Da kunstig intelligens (AI) hurtigt virker sin komplekse magi på den ene sektor af økonomien efter den anden, er der et stadig mere presserende behov for computerressourcer til at drive al denne maskinintelligens.
At træne en model som ChatGPT koster mere end $5 millioner, og at køre den tidlige ChatGPT-demo, selv før brugen steg til dets nuværende niveau, koster OpenAI omkring $100,000 om dagen. Og AI er mere end blot tekstgenerering; Anvendelse af kunstig intelligens på praktiske problemer på tværs af flere industrier kræver lignende store neurale modeller, der er trænet i en række forskellige datatyper - medicinsk, finansiel, kundeinformation, geospatial og så videre. At bevæge sig ud over begrænsningerne af den nuværende neurale net AI mod systemer med højere niveauer af kunstig generel intelligens vil næsten helt sikkert være endnu mere computerkrævende.
Det er kun naturligt, at et lille, men stigende antal kryptominearbejdere nu ser på, hvordan de kan udnytte deres egen computerinfrastruktur til at hjælpe med at skubbe AI-revolutionen frem.
Relateret: Fra Bernie Madoff til Bankman-Fried er Bitcoin-maksimalister blevet valideret
Bitcoin (BTC) minedrift er fortsat en lukrativ forretning. Udvinding af andre kryptovalutaer kan stadig tjene penge, men det er et hurtigt skiftende landskab. Æter (ETH) minearbejdere, for eksempel, fik et stort hit i slutningen af sidste år, da Ethereum-netværket skiftede fra proof-of-work til proof-of-stake.
Den økonomiske og tekniske situation i kryptorummet i løbet af de sidste to år har drevet et stigende antal kryptomineorganisationer til at udforske potentialet i at udnytte deres faciliteter til andre formål, såsom højtydende databehandling og især AI.
Den specifikke computerhardware, der er nødvendig for high-performance computing (HPC) eller AI-behandling, er ofte forskellig fra, hvad der er optimalt til kryptomining. Men at købe servere er generelt ikke den sværeste del af oprettelsen af en minedrift. At få den elektriske strøm og køling og sikkerhed og anden fysisk infrastruktur på plads er en stor omkostning og indsats, og alt dette forbliver nogenlunde det samme, uanset om man hoster RAM-lette GPU'er passende til ETH-mining eller RAM-tung GPUS passende til AI-modellæring .
Minefirmaet Hut 8 har ført an og udnyttet sine tidligere minedrift-dedikerede computerfaciliteter til maskinlæring og andre HPC-applikationer. Hive Blockchain har gjort det samme i nogen tid, og fyldt sine servere med processorkort, der "kan bruges til cloud computing og AI-applikationer og gengivelse til tekniske applikationer, udover videnskabelig modellering af væskedynamik."
Måske mest interessant er potentialet for minearbejdere til at flytte deres computerressourcer til AI på en måde, der forbliver fuldt ud inden for blockchain-området - ved at bruge dem til at køre AI-processer, der er hostet i decentraliserede blockchain-baserede netværk. Denne mulighed er givet af en række AI-projekter forbundet med deres egne altcoins, såsom Fetch.ai (FET), Ocean (OCEAN) Matrix AI Network (MAN), Cortex (CTXC) og mit eget projekt, SingularityNET (AGIX), og dets forskellige økosystemprojekter, såsom NuNet (NTX) og den nye ledgerless blockchain HyperCycle. AI-relaterede altcoins har klaret sig godt i den første del af 2023, da markedet er kommet til at forstå potentialet for decentraliseret AI-software.
Relateret: Bør Bored Ape-købere være juridisk berettiget til refusion?
Det har stået klart siden før Bitcoins hvidbog, at fusionen af distribueret databehandling, stærk kryptering og decentral kontrol har brede anvendelser ud over det økonomiske. Det er derfor, vi har blockchain-projekter i områder, der spænder over næsten alle vertikale markeder - medicin, forsyningskæde, spil, robotteknologi og så videre. Da hvert af disse forretningsdomæner bliver domineret af AI, vil decentralisering af softwaren og hardwaren, der ligger til grund for AI, være et kritisk aspekt af decentralisering af den globale økonomi. Genanvendelse af en del af kryptomine-hardware til at køre AI-behandling, hvoraf nogle er pakket ind i AI-orienterede kryptonetværk, vil i stigende grad indgå i historien.
Hvis en ikke-triviel del af den globale AI-behandling ender med at blive udført på kryptominefaciliteter, kan dette have konsekvenser ud over finansiering. Crypto-minerigge er baseret i forskellige juridiske jurisdiktioner og ejes af en række forskellige parter. Et globalt distribueret AI-netværk spredt på tværs af kryptominerigge ville være dramatisk sværere for regeringer eller andre parter at kontrollere centralt end et AI-netværk centreret i Big Tech-ejede serverfarme (den nuværende standard for AI). Hvorvidt dette er godt eller dårligt AI etikmæssigt afhænger af dit skøn over karakteren af Big Tech og stor regering.
Ben Goertzel er administrerende direktør og grundlægger af SingularityNET og formand for Artificial General Intelligence Society. Han har arbejdet som forsker ved en række organisationer, især som chefforsker hos Hanson Robotics, hvor han var med til at udvikle Sophia. Han fungerede tidligere som forskningsdirektør ved Machine Intelligence Research Institute, som chefforsker og formand for AI-softwarevirksomheden Novamente og som formand for OpenCog Foundation. Han dimitterede fra Temple University med en ph.d. i matematik.
Denne artikel er til generel informationsformål og er ikke beregnet til at være og bør ikke opfattes som juridisk rådgivning eller investeringsrådgivning. De synspunkter, tanker og meninger, der udtrykkes her, er forfatterens alene og afspejler eller repræsenterer ikke nødvendigvis Cointelegraphs synspunkter og meninger.
Kilde: https://cointelegraph.com/news/cryptocurrency-miners-may-lead-the-next-stage-of-ai