Secondo CoinDesk, la presentazione del generatore di testo in video Sora di OpenAI ha suscitato interesse nel mercato delle criptovalute, portando a un'impennata dei token AI. Tuttavia, per rendere questa tecnologia mainstream, sarà necessaria una quantità impressionante di potenza di calcolo, che richiederà più GPU H100 di livello server di quelle che Nvidia produce in un anno o di quelle che i suoi maggiori clienti utilizzano collettivamente nei loro data center. Si stima che saranno necessarie centinaia di migliaia di unità di elaborazione grafica (GPU), più di quelle attualmente utilizzate da giganti della tecnologia come Microsoft, Meta e Google messi insieme.

Dopo la prima demo di Sora, c'è stato un rinnovato interesse per i token AI, con molti in aumento in seguito. Ciò ha portato alla nascita di molti progetti di intelligenza artificiale crittografica che promettono di generare testo in video e testo in immagine. Secondo i dati di CoinGecko, la categoria dei token AI ha ora una capitalizzazione di mercato di 25 miliardi di dollari. Dietro la promessa dei video generati dall'intelligenza artificiale ci sono eserciti di GPU, processori come Nvidia e AMD, che rendono possibile la rivoluzione dell'intelligenza artificiale grazie alla loro capacità di elaborare grandi volumi di dati.

Un recente rapporto di ricerca di Factorial Funds stima che siano necessarie 720.000 GPU Nvidia H100 di fascia alta per supportare la community di creatori di TikTok e YouTube. Sora, secondo Factorial Funds, richiede fino a 10.500 potenti GPU per un mese per l'addestramento e può generare solo circa 5 minuti di video all'ora per GPU per l'inferenza. Man mano che sempre più persone e aziende iniziano a utilizzare modelli di intelligenza artificiale come Sora per generare video, la potenza del computer necessaria per creare nuovi video (inferenza) diventerà maggiore della potenza necessaria per addestrare inizialmente il modello di intelligenza artificiale.

Sebbene Nvidia sia un attore chiave nella rivoluzione dell'intelligenza artificiale, non è l'unico. La sua rivale di chip AMD produce prodotti concorrenti e anche gli investitori hanno premiato l'azienda, spingendo le sue azioni dalla fascia di 2 dollari dell'autunno del 2012 a oltre 175 dollari di oggi. Esistono anche altri modi per esternalizzare la potenza di calcolo alle GPU farm. Render (RNDR) offre elaborazione GPU distribuita, così come Akash Network (AKT). Tuttavia, la maggior parte delle GPU su queste reti sono GPU da gioco di livello retail che sono significativamente meno potenti della H100 di livello server di Nvidia o della concorrenza di AMD. Nonostante la promessa di text-to-video, promessa da Sora e altri protocolli, richiederà un passaggio hardware erculeo. Anche se è una premessa intrigante e potrebbe rivoluzionare il flusso di lavoro creativo di Hollywood, non aspettarti che diventi mainstream in tempi brevi.