Meta potwierdzi?a, ?e jej najnowszy model j?zykowy Llama 4 jest trenowany na jednym z najwi?kszych klastrów obliczeniowych na ?wiecie. Do szkolenia tej zaawansowanej sztucznej inteligencji wykorzystywane jest ponad 100 000 procesorów graficznych Nvidia H100, co czyni ten klaster najwi?kszym na ?wiecie, przynajmniej spo?ród publicznie ujawnionych.
Gigantyczne zapotrzebowanie na moc obliczeniow?
Trening du?ych modeli j?zykowych, takich jak Llama 4, wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Im wi?kszy i bardziej zaawansowany model, tym d?u?ej trwa jego szkolenie – czasem nawet miesi?cami, przy wykorzystaniu najwi?kszych dost?pnych na rynku zasobów. Procesory graficzne Nvidia H100, zastosowane w klastrze Meta, to jedne z najpot??niejszych akceleratorów AI dost?pnych w masowej skali. Charakteryzuj? si? one wyj?tkow? wydajno?ci? i s? zaprojektowane specjalnie pod k?tem obci??e? zwi?zanych z treningiem sztucznej inteligencji.
Klastry AI o takiej mocy stanowi? istotny krok w kierunku tworzenia jeszcze bardziej zaawansowanych i pot??niejszych modeli j?zykowych, które potrafi? generowa? teksty, rozumie? kontekst i przetwarza? z?o?one zapytania z niespotykan? dot?d precyzj?. Meta celuje w to, by Llama 4 by? jednym z najsilniejszych modeli j?zykowych na rynku, z umiej?tno?ci? “m?drego rozumowania” i interpretacji danych na wysokim poziomie.
Meta a wy?cig o mocniejsze klastry AI
Ambicje rozbudowy klastrów AI si?gaj? szeroko w?ród technologicznych gigantów. Elon Musk, pracuj?cy nad rozwini?ciem sztucznej inteligencji w ramach swojego projektu xAI, równie? d??y do stworzenia podobnego klastra, licz?cego dziesi?tki tysi?cy chipów Nvidia H100. Konkurencja o skal? oblicze? ro?nie, jednak klaster Meta z ponad 100 000 jednostek GPU wydaje si? na ten moment bezkonkurencyjny.
Koszty energetyczne i ekologia AI
Zapotrzebowanie na energi? dla tak du?ych centrów danych ro?nie w tempie, które budzi pytania o ich wp?yw na ?rodowisko i zasoby naturalne. Szacuje si?, ?e centrum danych zasilane przez tak ogromny klaster zu?ywa tyle energii, co ?redniej wielko?ci miasto. Równocze?nie jednak rosn? oczekiwania co do tego, by AI by?a w stanie dostarcza? jeszcze bardziej kompleksowych rozwi?za?, zw?aszcza w biznesie, medycynie czy naukach przyrodniczych.
Jednocze?nie problem ?róde? zasilania takich klastrów staje si? tematem coraz szerszej debaty. Cho? Meta nie ujawni?a, jak zasila swoje superklastry, bran?a AI rozwa?a alternatywne ?ród?a energii, w tym energi? j?drow?. Firmy takie jak Oracle, AWS i Microsoft prowadz? badania nad wdro?eniem energii j?drowej – zarówno poprzez zakup istniej?cych reaktorów, jak i inwestowanie we w?asne ma?e reaktory modu?owe. Umo?liwi?oby to bardziej stabilne i ekologiczne zasilanie centrów danych, odpowiadaj?ce na rosn?ce zapotrzebowanie na energi?.
Przysz?o?? AI w kontek?cie wp?ywu na zasoby
Podczas gdy superkomputery nap?dzaj?ce AI zyskuj? na sile i rozmachu, kwestia ich zrównowa?onego rozwoju pozostaje otwarta. Wzrost zdolno?ci obliczeniowych takich jak Llama 4 otwiera nowe mo?liwo?ci, ale jednocze?nie stawia pytanie o ekologiczne i spo?eczno-gospodarcze konsekwencje eksploatacji zasobów na tak ogromn? skal?.
