Основні криптовалюти або не вигідно видобувати за допомогою відеокарт, або це просто неможливо, бо криптовалюта змінила спосіб роботи. Без роботи залишилися десятки ферм кожна із сотень та тисяч потужних відеокарт. Нині власники цих ферм пробують заробляти в новій сфері штучного інтелекту. Бум попиту на чипи високого класу, що сприяє зростанню штучного інтелекту, дав нове життя деяким тим майнерам, хто пережив останній цикл технологічного ажіотажу.
Під час криптопідйому компанія Satoshi Spain продала та здала в оренду сотні вдосконалених комп’ютерів, відомих як майнінг-риги, оснащених потужними графічними процесорами. Потім, оскільки багато з них простоювали, починаючи з минулого року через падіння видобутку валют, іспанська компанія почала допомагати своїм клієнтам переобладнати машини для обчислень штучного інтелекту.
Сьогодні машини Satoshi Spain обробляють робочі навантаження штучного інтелекту для стартапів, університетів та окремих розробників у Європі.
«Ви все ще можете заробляти гроші на своїй установці для майнінгу, — сказав засновник Satoshi Spain Алехандро Ібаньєз де Педро. – Це майнінг 2.0».
Satoshi Spain є однією з багатьох реформованих компаній, пов’язаних із криптовалютним бізнесом, які звернули увагу на бум штучного інтелекту. Для нього одним із найважливіших активів є доступ до графічних чипів.
Завдяки своїй архітектурі у вигляді тисяч однотипних обчислювальних блоків – кожен графічний чип добре підходить для обчислення завдань у паралельному режимі. Саме тому відеокарти є важливими для комп’ютерних ігор: потрібно одночасно обраховувати сотні тисяч пікселів зображення для виведення на екран.
Згодом виявилося, що відеочипи добре підходять для інших типів інтенсивних обчислень, включаючи створення нових одиниць криптовалюти. Вони також підходять для виконання обчислювальних навантажень, необхідних для навчання та запуску систем штучного інтелекту, які генерують складний текст і зображення.
Попит на такі процесори стрімко зріс завдяки вірусному успіху ChatGPT – чат-бота, який працює на основі генеративного штучного інтелекту та здатний відповідати на запитання людською мовою. Дефіцит обчислювальної потужності викликав конкуренцію за захоплення обчислювальної потужності та пошук обхідних шляхів.
Два роки тому, коли ціни на криптовалюту стрімко зростали, майнери намагалися створювати та купувати апаратне забезпечення з графічним процесором для карбування цифрових монет. Обвал цін і зміни в механіці найпопулярнішої криптовалюти призвели до того, що багато машин було вимкнено, утворивши невикористаний ресурс. Вілл Мейсон, керівник Juice Labs, мережевого стартапу штучного інтелекту, називає непрацюючі чипи «темними графічним процесором».
Стартапи та майнери перезавантажують їх, щоб справлятися з навантаженнями штучного інтелекту. Деякі компанії перепрограмують і змінюють призначення своїх машин, тоді як інші виймають графічні процесори з неактивних машин і перепродають їх для використання в комп’ютерах, що займаються штучним інтелектом.
Механіка майнінгу криптовалюти відрізняється від навчання чи запуску моделей штучного інтелекту. Майнінг використовує графічні процесори для вирішення все більш складної арифметичної задачі. Навчання штучного інтелекту передбачає простіші обчислення, але великий обсяг даних, необхідний для створення мови або зображень, потребує багато ідентичних мікросхем, які працюють узгоджено, і багато пам’яті.
Хоча конвертувати їх не завжди легко або дешево, оновлені установки для майнінгу можуть бути доступнішими, ніж інфраструктура штучного інтелетку, яку пропонують провідні хмарні компанії. Вони часто використовуються стартапами та університетами, які мають проблеми з отриманням обчислювальної потужності деінде. Компанії зі штучним інтелектом зазвичай покладаються на хмарних гігантів, таких як Microsoft і Amazon, щоб забезпечити обчислювальну інфраструктуру, але хмарні титани іноді майже повністю завантажені або менш зацікавлені в менших замовленнях.
