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Inteligência Artificial

Empresas mudam foco de criptomoedas para IA generativa

Empresas de tecnologia estão lucrando com uma demanda sem precedentes por poder computacional necessário para operar a inteligência artificial (IA).

Publicado por
Vinicius Siqueira

Desde que a inteligência artificial generativa explodiu na consciência global em 2023, uma demanda sem precedentes por poder computacional surgiu ao lado da demanda por aplicativos que utilizam essa tecnologia.

Ferramentas como o ChatGPT da OpenAI exigem milhares de GPUs (unidades de processamento gráfico) da Nvidia para processar suavemente todas as informações sendo fornecidas e produzidas. Na semana passada, a Nvidia comparou as GPUs aos metais de terras raras para a inteligência artificial, afirmando que são “fundamentais” para o funcionamento da IA generativa hoje.

A energia necessária para alimentar todo esse hardware equivale à de um pequeno país, de acordo com um relatório divulgado pela empresa de energia francesa Schneider Electric no ano passado.

A Fortune Business Insights estimou no início deste ano que o tamanho do mercado global de GPU foi avaliado em US$2,39 bilhões em 2022 e projeta um crescimento de US$3,16 bilhões em 2023 para US$25,53 bilhões até 2030. A Nvidia afirma que mais de 40.000 empresas utilizam GPUs da Nvidia para inteligência artificial e computação acelerada.

Para atender à demanda, a Nvidia anunciou em agosto que triplicaria a produção de suas GPUs. Em novembro, a Microsoft assinou um contrato de vários anos com a Oracle para fornecer poder de computação para a funcionalidade Bing Chat AI.

Agora, empresas que antes atendiam ao boom na mineração de criptomoedas estão se reposicionando para aproveitar a última corrida do ouro de dados.

A empresa canadense Hive Blockchain mudou seu nome em julho para Hive Digital Technologies e anunciou que estava se reposicionando para IA.

“A Hive tem sido uma força pioneira no setor de mineração de criptomoedas desde 2017. A adoção de um novo nome sinaliza uma mudança estratégica significativa para aproveitar o potencial da tecnologia de computação em nuvem GPU, uma ferramenta vital no mundo da IA, aprendizado de máquina e análise avançada de dados, permitindo-nos expandir nossos canais de receita com nossa frota de GPUs Nvidia”, disse a empresa em seu anúncio na época.

Para outros, como a Iris Energy – uma empresa de data centers – cofundada pelo australiano Daniel Roberts, esse foi o plano o tempo todo. A Iris não precisou fazer alterações na forma como a empresa operava quando o boom da IA apareceu, disse Roberts ao The Guardian Austrália.

“Nossa estratégia realmente foi sobre lançar a plataforma de data center com mineração de bitcoin e, em seguida, apenas preservar a opção no mundo digital como um todo. A distinção conosco e os mineradores de criptomoedas é que não somos realmente mineradores, somos pessoas de data center.”

A empresa ainda destaca sua capacidade de mineração de bitcoin, mas nos resultados mais recentes, a Iris disse que está bem posicionada para “computação densa de energia” com 100% de energia renovável. Roberts disse que não era uma situação de “ou um ou outro” entre a mineração de bitcoin e a IA.

Apesar do que foi declarado como um “inverno cripto” em 2023, o valor do bitcoin atingiu uma máxima de dois anos de US$49.061 em 11 de janeiro, depois que o regulador de valores mobiliários dos EUA aprovou os primeiros fundos negociados em bolsa (ETFs) listados nos EUA para rastrear o bitcoin. Ele voltou abaixo de US$40.000 esta semana.

Assim como a mineração de criptomoedas, a enorme potência de computação necessária pelos sistemas de IA significa enormes quantidades de energia e emissões de carbono para alguns dos centros.

Empresas de IA como a OpenAI mantêm em segredo suas emissões de carbono, mas estima-se que o treinamento da iteração anterior do GPT – o GPT-3 – consumiu 1.287 megawatt-horas de eletricidade e gerou 552 toneladas de CO2 – equivalente a 123 carros a gasolina dirigindo por um ano.

A Iris Energy vê o uso de energias renováveis não apenas como melhor para o meio ambiente, mas como um redutor de custos.

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Este post foi modificado pela última vez em 26 de janeiro de 2024 17:36

Vinicius Siqueira

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