AI訓練或引發全球能源危機

Akash創辦人Greg Osuri警告AI訓練可能引發全球能源危機

Akash創辦人Greg Osuri在接受Cointelegraph訪問時表示，人工智能（AI）可能很快需要核能來進行訓練，並呼籲採取更可持續的方法來訓練模型。

Osuri在新加坡的Token2049活動中接受Cointelegraph的Andrew Fenton訪問時指出，業界低估了計算需求翻倍的速度以及隨之而來的環境成本。他提到，數據中心目前已經消耗了數百兆瓦的化石燃料電力。

Osuri警告這一趨勢可能會引發能源危機，導致家庭電費上漲，並每年增加數百萬噸的新排放。他表示：“我們正處於一個AI正在造成死亡的時刻，”並指出集中使用化石燃料對健康的影響。

去中心化如何緩解AI的能源問題

根據彭博社在9月30日的報導，AI數據中心正在推高美國的電力成本。報告強調，數據中心已經導致日常家庭的能源賬單上升。根據報導，在數據中心附近的地區，批發電力成本在五年內上漲了267%。

Osuri告訴Cointelegraph，去中心化是替代方案。他表示，與其將芯片和能源集中在大型數據中心，不如在小型混合GPU的網絡中進行分佈式訓練，這樣可以提高效率和可持續性。他說：“一旦激勵措施確定，這將像挖礦一樣迅速發展。”他補充說，家庭電腦最終也可能通過提供閒置的計算能力來獲得代幣。

這一願景與比特幣挖礦的早期階段相似，當時普通用戶可以貢獻他們的處理能力到網絡中並獲得獎勵。這次，“挖礦”將是訓練AI模型，而不是解決密碼學難題。Osuri表示，這可以讓普通人參與AI的未來，同時降低開發者的成本。

挑戰依然存在

儘管潛力不可否認，Osuri表示挑戰依然存在。跨越不同GPU進行大規模模型訓練需要在軟件和協調方面的技術突破。他指出，這是業界剛開始解決的問題。他提到：“大約六個月前，幾家公司開始展示分佈式訓練的幾個方面，但沒有人將所有這些因素結合起來並實際運行一個模型。”他補充說，這可能會在年底前改變。

另一個障礙是創建公平的激勵系統。Osuri表示：“困難的部分是激勵。為什麼有人會將自己的電腦用於訓練？他們能得到什麼回報？這比實際的算法技術更難解決。”

儘管面臨這些障礙，Osuri堅持認為去中心化的AI訓練是必要的。通過在全球網絡中分散工作負載，他表示AI可以減輕能源網絡的壓力，降低碳排放，並創造一個更可持續的AI經濟。

在當前的環境中，AI的發展不僅需要技術創新，還需要對能源消耗的深刻反思。Osuri的觀點提醒我們，隨著技術的進步，我們必須同時考慮其對環境的影響。去中心化的AI訓練不僅是一種技術解決方案，更是一種對未來可持續發展的承諾。

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