ทุกวันนี้ทุกคนดูเหมือนจะพูดถึง ChatGPT ต้องขอบคุณ Microsoft Bing แต่ด้วยธรรมชาติของ Large Language Models (LLMs) เกมเมอร์จะได้รับการอภัยเพราะรู้สึกเดจาวูเล็กน้อย
คุณคงเห็นแล้วว่า แม้ว่า LLM จะทำงานบนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ขนาดใหญ่ แต่พวกเขาก็ใช้ GPU พิเศษในการฝึกอบรมทั้งหมดที่จำเป็นเพื่อให้ทำงาน โดยทั่วไปแล้ว นั่นหมายถึงการป้อนข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ลามกอนาจารผ่านโครงข่ายประสาทเทียมที่ทำงานบนอาร์เรย์ GPU ที่มีแกนเทนเซอร์ที่สวยงาม และนั่นไม่ใช่แค่พลังที่มากเท่านั้น แต่ยังรวมถึง GPU จริงจำนวนมากด้วย ที่จะทำมันในสเกลใหญ่
ฟังดูคล้ายกับการเข้ารหัสลับ แต่ก็ไม่ใช่ Cryptomining ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และไม่เหมือนกับการเรียนรู้ของเครื่อง คุณค่าเพียงอย่างเดียวของการทำ cryptomining คือการสร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลที่มีการเก็งกำไรสูงซึ่งเรียกว่าโทเค็น ซึ่งบางคนเชื่อว่ามีค่าบางอย่าง ดังนั้นจึงเต็มใจที่จะจ่ายเงินจริงกับมัน
สิ่งนี้ทำให้เกิดฟองสบู่คริปโตที่นำไปสู่การขาดแคลน GPU ในช่วงสองปีที่ผ่านมา เมื่อนักขุดคริปโตซื้อการ์ดกราฟิก Nvidia Ampere ทั้งหมดตั้งแต่ปี 2020 ถึง 2022 ทำให้เกมเมอร์ไม่สนใจ ฟองสบู่นี้แตกแล้วและสต็อก GPU ก็เสถียรแล้ว
แต่ด้วยการเพิ่มขึ้นของ ChatGPT เรากำลังจะได้เห็นเหตุการณ์ซ้ำรอยจากสองปีที่ผ่านมาหรือไม่? ไม่น่าเป็นไปได้ แต่ก็ไม่ถูกตัดออกเช่นกัน
การ์ดกราฟิกของคุณจะไม่ควบคุม LLM หลัก
แม้ว่าคุณอาจคิดว่าการ์ดกราฟิกที่ดีที่สุดที่คุณสามารถซื้อได้คือสิ่งที่ประเภทการเรียนรู้ของเครื่องอาจต้องการสำหรับการตั้งค่า แต่คุณคิดผิด เว้นแต่คุณจะอยู่ในมหาวิทยาลัยที่กำลังมองหาอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง กราฟิกการ์ดสำหรับผู้บริโภคจะไม่เพียงพอที่จะขับเคลื่อนประเภทของอัลกอริทึมที่คุณต้องการ
LLM ส่วนใหญ่และโมเดล AI กำเนิดอื่นๆ ที่สร้างภาพหรือเพลงเน้น L: ใหญ่ตัวแรกจริงๆ ChatGPT ประมวลผลข้อความเป็นจำนวนที่ยากหยั่งถึง และ GPU สำหรับผู้บริโภคไม่เหมาะกับงานนี้เท่ากับ GPU แรงระดับอุตสาหกรรมที่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของเซิร์ฟเวอร์
เหล่านี้คือ GPU ที่จะมีความต้องการสูง และนั่นคือสิ่งที่ทำให้ Nvidia ตื่นเต้นกับ ChatGPT มาก ไม่ใช่ว่า ChatGPT จะช่วยผู้คนได้ แต่จะต้องใช้ GPU ระดับเซิร์ฟเวอร์ของ Nvidia เกือบทั้งหมดในการทำงาน ซึ่งหมายความว่า Nvidia กำลังจะใช้ประโยชน์จากความตื่นเต้นของ ChatGPT
ChatGPT ถัดไปจะทำงานในระบบคลาวด์ ไม่ใช่บนฮาร์ดแวร์ภายในเครื่อง
หากคุณไม่ใช่ Google หรือ Microsoft คุณไม่ได้ใช้งานโครงสร้างพื้นฐาน LLM ของคุณเอง คุณใช้บุคคลอื่นในรูปแบบของบริการคลาวด์ นั่นหมายความว่าคุณจะไม่ต้องมีสตาร์ทอัพจำนวนมากที่ซื้อกราฟิกการ์ดทั้งหมดเพื่อพัฒนา LLM ของตนเอง
เป็นไปได้มากว่าเราจะเห็นโมเดล LLMaaS หรือ Large Language as a Service คุณจะมีศูนย์ข้อมูล Microsoft Azure หรือ Amazon Web Services ที่มีฟาร์มเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ที่เต็มไปด้วย GPU ที่พร้อมให้เช่าสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ นี่คือสิ่งที่เริ่มต้นความรัก พวกเขาเกลียดการซื้ออุปกรณ์อื่นที่ไม่ใช่โต๊ะปิงปองหรือเก้าอี้บีนแบ็ก
ซึ่งหมายความว่าในขณะที่ ChatGPT และโมเดล AI อื่นๆ เพิ่มจำนวนขึ้น พวกมันจะไม่ทำงานภายในเครื่องบนฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภค แม้ว่าคนที่ใช้งานจะเป็นทีมนักพัฒนาเล็กๆ ก็ตาม พวกมันจะทำงานบนฮาร์ดแวร์ระดับเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นจะไม่มีใครมาตามหากราฟิกการ์ดของคุณ
ผู้เล่นยังไม่ออกจากป่า
ดังนั้นไม่มีอะไรต้องกลัวแล้ว? ดี...
