A IA não está se tornando mais inteligente, mas sim mais exigente em termos de poder e custo.
Imagem gerada por Gemini AI
Pesquisadores do MIT quantificaram a capacidade computacional necessária para 809 grandes modelos de linguagem, revelando demandas significativas de recursos que podem sobrecarregar os data centers. O estudo destaca uma tendência de aumento nos custos associados ao treinamento de modelos de IA, enfatizando a necessidade de soluções computacionais mais eficientes em termos de energia para sustentar o crescimento das aplicações de IA.
A Demanda Crescente por Poder Computacional da IA Aumenta os Custos
Uma análise recente do MIT destaca uma tendência preocupante no desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs): um aumento significativo no poder computacional necessário para treinar esses sistemas está levando a custos operacionais mais altos. A pesquisa indica que o poder computacional necessário para 809 dos maiores modelos de linguagem disparou dramaticamente, levantando preocupações sobre a sustentabilidade dos avanços em IA.
A demanda computacional média para o treinamento de LLMs aumentou mais de 10 vezes nos últimos dois anos, impulsionada pela complexidade dos modelos e pela escala em que operam. Treinar um único LLM exigia aproximadamente 1,5 milhão de horas de GPU em 2020; em 2023, esse número subiu para cerca de 15 milhões de horas de GPU.
Além disso, os pesquisadores do MIT observaram que o consumo de energia associado a esses modelos está crescendo em uma taxa alarmante, potencialmente contribuindo de forma significativa para as emissões de carbono se práticas sustentáveis não forem implementadas. Isso é preocupante, pois a indústria de IA busca equilibrar inovação com responsabilidade ambiental.
Essas descobertas destacam o ônus financeiro de alimentar sistemas de IA, o que pode remodelar modelos de negócios e influenciar a acessibilidade das tecnologias de IA em diferentes setores.
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📰 Fonte original: https://www.zdnet.com/article/ai-isnt-getting-smarter-its-getting-more-expensive-mit-report-finds/
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