AIコンピューティングとコンピューティングパワーマイニングモデルの組み合わせを想像してみてください

最近、AI分野でセンセーショナルなニュースがありました。 OpenAIと呼ばれるチームは、1,750億のパラメータと45テラバイトのデータを使用し、1,200万ドルを費やして大きな「おもちゃ」を作成し、GPT-3 AIモデルを作成しました。もちろん、この GPT-3 は誰もが想像するほどスマートではありません。 GPT-3 モデルによってキーワードに基づいて生成された一部の英語記事には、文法的な誤りや複数の単語の繰り返し使用が含まれているという報告もありますが、以前の AI モデルと比較すると、すでにはるかに進歩しています。

AIは近年、比較的注目されている業界です。 AIの爆発的な発展は、GoogleのAlphaGoが囲碁でイ・セドルを破ったことから始まった。もちろん、画期的なゲームとして、それは広範囲にわたる意義を持っています。 AlphaGoに続いて、非常に強力なAI囲碁プレイヤーが数多く登場し、AIをテーマとしたSF映画も数多く上演され、AIブームが本格的に始まりました。

AlphaGo の成功は主に人工ニューラル ネットワーク技術の成熟によるものです。簡単に言うと、既存のデータをトレーニングに使用し、元のデータから特徴を抽出し、さまざまな線形計算やその他の行列計算などを実行して、最終的に新しいデータを生成するモデルです。データを複数回入力して計算することで、「多大な努力で奇跡を起こすことができます。」もちろん、ここで必要な計算量は依然として非常に大きいです。

AIには、大きく分けてアルゴリズムとハードウェアの2つの方向性があります。近年のアルゴリズムの発展は比較的順調ですが、ハードウェアの制限により、AI の発展は依然として比較的遅れています。ビジネスで使用する場合、従来の電話による顧客サービスに代わるだけのものになります。より深いレベルに到達するには、まだ長い道のりがあるかもしれません。

現在、AIのトレーニングは主にGPUなどのハードウェアを使用して行われており、コンピューティングパワーはAIの開発において非常に重要な要素です。コンピューティングチップはまだ比較的弱いです。モデルのトレーニングには多額の費用がかかるだけでなく、完了するまでに数か月、場合によっては 1 年近くもかかります。バグが発生した後でも、チームはあえて再計算しません。そのため、AI コンピューティング能力に対する市場の需要は依然として非常に強く、多数のチップ設計企業が AI チップの研究を開始することにもつながっています。

AI チップは、デジタル通貨のマイニングに使用される CPU、GPU、FPGA、ASIC などのチップと同様に、特別なチップとして理解できます。それらはすべて特定のタスクを実行し、結果を返す必要があります。独自のコンピューティングチップ業界では、Bitmain が非常によく知られていることは誰もが知っています。例えば、ビットコインなどのデジタル通貨のマイニングチップは、通常の汎用チップよりも数十倍も効率的です。そのため、マイニングチップの研究開発企業にとって、マイニングチップの計算能力をAIチップの分野に応用できれば、より大きなインパクトを与えることになるでしょう。

現在、Bitmain、Canaan TechnologyなどがAIチップに力を入れ始めている。実際、彼らも自らの強みを生かしているのです。 AI 計算の特定のリンクで ASIC チップが使用され、既存の汎用チップが置き換えられると (人工ニューラル ネットワークは、画像処理など、理論的には ASIC 化できる多くの数学的計算を使用します)、AI 分野も急速に発展するでしょう。その見通しは当然ながら非常に印象的です。ビットコインネットワーク全体の現在の計算能力は、実際に世界のスーパーコンピューターの合計計算能力を超えており、効率も非常に高いことをご存知でしょう。

AI市場とマイニング市場を比較すると、ビットコインの専用コンピューティングチップでは消費電力を大幅に削減することが基本的に難しいことがわかります。つまり、今後のマイニングマシン間の競争は、依然としてプロセスコストに焦点が当てられる可能性がある。高度な低電力コンピューティングチップの改善の余地は今後数十年で徐々に減少するため、将来的には市場が確実に飽和状態になるでしょう。

まあ、新しい優れたマイニングコインが登場しなければ、マイニングマシンメーカーにとっては悪いことになるでしょう。 AIの分野では、アルゴリズムが比較的成熟しており、データの取得も比較的容易になっています。現在、主な問題はコンピューティングパワーチップであり、これが AI 分野における最大の難題となっています。

マイニング分野では、将来的にAIチップを適切に使用すれば、現在と同様のマイニングファームのコンピューティングパワーモデルを構築できる可能性があります。企業は AI アルゴリズムを使用して関連するシミュレーションを実行し、デジタル通貨のマイニングに似たモデルを使用してマイニング プールにタスクを割り当てる必要があると大胆に想像できます。マイニング プールはタスクを分解し、多数のマイニングで AI 計算を実行できるようにして、マイニングが利益を上げられるようにします。これにより、完全な閉ループが形成されます。同時に、このリンクでは、関連する計算のコストを削減し、計算時間を短縮できるため、企業にメリットをもたらします。

同時に、5G、人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、AIなどの現在のハイテク技術のほとんどは非常に有望であるにもかかわらず、一般の人々が参加できるチャネルが非常に少ないことも私たちは皆知っています。言い換えれば、私たちのほとんどは、テクノロジーの参加者や貢献者ではなく、基本的に消費者としてしか行動できないのです。ここでの違いは、これらのハイテクによってもたらされる開発の利益は、私たちのほとんどとはほとんど関係がないということです。株式市場に参加する方法はあるとしても、やはり不親切なようです。

このマイニングのようなモデルを通じて、一般の人々は実際に AI コンピューティング能力を備えたデバイスを購入し、自宅やマイニング ファームで関連するコンピューティング タスクを実行できるようになります。最終的な収入もマシンの作業負荷に基づいて証明され、一般の人々が真に AI 産業チェーンに参加できるようになります。

実際、COVID-19パンデミック中にすでにこのモデルを経験したチームもあります。メディアの報道によると、今年初め、イーサリアムのマイナーがCOVID-19関連の研究を行うために計算能力を寄付しており、これは良いスタートだったという。

暗号通貨の世界には、「コンピューティングは力である」という有名な格言があります。計算能力は力です。将来的には、デジタル通貨のマイニングでも AI の分野でも、実際に多くのコンピューティングが行われるようになるでしょう。コンピューティングの分散運用は、実際に一般の人々の参加を大幅に増加させ、よりインテリジェントな方向への社会の発展を促進しました。同時に、参加者はコンピューティング報酬も得ることができます。結局のところ、コンピューティング能力を制御する者が未来を制御するのです。これが真実です。この観点から、マイニングファームなどの専用タスクコンピューティングプラントも将来的には大きな社会的価値と意義を持つことになります。