Agregando algo de contexto aquí, el aumento de la potencia informática también equivale a un mayor consumo de energía, lo cual es insostenible. EpochAI proyectó que: ➤ El cómputo de entrenamiento se escala a 4-5 veces al año. ➤ Se espera que la demanda de energía aumente de 2,2 a 2,9 veces por año. Para 2030, cada carrera de entrenamiento podría requerir de 4 a 16 gigavatios (GW), suficiente para alimentar a millones de hogares estadounidenses. Hay varias soluciones disponibles: ➤ Mejorar la eficiencia energética del hardware ➤ Desarrollar métodos para reducir la duración de la capacitación ➤ Utilice el entrenamiento distribuido en múltiples GPU en diferentes ubicaciones geográficas. Entre estos, la tercera opción, encabezada por proyectos como @ionet, @render y @AethirCloud, parece la solución más factible e inmediata. h / t @EpochAIResearch