartu grafis rumah. Pendekatan ini mengingatkan pada awal Bitcoin, ketika pengguna menyumbangkan kekuatan pemrosesan untuk menerima imbalan.
Meskipun masih ada tantangan terkait teknologi dan mekanisme insentif, Osuri percaya bahwa AI terdesentralisasi adalah jalan yang tak terhindarkan untuk mengurangi tekanan energi dan membangun ekonomi AI yang berkelanjutan.