Connect with us

Tin tức

Cuộc đua năng lượng gay cấn: AI trở thành đối thủ cạnh tranh với các thợ đào Bitcoin

Published

on

Việc nguồn vốn dồi dào của các công ty AI đang trở thành tin xấu đối với các thợ đào Bitcoin trong việc có được nguồn năng lượng để khai thác…

AI ngốn nhiều năng lượng hơn khai thác Bitcoin và cũng cạnh tranh với nó về thiết bị và điện - Ảnh minh họa.
AI ngốn nhiều năng lượng hơn khai thác Bitcoin và cũng cạnh tranh với nó về thiết bị và điện – Ảnh minh họa.

Theo nghiên cứu về năng lượng trong các ngành công nghệ, năng lượng cần thiết để vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt quá mức năng lượng được dùng để khai thác Bitcoin. Tuy nhiên đây lại không phải tin tốt đối với các thợ đào Bitcoin – ngành công nghiệp vốn thường xuyên bị chỉ trích vì mức độ tiêu thụ điện năng.

SO GĂNG MỨC ĐỘ TIÊU HAO NĂNG LƯỢNG CỦA BITCOIN VÀ AI

Theo nghiên cứu về năng lượng trong các ngành công nghệ, năng lượng cần thiết để vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt quá mức năng lượng được dùng để khai thác Bitcoin.

Báo cáo từ Viện chính sách Bitcoin cho biết AI đang trở thành đối thủ cạnh tranh khốc liệt với Bitcoin về điện và thiết bị. Nguồn vốn dồi dào của ngành trí tuệ nhân tạo đã giúp các công ty AI có đủ khả năng chi trả cao hơn cho năng lượng để có được lượng điện năng cần thiết.

Doanh thu từ AI mang lại cao hơn tới 25 lần so với Bitcoin tính trên mỗi kWh. Điều này đã khiến một số thợ đào Bitcoin đang bổ sung AI vào trung tâm dữ liệu của họ hoặc thậm chí chuyển hoàn toàn từ Bitcoin sang AI. Nhà nghiên cứu Margot Paez của BPI cho biết: “Xu hướng này sẽ vẫn còn tiếp tục kéo dài miễn là doanh thu trên mỗi MWh của AI cao hơn Bitcoin”.

Ngành công nghiệp AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng nhu cầu năng lượng của các mô hình AI tổng hợp là rất lớn. Theo Goldman Sachs, một truy vấn ChatGPT tiêu tốn gần 10 lần năng lượng so với một tìm kiếm thông thường trên Google. MIT Technology Review báo cáo rằng việc tạo ra hình ảnh AI có thể sử dụng nhiều năng lượng như sạc đầy một chiếc điện thoại thông minh.

Việc tiêu tốn năng lượng lớn trong khai thác Bitcoin đã dẫn đến nguy cơ bị cấm ở châu Âu và lệnh cấm ở New York. Theo BPI, mức sử dụng năng lượng hàng năm của các cơ sở khai thác Bitcoin tại Mỹ là khoảng 121,13 TWh, trong khi AI tiêu thụ từ 20 đến 125 TWh vào năm 2023.

Nhưng với sự phát triển mạnh mẽ của AI thế hệ trong năm nay, báo cáo ước tính rằng AI sẽ sử dụng 169 TWh vào năm 2024 và tốc độ tăng trưởng sẽ tiếp tục vượt xa hoạt động khai thác Bitcoin với mức tiêu thụ khoảng 240 TWh vào năm 2027 lên mức 160 TWh.

Các trung tâm dữ liệu chứa các mô hình AI cũng cần một lượng nước đáng kể để làm mát máy móc nhằm duy trì hiệu quả. Nghiên cứu của Shaolei Ren từ Đại học California Riverside ước tính rằng cứ 5 đến 50 câu hỏi được hỏi cho ChatGPT sẽ tiêu tốn khoảng 500 ml nước.

Để so sánh, chỉ riêng việc khai thác Bitcoin ở Mỹ ước tính cần từ 10.000 – 13.000 lít nước mỗi năm, với mỗi giao dịch được cho là sử dụng đủ nước để lấp đầy một bể bơi.

ÁP LỰC ĐÈ NẶNG THỢ ĐÀO

Tỷ suất lợi nhuận của AI hiện cao hơn nhiều so với khai thác Bitcoin. Hoạt động khai thác tiền điện tử tạo ra doanh thu từ 0,17 USD đến 0,20 USD/kWh, trong khi doanh thu từ các đơn vị xử lý đồ họa Nvidia được sử dụng cho AI có thể dao động từ 3 đến 5 USD/kWh, chênh lệch gấp 17–25 lần.

Câu hỏi được đặt ra là với chênh lệch như vậy, tại sao các công ty khai thác Bitcoin không tái sử dụng giàn khoan của họ để chạy AI nhằm kiếm nhiều tiền hơn?