ประเด็นก็คือ แม้ว่า RTX 4090 ของคุณอาจจะปลอดภัย แต่คำถามคือ Nvidia จะผลิต RTX 5090 ได้กี่ตัวเมื่อมีซิลิคอนในปริมาณที่จำกัด และการใช้ซิลิคอนนั้นสำหรับ GPU ระดับเซิร์ฟเวอร์สามารถทำกำไรได้มากกว่าอย่างมาก กว่าใช้สำหรับกราฟิกการ์ด GeForce?
หากมีอะไรที่ต้องกลัวจากการเติบโตของ ChatGPT มีความเป็นไปได้จริงๆ ที่จะมีการผลิต GPU สำหรับผู้บริโภคน้อยลง เนื่องจากผู้ถือหุ้นต้องการ GPU เซิร์ฟเวอร์มากขึ้นเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุด มันไม่ได้เป็นการคุกคามที่ไม่จำเป็นเช่นกัน เนื่องจากกฎของระบบทุนนิยมเขียนขึ้นในปัจจุบัน บริษัทต่างๆ มักจะต้องทำทุกวิถีทางที่เพิ่มผลกำไรให้ผู้ถือหุ้นสูงสุด และระบบคลาวด์จะทำกำไรได้มากกว่าการขายกราฟิกการ์ดให้กับผู้เล่นเสมอ
ในทางกลับกัน มันเป็นเรื่องของ Nvidia เป็นอย่างมาก Team Green อาจใช้ GPU เซิร์ฟเวอร์ทั้งหมดที่มีการ์ดกราฟิกสำหรับผู้บริโภคในสต็อกต่ำ แต่ไม่ใช่รายเดียวที่ผลิตกราฟิกการ์ด
กราฟิกการ์ด AMD RDNA 3 เพิ่งเปิดตัวฮาร์ดแวร์ AI แต่มันไม่ได้ใกล้เคียงกับคอร์เทนเซอร์ของการ์ด Nvidia ทำให้ Nvidia เป็นตัวเลือกที่แท้จริงสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งหมายความว่า AMD สามารถเป็นผู้ผลิตการ์ดเริ่มต้นสำหรับนักเล่นเกมได้เนื่องจาก Nvidia ก้าวไปข้างหน้า
เป็นไปได้ทั้งหมด และไม่เหมือนกับการเข้ารหัสลับ AMD อาจไม่ใช่การ์ด LLM อัตราที่สองซึ่งยังดีสำหรับ LLM หากคุณไม่สามารถรับการ์ด Nvidia AMD ไม่ได้มีความพร้อมสำหรับการเรียนรู้ด้วยเครื่องอย่างแท้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งไม่ถึงระดับที่ LLM ต้องการ ดังนั้น AMD จึงไม่ใช่ปัจจัยตรงนี้ ซึ่งหมายความว่าจะมีการ์ดกราฟิกทั่วไปสำหรับเกมเมอร์อยู่เสมอ และการ์ดที่ดีก็เช่นกัน อาจมีการ์ด Nvidia ไม่มากเท่าเมื่อก่อน
ผู้สนับสนุนทีมสีเขียวอาจไม่ชอบอนาคตนี้ แต่เป็นไปได้มากที่สุดเนื่องจากการเพิ่มขึ้นของ ChatGPT