meta诺夫:明年全球新增人工智能应用推理需求仅需两座核电站

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人工智能推理是指利用已经训练好的人工智能模型在实际场景中执行各种任务，比如生成文本、回答问题、识别图像等。表示，他用简单的数学计算来估算明年全球推理需求的电量消耗。 他预计明年全球将新增100万到200万个H100图形处理器，每个处理器的功率约为1千瓦。 如果每个处理器每天24小时运行，那么每个人每天可以生成10万个“代币”。 他认为这种功耗对于人类来说是合理的。 世界只需要新建两座核电站即可提供足够的电力。

不过，IT之家注意到，也指出，人工智能的发展仍然面临一些挑战和限制，其中之一就是数据量的问题。 目前，人工智能模型的训练需要大量数据，公共互联网数据已不足以支持下一代模型的训练。 下一代模型可能需要10倍的数据量，这意味着更多专业领域的数据，或者更多视频、音频等多模态数据。另一个挑战是供应链问题。 由于全球芯片产能紧张，人工智能模型的改进速度也会受到影响。 因此，研究人员正在努力提高模型的效率，以减少对数据和硬件的依赖。 例如，该公司开发了Blib-2，这是一种自动调整模型大小的技术，可以根据不同的任务和资源需求动态缩小或扩展模型。

业内专家普遍认为，语言模型将在两年内为企业带来巨大价值。 埃杜诺夫预测，三到四年内我们就会知道当前的技术是否能够实现通用人工智能。