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Nvidia의 ChatGPT 독점은 암호화폐보다 게이머들에게 더욱 악영향을 미칠 것입니다

 의견: Nvidia의 ChatGPT 기반 수익으로 인해 게임 GPU가 부족해질 것입니다.

 

 

 

 

게이머들이 감당할 수 있는 최고의 그래픽 카드를 쇼핑하러 갔을 때 이더리움의 존재를 저주했던 것이 불과 엊그제 같은데, 트위터에서 빈 선반과 MSRP의 두 배에 구입한 5개의 RTX GPU를 자랑하는 크립토 형제를 발견했습니다. 처음에 그들에게 카드를 팔았던 암표상에 대해서는 말하지 맙시다.
 
 
 
cryptobubble이 터지고 이더리움이 작업 증명이 아닌 지분 증명으로 이동했기 때문에 그래픽 카드를 얻는 것은 실제로 비교적 쉬운 일이었으며 게이머의 안도감이 컸습니다. 가장 저렴한 그래픽 카드 거래의 대부분은 이제 Nvidia RTX 3080과 같은 고성능 GPU에서 MSRP 가격보다 훨씬 낮은 가격으로 제공되며 Nvidia RTX 3090이 한때 $900 미만으로 판매되는 것을 보았습니다.
 
 

그러나 그래픽 카드의 힘을 활용하여 이미지, 텍스트, 사운드, 심지어 전체 비디오의 형태로 생성 출력을 생성하는 ChatGPT 및 Midjourney 뒤에 있는 것과 같은 대규모 언어 모델이 등장하면서 GPU 위기가 다가오고 있습니다. 수평선. 암호화 열풍이 절정에 달했을 때보다 GPU를 찾는 것이 훨씬 더 어려워질 뿐만 아니라 암호화보다 훨씬 더 큰 영향을 미칠 수 있으며 Nvidia가 소비자 GPU 시장에서 퇴출하도록 강요할 수도 있습니다.  

 

 
 

생성 AI가 암호화와 다른 이유는 무엇일까요?

 

Bitcoin을 채굴하는 그래픽 카드 배열

(이미지 출처: Shutterstock / GreenBelka)
 

 

 

TL;DR 버전은 매우 간단합니다. 암호화는 범죄 및 가격 투기 외에 실제 응용 프로그램이 거의 없는 폰지 사기입니다. Generative AI는 실제로 유용한 제품을 생산할 수 있습니다.

 

암호화폐와 블록체인 기술의 토대를 마련한 비트코인 백서가 발행된 이후 15년 동안 시장에 가치가 있는 것으로 입증된 실제적인 목적을 찾기 위해 고군분투했습니다. 

 

NFT는 아마도 사용 사례를 찾는 데 가장 가까운 암호화폐였을 것입니다. 그리고 밝혀진 바와 같이 대부분의 NFT 판매는 NFT 시장에서 인위적으로 가격을 부풀려 일부 마크가 엄청난 프리미엄으로 구매할 수 있도록 하는 이른바 워시 세일일 것입니다. 절대 회복할 수 없습니다.
 

블록체인과 암호화폐가 미래에 무엇을 할 수 있는지 말하기에는 아직 이르다고 주장하는 사람들에게 생성 AI는 암호화폐의 가치가 실제 유용성보다 아이디어에 대한 연기와 거울, 맹목적인 헌신에 얼마나 의존하는지를 실제로 보여줍니다.

 

Dall-E, Midjourney, ChatGPT 및 기타 형태의 생성 AI는 암호화폐보다 훨씬 젊습니다. 사실, 그들은 아직 걸음마 단계이지만, 이미 영화 속의 디에이징 배우들과 같은 창조적 산업에 혁명을 일으키고 있으며, 수십 년 된 데모에서 존 레논의 목소리가 나오는 '새로운' 비틀즈 노래를 포함하여 음악 창작을 돕고 있으며, 태양 아래 있는 거의 모든 산업에 대한 문서를 작성하고 있습니다.

