Монополия Nvidia на ChatGPT будет хуже для геймеров, чем когда-либо была криптовалюта
Мнение: прибыль Nvidia от ChatGPT приведет к дефициту игровых графических процессоров
Кажется, что только вчера геймеры во всем мире проклинали существование Эфириума, когда ходили по магазинам за лучшая видеокарта — NBSP; они могли себе позволить, только чтобы найти пустые полки и злорадных крипто-бро в Твиттере, размахивающих своими пятью графическими процессорами RTX, купленными по цене, вдвое превышающей рекомендованную производителем розничную цену. Давайте даже не будем говорить о спекулянтах, которые продали им карты в первую очередь.
С тех пор, как лопнул криптопузырь и Ethereum перешел на доказательство доли, а не на доказательство работы, получить видеокарту на самом деле было относительно легко, к большому облегчению геймеров. Многие из лучшие предложения по дешевым видеокартам — NBSP; теперь предлагают цены значительно ниже MSRP на высокопроизводительные графические процессоры, такие как Nvidia RTX 3080, и я даже видел Nvidia RTX 3090, продающуюся менее чем за 900 долларов в какой-то момент.
Но с появлением больших языковых моделей, таких как те, что стоят за ChatGPT и Midjourney, которые используют мощь графической карты для создания генеративного вывода в виде изображений, текста, звука и даже полного видео, надвигается кризис GPU на горизонт. Мало того, что это может сделать поиск графического процессора еще сложнее, чем это было в разгар повального увлечения криптографией, но также может иметь гораздо большее влияние, чем криптовалюта, и даже может заставить Nvidia уйти с рынка потребительских графических процессоров.
Почему генеративный ИИ отличается от криптографии?
Версия TL;DR довольно проста: Crypto — это в значительной степени схема Понци с очень небольшим реальным применением, кроме преступности и ценовых спекуляций. Генеративный ИИ действительно может производить полезный продукт.
За 15 лет, прошедших с момента публикации официального документа Биткойн, заложившего основы криптовалют и технологии блокчейн, он изо всех сил пытался найти какую-либо реальную практическую цель, которая оказалась бы ценной для рынка.
NFT, вероятно, были самой близкой криптовалютой, которая когда-либо подошла к поиску варианта использования, и, как оказалось — nbsp; большинство продаж NFT, вероятно, были так называемыми фиктивными продажами — nbsp; предназначенными для искусственного завышения цены на рынке NFT для покупки какой-либо марки с непомерной премией, которую они никогда не смогут восстановить.
Для тех, кто утверждает, что еще слишком рано говорить о том, что блокчейн и криптография могут сделать в будущем, генеративный ИИ действительно показывает, насколько ценность криптографии зависит от дыма и зеркал и слепой преданности идее, чем от какой-либо реальной полезности.
Dall-E, Midjourney, ChatGPT и другие формы генеративного ИИ намного моложе криптографии. На самом деле они находятся в зачаточном состоянии, но уже производят революцию в творческих индустриях, например, омолаживают актеров в фильмах, помогают в создании музыки, включая «новую» песню «Битлз» с голосом Джона Леннона, воспроизведенную за последние десятилетия. старая демонстрация — и составление документов практически для каждой отрасли под солнцем.
Теперь можно спорить, как у меня , что ничего из этого на самом деле хороший. Лично я считаю совершенно бесчеловечным разбавлять нашу коллективную культуру, насыщая ее «достаточно хорошими» медиа, созданными ИИ. Но вы не можете утверждать, что эти модели ИИ, основанные на нейронных сетях, не производят ничего ценного.
Точно так же, как качество текстиля массового производства во время промышленной революции было откровенной насмешкой над тканями ручной работы ремесленников, выброшенных из работы паровым ткацким станком и прядильным станком, качество контента, созданного ИИ, меркнет по сравнению с работой. высококвалифицированного человека-творца.
Никакой ИИ даже близко не приблизится к созданию романа, подобного -- nbsp; Кровавый Меридиан или Сто лет одиночества . Но в этом нет необходимости.
