Ayer, el Wall Street Journal informó que el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, quiere recaudar hasta 7 billones de dólares para un proyecto tecnológico «tremendamente ambicioso» destinado a aumentar la capacidad mundial de chips, financiado por inversores, incluidos los Emiratos Árabes Unidos, lo que a su vez ampliará enormemente su capacidad para potenciar modelos de IA. Si bien esto puede ser simplemente un disparo a la luna de ensueño por parte de Altman, o un generador de exageraciones similar al de Elon Musk, lo que no está en duda es el impacto ambiental de un esfuerzo tan masivo, según Sasha Luccioni, líder climática e investigadora de Hugging Face. «Si funciona, la cantidad de recursos naturales que se necesitarán será simplemente alucinante», dijo a VentureBeat. «Incluso si la energía es renovable (lo cual no está garantizado), la cantidad de agua y minerales de tierras raras necesarias es astronómica». A modo de comparación, en septiembre de 2023 Fortune informó que las herramientas de inteligencia artificial impulsaron un aumento del 34 % en el consumo de agua de Microsoft; Según los informes, el modelo Llama 2 de Meta consumió el doble de agua que Llama 1; y un estudio de 2023 encontró que el entrenamiento GPT-3 de OpenAI consumió 700.000 litros de agua. Evento VB The AI ​​Impact Tour – Nueva York Estaremos en Nueva York el 29 de febrero en asociación con Microsoft para discutir cómo equilibrar los riesgos y las recompensas de las aplicaciones de IA. Solicite una invitación al evento exclusivo a continuación. Solicite una invitación Y más allá del impacto ambiental, la escasez de minerales de tierras raras como el galio y el germanio incluso ha contribuido a inflamar la guerra mundial de chips con China. Luccioni criticó a Altman por no centrarse en métodos de IA más eficientes para desarrollar la IA. En cambio, dijo, «está adoptando un enfoque de fuerza bruta y la gente lo llama… ¿visionario?». El acceso a la GPU se ha convertido en una lucha clave en la IA de Silicon Valley. Pero el hecho es que el deseo de Altman de abordar la actual escasez de GPU y remodelar el panorama de los semiconductores no es inusual. El verano pasado, VentureBeat informó sobre cómo el acceso a la GPU H100 informática de alto rendimiento, ultra cara y difícil de conseguir de Nvidia para la formación de modelos de lenguaje grande (LLM) se estaba convirtiendo en el «principal chisme» de Silicon Valley. Y apenas la semana pasada, Meta ofreció una inmersión profunda en su estrategia de IA en su última convocatoria de resultados. El director ejecutivo, Mark Zuckerberg, dijo que para construir una «inteligencia general completa» de IA, el primer requisito clave es una «infraestructura informática de clase mundial». Zuckerberg continuó repitiendo lo que había revelado recientemente en un reciente Instagram Reel: que para finales de este año Meta tendrá alrededor de 350.000 H100; incluidas otras GPU, el total será de alrededor de 600.000 equivalentes de cómputo H100. La compañía planea continuar invirtiendo agresivamente en esta área, explicó: «Para construir los clústeres más avanzados, también estamos diseñando centros de datos novedosos y diseñando nuestro propio silicio personalizado especializado para nuestras cargas de trabajo». Luccioni ha sido crítico con la transparencia de Nvidia sobre la huella de carbono de sus productos (que están diseñados por la empresa pero fabricados por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company: «Nvidia aún no ha publicado ninguna información sobre la huella medioambiental de su fabricación», dijo, Y agregó que los desechos electrónicos en su conjunto también son un «gran problema porque la gente quiere las nuevas GPU y esencialmente están desechando las viejas después de uno o dos años». En el Informe de Responsabilidad Corporativa de 2023 de Nvidia, la compañía dijo que «las emisiones son generado en cada etapa del ciclo de vida de nuestro producto, incluida la fabricación dentro de nuestra cadena de suministro. Desde 2014, esperamos que nuestros principales proveedores de fabricación por contrato de sistemas y fabricación de silicio informen sobre su uso anual de energía y agua, residuos, emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), y metas y objetivos de reducción a través de la Encuesta Ambiental de RBA o CDP. También esperamos que un tercero verifique las emisiones de GEI de los proveedores. Utilizamos los datos de estos proveedores para comprender mejor el impacto de la fabricación de nuestros productos y asignar las emisiones de carbono a nuestros clientes”. Es poco probable que OpenAI tenga más transparencia. En general, Luccioni sostiene que hoy hay menos transparencia en lo que respecta al impacto ambiental de la IA, y es poco probable que cambie pronto con la nueva marcha de recaudación de fondos de Altman. “Si miras el documento PaLM 1 de Google, que fue en 2022, y luego Palm 2 [released in May 2023]la cantidad de información que proporcionaban se redujo drásticamente”, dijo. En el artículo original, explicó, Google compartió suficiente información para poder realizar estimaciones del uso de energía. «Ahora [companies] ni siquiera digas cuánto tiempo tomó [to train]»Cuántos chips usaron, ya no se proporciona absolutamente ninguna información», dijo. Pero en general, Luccioni dice que no está demasiado preocupada: «Creo que esto es sólo un proyecto lunar que en realidad no funcionará», dijo. “Pero eso pondrá [Altman] a la par de Elon en términos de proyectos extravagantes que atraen la atención y generan entusiasmo”. La misión de VentureBeat es ser una plaza digital para que los tomadores de decisiones técnicas adquieran conocimientos sobre tecnología empresarial transformadora y realicen transacciones. Descubra nuestros Briefings.

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