 

이제 당신은 내가 가진 것처럼 이 중 어느 것도 실제로 좋지 않다고 주장할 수 있습니다. 나는 개인적으로 우리의 집단 문화를 "충분히 좋은" AI 생성 미디어로 포화시켜 희석시키는 것은 완전히 비인간적이라고 생각합니다. 그러나 신경망으로 구동되는 이러한 AI 모델이 가치 있는 것을 생산하지 못한다고 주장할 수는 없습니다.

Midjourney AI는 책상에서 애니메이터의 이미지를 생성했습니다.

(이미지 제공: Midjourney)



산업혁명의 대량 생산된 직물의 품질이 증기 직기와 회전하는 제니에 의해 일이 중단된 인간 장인들의 수공예 직물에 대한 노골적인 조롱이었던 것처럼, 인공지능에서 생성된 콘텐츠의 품질은 고도로 숙련된 인간 창작자의 작품 옆에 희미합니다.

 

어떤 AI도 Blood Meridian이나 One Hundred Years of Solitude와 같은 소설을 만드는 데 근접하지 못할 것입니다. 하지만 그럴 필요는 없습니다.

 

미국에서, 미국 작가 조합은 현재 파업 중입니다, 시나리오 작가 조합의 주요 관심사 중 하나는 영화와 TV 스튜디오가 실제 작가들의 창의적인 작품인 The Mandalorian과 같은 좋아하는 TV 쇼를 구성하는 캐릭터와 스토리 아크를 가져가고 AI를 사용하여 이전 인간 작업을 기반으로 새로운 스크립트를 생성할 수 있는 잠재력입니다(전체 공개: 저는 동부 미국 작가 조합의 회원이지만 디지털 미디어 회원들은 서로 다른 계약에 따라 운영되므로 파업을 하지 않습니다).

 

스튜디오나 미디어 회사가 차세대 AI 생성 페니 드레드풀로 돈을 벌 수 있다면 그렇게 하지 않을 것이라는 데 의심의 여지가 없습니까? 그리고 슬프게도 그들이 그렇게 할 가능성은 매우 현실적입니다. 그들은 가장 많은 수익을 낼 필요가 없고, 가장 많은 수익을 낼 필요가 없으며, 인건비를 줄이는 것이 가장 쉬운 방법입니다. 비록 그들이 판매하는 제품이 절대적으로 형편없더라도 말입니다. 1,000달러에 무언가를 팔 수 있지만 예술가에게 600달러를 지불해야 하거나, 450달러에 팔고 아무도 지불하지 않는다면, 형편없더라도 매번 후자를 선택하게 될 것입니다.

 

어쨌든 Nvidia가 특별한 이유는 무엇입니까?

 

이 모든 것은 Nvidia가 크리에이티브 산업에서 렌더링 워크플로의 속도를 높이고 그래픽 카드에서 DLSS 기술을 덜 강화하기 위해 개발한 것으로 귀결됩니다.

 

그래픽 카드로 기본 3D 장면을 렌더링하는 프로세스는 많은 수학과 복잡한 프로세스가 필요하기 때문에 상당히 복잡하며, 이 중 가장 계산적으로 부담이 되는 것은 행렬 곱셈입니다. 이러한 계산 속도를 높이기 위해 Nvidia는 텐서 코어를 개발했습니다. 이것은 RTX 2000 시리즈로 돌아가는 Nvidia의 소비자 GPU의 특수 회로로, 여러 주기에 걸쳐 순차적으로 수행되는 것이 아니라 단일 클럭 주기에서 여러 곱셈 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 딥 러닝 기술을 사용하여 3D 렌더링 속도를 획기적으로 향상시키는데, 이 기술은 3D 그래픽에만 국한되지 않습니다.

 

행렬 곱셈이 무엇인지 또는 어떻게 작동하는지 알 필요가 있는 사람은 거의 없지만 기계 학습에 필수적입니다. 그것 없이는 모든 LLM과 다른 모든 AI 모델의 커튼 뒤에 있는 생성 인공 신경망이 작동할 수 없습니다. 그리고 현재 Nvidia의 GPU는 매트릭스 곱셈을 효율적으로 효과적으로 수행할 수 있는 매우 구체적이고 전문화된 데이터 센터 하드웨어 외부의 유일한 장소입니다.

