L'IA non sta diventando più intelligente, ma sta diventando più affamata di risorse e costosa
Immagine generata da Gemini AI
I ricercatori del MIT hanno quantificato la potenza di calcolo necessaria per 809 modelli di linguaggio di grandi dimensioni, rivelando richieste di risorse significative che potrebbero mettere a dura prova i centri di dati. Lo studio mette in evidenza una tendenza verso l’aumento dei costi associati all'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, sottolineando la necessità di soluzioni di calcolo più efficienti dal punto di vista energetico per sostenere la crescita delle applicazioni AI.
La Crescente Domanda di Potenza di Calcolo dell'IA Fa Aumentare i Costi
Un'analisi recente del MIT mette in evidenza una tendenza preoccupante nello sviluppo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM): un aumento significativo della potenza di calcolo necessaria per addestrare questi sistemi sta portando a costi operativi più elevati. La ricerca indica che la potenza di calcolo necessaria per 809 dei più grandi modelli di linguaggio è aumentata notevolmente, sollevando preoccupazioni sulla sostenibilità dei progressi nell'IA.
La domanda media di calcolo per l'addestramento degli LLM è aumentata di oltre 10 volte negli ultimi due anni, spinta dalla complessità dei modelli e dalla scala in cui operano. L'addestramento di un singolo LLM richiedeva circa 1,5 milioni di ore GPU nel 2020; entro il 2023, questa cifra è salita a circa 15 milioni di ore GPU.
Inoltre, i ricercatori del MIT hanno notato che il consumo energetico associato a questi modelli sta aumentando a un ritmo allarmante, potenzialmente contribuendo in modo significativo alle emissioni di carbonio se non vengono attuate pratiche sostenibili. Questo è preoccupante poiché l'industria dell'IA cerca di bilanciare innovazione e responsabilità ambientale.
Questi risultati evidenziano il peso finanziario dell'alimentazione dei sistemi di IA, che potrebbe rimodellare i modelli di business e influenzare l'accessibilità delle tecnologie di IA in diversi settori.
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📰 Fonte originale: https://www.zdnet.com/article/ai-isnt-getting-smarter-its-getting-more-expensive-mit-report-finds/
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