Агрессивное строительство центров обработки данных, необходимых для питания передовых моделей ИИ, сталкивается с растущим сопротивлением со стороны местных сообществ и регулирующих органов, угрожая замедлить рост инфраструктуры, которая лежит в основе следующего поколения инструментов для ИИ-арта и видео.
Ключевые выводы
- Местное сопротивление усиливается: Сообщества всё чаще выступают против строительства новых центров обработки данных из-за опасений по поводу шума, воздействия на окружающую среду и потребления электроэнергии.
- Регуляторные препятствия растут: Процессы получения разрешений становятся всё более сложными и длительными, что приводит к значительным задержкам и отменам запланированных объектов.
- Потребность в электроэнергии является основным фактором: Огромные потребности центров обработки данных для ИИ в энергии нагружают местные сети, что затрудняет обоснование и строительство новых проектов.
- Число отменённых проектов растёт: Значительное количество объявленных проектов центров обработки данных может так и не быть начато, что повлияет на прогнозируемый рост вычислительной мощности ИИ.
Эта тенденция означает, что, казалось бы, бесконечные вычислительные ресурсы, на которые мы привыкли рассчитывать для всего, от сложной диффузии изображений до генерации видео в реальном времени, могут не появиться так быстро, как ожидалось. Для создателей это может означать более медленную эволюцию моделей, более высокие затраты на вычисления или переход к более эффективным решениям ИИ на устройстве.
Невидимые затраты на вычисления
За каждым высококачественным изображением, сгенерированным ИИ, или плавной анимированной последовательностью ИИ стоит обширная сеть графических процессоров, размещённых в энергоёмких центрах обработки данных. Нынешний бум в разработке ИИ, особенно для больших языковых и диффузионных моделей, подпитал беспрецедентный спрос на эти объекты. Однако, как сообщает TechCrunch, это расширение теперь сталкивается с конкретными препятствиями, от широко распространённого местного сопротивления до задержек в получении разрешений и борьбы за электроэнергию. Чистый масштаб этих операций, часто требующих сотен мегаватт мощности, оказывается трудно интегрировать в существующие инфраструктуры и сообщества.
Эти центры — не просто абстрактные узлы в облаке; это физические структуры, которые занимают землю, генерируют тепло и потребляют огромное количество энергии, часто из уже перегруженных сетей. Одно только эстетическое воздействие может быть значительным, превращая ландшафты в промышленные зоны. Например, один крупный центр обработки данных может потреблять столько же электроэнергии, сколько небольшой город, что вызывает опасения по поводу цен на энергию и экологической устойчивости. Это трение приводит к тому, что всё больше проектов откладываются или полностью отменяются ещё до начала строительства, поскольку местные органы власти реагируют на давление избирателей. Мы видели аналогичные закономерности в местной политике, влияющие на расширение центров обработки данных, как ранее отмечал Charmloop в контексте промежуточных выборов в США "Промежуточные выборы в США наносят удар по расширению центров обработки данных для ИИ".
Влияние на ИИ-арт и разработку моделей
Что это означает для повседневного рабочего процесса ИИ-художника? Непосредственное воздействие может быть не внезапной остановкой, а постепенным ужесточением ресурсов. Если предложение вычислительной мощности не будет соответствовать спросу, мы можем увидеть рост цен на вызовы API, более медленное время обработки сложных запросов или приоритизацию определённых типов моделей над другими. Это может стимулировать разработчиков сосредоточиться на более эффективных архитектурах, таких как меньшие, специализированные модели, которые могут работать с меньшими вычислительными затратами, или даже на решениях на устройстве, таких как те, что исследуются Hugging Face's BotPsy-0.8B "BotPsy-0.8B от Hugging Face обеспечивает ИИ-агента на устройстве, превосходящего более крупные модели".
"Многие из анонсированных проектов могут так и не быть построены."
— TechCrunch AI
Для тех, кто расширяет границы генеративного искусства на таких платформах, как Charmloop, базовая инфраструктура редко является осознанной мыслью. Тем не менее, это бесшумный двигатель. Если этот двигатель начнёт давать сбои, творческая свобода, обеспечиваемая быстрой итерацией и экспериментированием, может стать более ограниченной. Художникам, возможно, придётся более осмотрительно подходить к проектированию своих запросов, оптимизируя их для эффективности, а не для чистого масштаба, или исследуя методы, требующие меньшего количества вычислительных циклов. Это может привести к возрождению искусства, основанного на ограничениях, напоминающего ранние формы цифрового искусства, которые процветали при ограниченной вычислительной мощности, подталкивая создателей к инновациям в более жёстких технических рамках. В конечном итоге, это возникающее узкое место подчёркивает саму физическую реальность, стоящую за нашими всё более виртуальными творческими инструментами. Доступ к передовым моделям и более быстрая генерация могут стать более премиальным предложением, что сделает платформы, оптимизирующие использование ресурсов, ещё более ценными. Вы можете изучить более эффективные методы запросов в нашем разделе /guides.
