Фондовый рынок

Прогнозы NVIDIA указывают на значительный грядущий спрос на вычислительные мощности ИИ: Barclays

Опубликовано 14.07.2024 в 12:38



Прогнозы NVIDIA указывают на значительный грядущий спрос на вычислительные мощности ИИ: Barclays

Аналитики Barclays недавно изучили вопрос о том, насколько возрастет потребление энергии в связи с развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Особое внимание они уделили роли NVIDIA (NASDAQ:) в этом развитии.

Аналитики прогнозируют, что энергия, необходимая для развития ИИ, станет важной частью будущих рыночных показателей NVIDIA.

В отчете Barclays говорится, что к 2030 году центры обработки данных могут потреблять более 9 % от текущего спроса на электроэнергию в США. Этот рост в первую очередь связан с потребностями технологий ИИ в энергии. Предполагаемое потребление энергии, включенное в прогнозы NVIDIA, является одним из основных компонентов такого роста энергопотребления.

Кроме того, в отчете подчеркивается, что, хотя эффективность технологий ИИ повышается с каждым новым поколением графических процессоров (GPU), размер и сложность моделей ИИ быстро растут. Например, мощность значимых моделей ИИ, обрабатывающих естественный язык, ежегодно увеличивается примерно в 3,5 раза.

Несмотря на эти достижения в эффективности, ожидается, что общая потребность в энергии будет расти из-за расширения спектра приложений ИИ. Новые поколения графических процессоров, такие как серии Hopper и Blackwell от NVIDIA, используют энергию более эффективно. Тем не менее, более крупные и сложные модели ИИ требуют больших вычислительных мощностей.

«Модели ИИ, обрабатывающие естественный язык, требуют значительной вычислительной мощности для работы в режиме реального времени», — говорится в отчете. «Вычислительные потребности этих моделей также приводят к увеличению потребления энергии, поскольку для разработки, обучения и применения этих моделей требуется больше памяти, специализированных процессоров и серверов».

«Компании, планирующие использовать эти модели ИИ в приложениях реального времени, должны учитывать эти проблемы с энергопотреблением и вычислениями», — отмечает Barclays.

Чтобы получить представление о масштабах энергопотребления, Barclays подсчитала, что для питания около 8 миллионов графических процессоров потребуется около 14,5 гигаватт электроэнергии, что соответствует почти 110 тераватт-часам (ТВтч) энергии. Эта оценка основана на среднем коэффициенте использования 85 %.

С учетом того, что 70% этих GPU будут установлены в США к концу 2027 года, это составляет более 10 гигаватт и 75 ТВтч энергии, необходимой для технологий ИИ в США в течение следующих трех лет.

«Текущая рыночная стоимость NVIDIA указывает на то, что спрос на энергию для питания технологий ИИ только начинает расти», — отмечают аналитики. Постоянные исследования NVIDIA и выпуск графических процессоров, вероятно, приведут к значительному росту энергопотребления в центрах обработки данных».

Кроме того, в отчете подчеркивается важность управления пиковыми потребностями в энергии, поскольку дата-центры полагаются на электроэнергию из энергосистемы. Центры обработки данных работают постоянно, что требует постоянного снабжения электроэнергией.

В докладе приводится важный комментарий Сэма Альтмана, генерального директора OpenAI, сделанный на Всемирном экономическом форуме в Давосе: «Нам нужно гораздо больше энергии в мире, чем мы думали раньше… Я считаю, что мы все еще недооцениваем количество энергии, требуемое этой технологией».

Эта статья была создана и переведена при содействии AI и прошла проверку редактором. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими правилами и условиями.





Source link

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
bitcoin
Bitcoin (BTC) $ 56,766.21 2.70%
ethereum
Ethereum (ETH) $ 2,336.75 0.96%
tether
Tether (USDT) $ 0.999737 0.09%
bnb
BNB (BNB) $ 515.89 1.42%
solana
Solana (SOL) $ 133.13 2.12%
usd-coin
USDC (USDC) $ 0.999523 0.11%
xrp
XRP (XRP) $ 0.534740 0.78%
staked-ether
Lido Staked Ether (STETH) $ 2,335.71 1.06%
dogecoin
Dogecoin (DOGE) $ 0.102501 5.54%
tron
TRON (TRX) $ 0.153829 0.03%
the-open-network
Toncoin (TON) $ 5.19 4.79%
cardano
Cardano (ADA) $ 0.339494 2.34%
avalanche-2
Avalanche (AVAX) $ 23.67 1.26%
wrapped-steth
Wrapped stETH (WSTETH) $ 2,753.25 1.21%
wrapped-bitcoin
Wrapped Bitcoin (WBTC) $ 56,781.21 2.93%
shiba-inu
Shiba Inu (SHIB) $ 0.000013 1.80%
weth
WETH (WETH) $ 2,338.53 1.10%
bitcoin-cash
Bitcoin Cash (BCH) $ 320.13 4.01%
chainlink
Chainlink (LINK) $ 10.38 0.13%
polkadot
Polkadot (DOT) $ 4.25 1.81%
dai
Dai (DAI) $ 0.999853 0.15%
leo-token
LEO Token (LEO) $ 5.46 0.77%
uniswap
Uniswap (UNI) $ 6.65 3.97%
litecoin
Litecoin (LTC) $ 60.56 0.00%
near
NEAR Protocol (NEAR) $ 3.97 4.40%
kaspa
Kaspa (KAS) $ 0.158288 4.34%
wrapped-eeth
Wrapped eETH (WEETH) $ 2,450.76 1.18%
internet-computer
Internet Computer (ICP) $ 7.73 3.37%
monero
Monero (XMR) $ 171.00 0.30%
pepe
Pepe (PEPE) $ 0.000007 2.42%
fetch-ai
Artificial Superintelligence Alliance (FET) $ 1.20 7.68%
aptos
Aptos (APT) $ 6.22 2.04%
stellar
Stellar (XLM) $ 0.092662 2.23%
ethereum-classic
Ethereum Classic (ETC) $ 18.23 1.19%
ethena-usde
Ethena USDe (USDE) $ 0.999330 0.00%
first-digital-usd
First Digital USD (FDUSD) $ 0.997401 0.44%
sui
Sui (SUI) $ 0.943517 1.61%
blockstack
Stacks (STX) $ 1.52 6.43%
okb
OKB (OKB) $ 37.38 2.28%
polygon-ecosystem-token
POL (ex-MATIC) (POL) $ 0.379889 0.02%
crypto-com-chain
Cronos (CRO) $ 0.078922 0.28%
filecoin
Filecoin (FIL) $ 3.56 3.72%
aave
Aave (AAVE) $ 138.24 9.71%
bittensor
Bittensor (TAO) $ 275.96 9.25%
immutable-x
Immutable (IMX) $ 1.25 3.01%
render-token
Render (RENDER) $ 5.05 3.07%
hedera-hashgraph
Hedera (HBAR) $ 0.050558 0.89%
optimism
Optimism (OP) $ 1.53 6.15%
mantle
Mantle (MNT) $ 0.555842 0.76%
arbitrum
Arbitrum (ARB) $ 0.518507 0.62%