De acordo com a CoinDesk, o lançamento do gerador de texto para vídeo da OpenAI, Sora, despertou interesse no mercado de criptografia, levando a um aumento nos tokens de IA. No entanto, para tornar esta tecnologia popular, será necessária uma quantidade impressionante de poder de computação, necessitando de mais GPUs H100 para servidores do que a Nvidia produz num ano ou o que os seus maiores clientes utilizam colectivamente nos seus centros de dados. Estima-se que serão necessárias centenas de milhares de unidades de processamento gráfico (GPUs), mais do que as atualmente em uso por gigantes da tecnologia como Microsoft, Meta e Google juntas.
Após a primeira demonstração do Sora, houve um interesse renovado em tokens de IA, com muitos surgindo posteriormente. Isso levou ao surgimento de muitos projetos de criptografia de IA que prometem gerar texto para vídeo e texto para imagem. A categoria de tokens de IA agora tem um valor de mercado de US$ 25 bilhões, de acordo com dados da CoinGecko. Por trás da promessa de vídeos gerados por IA estão exércitos de GPUs, processadores como Nvidia e AMD, que tornam possível a revolução da IA graças à sua capacidade de computar grandes volumes de dados.
Um relatório de pesquisa recente da Factorial Funds estima que 720.000 GPUs Nvidia H100 de ponta são necessárias para apoiar a comunidade de criadores do TikTok e do YouTube. Sora, de acordo com a Factorial Funds, requer até 10.500 GPUs poderosas por um mês para treinar e pode gerar apenas cerca de 5 minutos de vídeo por hora por GPU para inferência. À medida que mais pessoas e empresas começarem a usar modelos de IA como o Sora para gerar vídeos, o poder do computador necessário para criar novos vídeos (inferência) se tornará maior do que o poder necessário para treinar inicialmente o modelo de IA.
Embora a Nvidia seja um participante importante na revolução da IA, não é a única. Sua rival de chips, a AMD, fabrica produtos concorrentes, e os investidores também recompensaram a empresa, elevando suas ações da faixa de US$ 2 no outono de 2012 para mais de US$ 175 hoje. Existem também outras maneiras de terceirizar o poder de computação para farms de GPU. Render (RNDR) oferece computação GPU distribuída, assim como Akash Network (AKT). No entanto, a maioria das GPUs nessas redes são GPUs de jogos de varejo que são significativamente menos poderosas do que o H100 de servidor da Nvidia ou a concorrência da AMD. Apesar da promessa de texto para vídeo, que Sora e outros protocolos prometem, será necessário um aumento hercúleo de hardware. Embora seja uma premissa intrigante e possa revolucionar o fluxo de trabalho criativo de Hollywood, não espere que se torne popular tão cedo.