CoinDesk によると、OpenAI のテキストから動画を生成する Sora の発表は、仮想通貨市場への関心を刺激し、AI トークンの急増につながった。しかし、この技術を主流にするには、膨大な量の計算能力が必要となり、Nvidia が 1 年間に生産する量や、同社の最大顧客がデータセンターで共同で使用する量よりも多くのサーバーグレードの H100 GPU が必要になる。数十万のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) が必要になると推定されており、これは現在 Microsoft、Meta、Google などのテクノロジー大手が使用している数を合わせた数よりも多い。

Sora の最初のデモの後、AI トークンに対する新たな関心が高まり、その余波で多くのトークンが急増しました。これにより、テキストからビデオへの生成やテキストから画像への生成を約束する多くの暗号 AI プロジェクトが出現しました。 CoinGeckoのデータによると、AIトークンカテゴリーの時価総額は現在250億ドルとなっている。 AI 生成ビデオの期待の背後には、NVIDIA や AMD などのプロセッサである GPU の軍隊があり、大量のデータを計算する能力のおかげで AI 革命を可能にします。

Factorial Funds による最近の調査レポートでは、TikTok と YouTube のクリエイター コミュニティをサポートするには、72 万個の高性能 Nvidia H100 GPU が必要であると推定されています。Factorial Funds によると、Sora のトレーニングには 1 か月で最大 10,500 個の強力な GPU が必要であり、推論用に 1 つの GPU で 1 時間あたり約 5 分のビデオしか生成できません。より多くの個人や企業が Sora のような AI モデルを使用してビデオを生成するようになると、新しいビデオ (推論) を作成するために必要なコンピューター パワーは、最初に AI モデルをトレーニングするために必要なパワーよりも大きくなります。

Nvidia は AI 革命の主要なプレーヤーですが、それだけではありません。チップのライバルであるAMDも競合製品を製造しており、投資家も同社に報い、同社の株価は2012年秋の2ドル台から現在は175ドル以上に上昇している。コンピューティング能力を GPU ファームにアウトソーシングする他の方法もあります。 Render (RNDR) は、Akash Network (AKT) と同様に分散 GPU コンピューティングを提供します。ただし、これらのネットワーク上の GPU の大部分は小売グレードのゲーム GPU であり、Nvidia のサーバー グレードの H100 や AMD の競合製品よりも大幅に性能が劣ります。 Sora や他のプロトコルが約束しているテキストからビデオへの変換には、大変なハードウェアの改良が必要になります。これは興味深い前提であり、ハリウッドのクリエイティブなワークフローに革命を起こす可能性がありますが、すぐに主流になるとは期待できません。