 

게다가 Nvidia의 텐서 코어는 Intel 및 AMD의 경쟁 AI 하드웨어보다 훨씬 더 성숙합니다(Nvidia Lovelace는 4세대 텐서 코어를 특징으로 함). AMD 또는 Intel 하드웨어에서도 동일합니다.

 

요컨대, Nvidia는 관심과 투자가 폭발적으로 증가하고 있는 모든 AI 네트워크를 실제로 교육하는 데 필요한 컴퓨터 하드웨어를 제공하고 하드웨어에 투자하는 유용한 제품을 생산할 수 있는 유일한 실제 게임입니다. 유리한. 이는 지난 분기에 보고된 Nvidia의 기록적인 수익의 원동력이며, 이 AI 하드웨어 이점은 Nvidia를 거의 갑자기 새로운 수조 달러 규모의 회사로 만든 것입니다.

 

더 많은 회사가 웹3에서 생성 AI로 전환함에 따라 AI 하드웨어에 대한 수요는 증가할 것입니다. Jansen Huang의 Nvidia Computex 2023 기조연설이 본질적으로 Nvidia의 AI 하드웨어에 대한 비공식적이었고 게임 부서에 대한 참조만 통과한 데에는 이유가 있습니다.

 

Nvidia GPU를 찾는 것이 암호화폐 붐 때보다 훨씬 더 어려워질 수 있습니다.

 

RTX 3080 Ti 그래픽 카드를 구매하기 위해 베스트 바이 밖에 서 있는 게이머

NYC 출시일에 RTX 3080 Ti 그래픽 카드를 구매하기 위해 Best Buy 밖에 서 있는 게이머  (이미지 제공: Future)



크립토마이닝과 마찬가지로 신경망 훈련은 많은 하드웨어와 많은 시간이 있어야만 가능합니다. 집에 있는 Nvidia GPU에서 대학 컴퓨터 과학 과정을 위해 고양이 사진을 식별할 수 있는 기본 신경망을 훈련시킬 수 있지만 그게 전부입니다. 
 
ChatGPT 등의 대규모 모델을 지원하려면 많은 컴퓨팅이 필요하므로 이 모든 것이 작동하려면 대규모 GPU 작업이 필요합니다. 이것이 암호화처럼 들린다면 그것은 암호화이기 때문입니다. 
 
지금은 독립적인 운영자가 주택에 대한 역모기지를 받고 최고의 그래픽 카드를 구입하여 창고에서 채굴 작업을 구축하는 대신 Google, Microsoft 및 기타 많은 대규모 산업 플레이어와 같은 사람들이 있습니다. 모델을 지속적으로 교육하려면 많은 AI 하드웨어가 필요합니다.
 
훈련 데이터의 분산 컴퓨팅 및 처리가 절대적으로 테이블 위에 있기 때문에 독립 운영자가 이 새로운 패러다임에서 자리를 차지할 가능성도 있습니다. 구매하는 것보다필요한 컴퓨팅을 얻기 위해 하드웨어를 사용하는 경우 간접비를 절약하기 위해 필요할 때 운영자 풀에서 대신 임대할 수 있습니다.
 
어느 쪽이든 Nvidia 하드웨어에 대한 수요는 많을 것이고 공급은 너무 많습니다. 올해 게이머들 사이에서 Nvidia의 미드레인지 GPU 판매는 상당히 일정했기 때문에 현재로서는 여전히 많은 재고가 있습니다. 그러나 생성 AI는 우주에서 날아온 유성처럼 거의 현장을 강타했기 때문에 시장은 여전히 새로운 현실에 적응하고 있습니다. 
 
하지만 오래지 않아 Folding@home과 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼은 분산 데이터 처리 도구를 롤아웃하는 것이 얼마나 쉬운지 보여줍니다. 그러나 거품이 터졌을 때 파산한 크립토마이닝 풀과 달리 생성 AI는 아무데도 가지 않습니다. 그래픽 카드 재고에 대한 추가 수요는 암호화가 불가능한 곳에서 증가하고 내구성을 유지할 것입니다.
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