Інтенсивні вимоги до навчання цього програмного забезпечення та сплеск інтересу користувачів змусили шукати додаткові обчислювальні потужності навіть найбільших гравців. Сем Альтман, виконавчий директор стартапу OpenAI, що стоїть за ChatGPT, нещодавно заявив, що попит на продукти його компанії значно перевищує її здатність впоратися з ним.
Для компаній, які шукають варіанти, зміна способу карбування однієї криптовалюти створила величезну кількість невикористаних мікросхем. Десятки мільйонів графічних процесорів стали доступними після того, як мережа Ethereum — друга за величиною криптовалюта після біткойнів — усунула потребу в цих чипах, припинивши практику майнінгу нових монет на базі інтенсивних обчислень.
Близько 20% звільнених чипів можна перепрофілювати для навчання моделей штучного інтелекту, сказав Віпул Вед Пракаш, генеральний директор альтернативного хмарного провайдера Together.
«Ви бачите, що все більше представників світу криптомайнінгу дивляться на участь у штучному інтелекті, — сказав Пракаш. – Ця тенденція почала розвиватися».
Together використовує обладнання колишніх криптомайнерів для створення віртуальних серверних ферм. Він орендував тисячі графічних процесорів, щоб допомогти розробникам штучного інтелекту працювати над хмарним сервісом Together. У травні він залучив 20 мільйонів доларів початкового фінансування.
Демі Гуо, засновник стартапу Mellis AI, який розробляє програми штучного інтелекту, не змогла отримати необхідну ціну для обробки даних або потужність у провідних хмарних постачальників, тому вона використовує перепрофільоване обладнання, доступне через хмару Together.
«Це дешевше, ніж місця з дуже розвиненою інфраструктурою», – сказала вона.
Саураб Вій побудував бізнес штучного інтелекту навколо мікросхем, які раніше використовувалися для майнінгу. Його стартап Monster має доступ до понад 30 000 чипів, більшість із яких колись використовувалися для майнінгу.
Він уклав сотні угод з майнерами Ethereum, які намагалися знайти нові способи заробити гроші на своєму дорогому обладнанні. Графічні чипи є одними з найдорожчих частин їхніх машин і можуть коштувати десятки тисяч доларів.
Люди почали панікувати»щодо того, що робити зі своїм обладнанням для майнінгу, сказав Вій.
Незрозуміло, наскільки велику роль можуть відігравати криптомайнери в задоволенні зростаючого попиту на обчислювальну потужність штучного інтелекту. Перепрофільовані майнінгові установки часто створюються вдома та використовують відеокарти, які не підходять для навантаження програмного забезпечення для навчання штучного інтелекту.
З 2019 року компанія, що займається центрами обробки даних, CoreWeave оновлює майнінгові установки для виконання таких завдань, як рендеринг зображень, науковий аналіз і штучний інтелект. Для цього він вирвав більшість нутрощів своїх майнінгових установок. Компанія інвестувала значні кошти в нові високоякісні чипи центрів обробки даних Nvidia, багато з яких коштують 30 000 доларів кожен, щоб перебудувати машини.
Захоплення штучним інтелектом нещодавно допомогло компанії зібрати 400 мільйонів доларів від Nvidia та інших компаній. Генеральний директор CoreWeave Майкл Інтратор каже, що майнерам, які прагнуть зробити поворот, потрібно підготуватися до радикальних і дорогих оновлень.
Більшість майнерів не усвідомлюють, скільки їм потрібно інвестувати в машини, щоб вони справлялися з робочими навантаженнями штучного інтелекту, сказав Марк Д’Арія, підприємець, який купує такі компоненти, як графічні процесори з майнінгових установок і перепродає їх. За його словами, пристрої з відеокартами нижчого рівня потребують додаткових компонентів на суму до 5000 доларів, щоб дати йому обчислювальну потужність для виконання завдань штучного інтелекту.
«Без цього це все одно, що намагатися зрушити гори з Honda Civic», – сказав Д’Арія.
За матеріалами: Wall Street Journal