В США Гильдия писателей Америки в настоящее время бастует, и одной из главных проблем союза сценаристов является возможность того, что кино- и телестудии могут взять на себя творчество настоящих писателей — персонажей и сюжетные арки, которые составляют ваш любимый сериал. показывает как Мандалорец – и использование ИИ для создания новых сценариев на основе предыдущей человеческой работы (Полное раскрытие информации: я являюсь членом Гильдии писателей Америки, Востока, хотя члены цифровых СМИ работают по другим контрактам и так что мы не бастуем ).
Есть ли сомнения в том, что если бы студии или медиа-компании могли зарабатывать деньги на новом поколении грошовых ужастиков, созданных искусственным интеллектом, они бы этого не делали? И, к сожалению, потенциал для них вполне реален. Они не должны получать наибольший доход, просто должны получать наибольшую прибыль, и сокращение стоимости рабочей силы — самый простой способ добиться этого, даже если продукты, которые они продают, совершенно ужасны. Если вы можете продать что-то за 1000 долларов, но должны заплатить за это художнику 600 долларов, или продать что-то за 450 долларов и никому ничего за это не платить, вы каждый раз будете выбирать последнее, даже если это отстой.
Что же делает Nvidia такой особенной?
Все сводится к тому, что Nvidia разработала для ускорения рабочих процессов рендеринга в творческих отраслях и, в меньшей степени, для поддержки технологии DLSS в своих видеокартах.
Процесс рендеринг базовой 3D-сцены с помощью графической карты довольно сложен, потому что требует большого количества математических и сложных процессов, и, вероятно, наиболее трудоемким из них является умножение матриц. Чтобы ускорить эти вычисления, Nvidia разработала тензорное ядро. Это специализированная схема в потребительских графических процессорах Nvidia, восходящая к серии RTX 2000, которая позволяет выполнять несколько операций умножения за один такт, а не последовательно в течение нескольких циклов. Это значительно ускоряет 3D-рендеринг за счет использования технологии глубокого обучения, но эта технология не ограничивается только 3D-графикой.
Очень немногим людям когда-либо понадобится знать, что такое матричное умножение или как оно работает, но это — nbsp; необходим для машинного обучения . Без него генеративные искусственные нейронные сети, которые стоят за занавесом каждого LLM и любой другой модели ИИ, просто не могут работать. И на данный момент графические процессоры Nvidia действительно являются единственным местом за пределами узкоспециализированного и специализированного оборудования центров обработки данных, которое может эффективно выполнять матричное умножение.
Более того, тензорные ядра Nvidia значительно более зрелые ( Nvidia Lovelace имеет тензорные ядра четвертого поколения), чем конкурирующее аппаратное обеспечение искусственного интеллекта Intel и AMD. вы пытались сделать то же самое на оборудовании AMD или Intel.
Короче говоря, Nvidia — это единственная настоящая игра в городе прямо сейчас для компьютерного оборудования, необходимого для обучения всех сетей ИИ, в которых наблюдается взрыв интереса и инвестиций, — nbsp; и это может создать полезный продукт, который сделает инвестиции в оборудование прибыльными. Это... nbsp; в драйвер рекордной прибыли Nvidia, о которой сообщалось в прошлом квартале, и это аппаратное преимущество искусственного интеллекта - это то, что имеет - nbsp; превратила Nvidia в новейшую компанию с капиталом в триллион долларов — практически из ниоткуда.
Чем больше компаний -- nbsp; от Web3 к генеративному ИИ спрос на аппаратное обеспечение ИИ будет только расти. Есть причина, по которой Янсен Хуан - nbsp; Основной доклад Nvidia Computex 2023 был, по сути, рекламным роликом для аппаратного обеспечения ИИ от Nvidia с лишь мимолетной ссылкой на ее игровое подразделение, и даже это было демонстрацией того, как аппаратное обеспечение ИИ ускоряет рендеринг игр.
Поиск графического процессора Nvidia может стать еще сложнее, чем во время криптобума