Cố vấn tài sản tiền điện tử và khai thác Bitcoin Anibal Garrido cho rằng không dễ để thực hiện bước nhảy vọt này. Nguyên nhân là vì các công ty khai thác Bitcoin sử dụng máy móc mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) được thiết kế chỉ để tính toán giá trị băm của giao thức PoW, không thể sử dụng lại cho mục đích khác như AI.

Các giàn khai thác Bitcoin linh hoạt hơn nhiều và có thể tắt hoặc bật nguồn để tận dụng nguồn điện dư thừa, lãng phí hoặc giá rẻ. Ngược lại, AI yêu cầu 99,9% thời gian hoạt động để các mô hình hoạt động bình thường. Nhu cầu này có thể dẫn đến việc sử dụng các nguồn năng lượng ít thân thiện với môi trường. Các nhà máy điện được kích hoạt để giải quyết nhu cầu tăng đột biến thường sử dụng nhiên liệu hóa thạch, làm trầm trọng thêm tác động môi trường.

Tính linh hoạt mà hoạt động khai thác Bitcoin mang lại cũng cho phép các nhà khai thác thực hiện các thỏa thuận với Chính phủ để đảm bảo họ ngừng tiêu thụ năng lượng trong trường hợp lưới điện bị bão hòa. Sau khi lưới ổn định, thợ mỏ có thể tiếp tục hoạt động, cung cấp cho lưới tính linh hoạt hơn để duy trì sự cân bằng.

Báo cáo BPI cho thấy các công ty khai thác Bitcoin của Mỹ đã ngừng hoạt động từ 5% đến 31% thời gian khi giá điện quá cao hoặc khi có chỉ đạo của các nhà khai thác lưới điện.

Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 8 cơ sở khai thác của Mỹ trong khoảng thời gian từ tháng 7 đến tháng 9 năm 2023 ước tính rằng những gián đoạn này đã ngăn chặn việc phát thải 13,6 triệu tấn CO2. Mức giảm này tương đương với việc loại bỏ 2.951 ô tô khỏi đường.

Một điểm khác biệt quan trọng giữa hai công nghệ là yêu cầu về vị trí. Khai thác Bitcoin không phụ thuộc vào vị trí, trong khi AI yêu cầu độ trễ thấp để cung cấp phản hồi cực nhanh, đòi hỏi các trung tâm dữ liệu phải được đặt gần các khu vực đô thị lớn.

Điều đó có nghĩa là các trung tâm dữ liệu AI phải tiêu thụ bất kỳ năng lượng nào có sẵn tại các địa điểm cụ thể đó trong khi những người khai thác Bitcoin có thể chuyển đến các địa điểm dư thừa năng lượng, chẳng hạn như các cơ sở năng lượng tái tạo ở những địa điểm xa nơi có nhiều thủy điện, năng lượng mặt trời hoặc gió.

Bản chất không xác định vị trí của hoạt động khai thác Bitcoin cũng cho phép tận dụng năng lượng lãng phí. Điều này bao gồm khai thác bằng năng lượng bị mắc kẹt từ thủy điện từ xa, thu giữ lượng khí thải mêtan dư thừa, sưởi ấm bằng điện khí hóa bằng cách tái sử dụng nhiệt lãng phí hoặc khai thác năng lượng tái tạo từ các nguồn năng lượng mặt trời và gió có thể bị mắc kẹt do hạn chế truyền tải.

Về việc thúc đẩy sử dụng năng lượng tái tạo để khai thác Bitcoin, Juan Calvo, kỹ sư dữ liệu cao cấp và kỹ sư AI thế hệ tại Datatonic, tin rằng AI có nhiệm vụ trở nên bền vững hơn.

Kỹ sư này giải thích rằng các nhà phát triển AI có nhiều kỹ thuật khác nhau để nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng. Chúng bao gồm tinh chỉnh các mô hình hiện có, sử dụng các mô hình nhỏ hơn cho các nhiệm vụ cụ thể và tận dụng các giải pháp đám mây có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng tổng thể.

Những tiến bộ về phần cứng cũng có thể đóng một vai trò quan trọng. Các nhà sản xuất đồ họa như Nvidia luôn đi đầu trong việc phát triển phần cứng chuyên dụng giúp cải thiện hiệu suất trong khi tiêu thụ ít năng lượng hơn. Sự kết hợp giữa các thuật toán hiệu quả hơn và phần cứng tiên tiến có thể giúp giải quyết nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của AI theo cách bền vững hơn.

(Sưu tầm https://ictworld.com.vn/ Cuộc đua năng lượng gay cấn: AI trở thành đối thủ cạnh tranh với các thợ đào Bitcoin)

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Tin tức

Thừa nhận sai

Published

on

By

Xin chào các độc giả,

Trong suốt thời gian qua, tôi đã dành nhiều tâm huyết xây dựng trang web này, cố gắng chia sẻ những thông tin hữu ích bằng tiếng Anh. Tuy nhiên, hôm nay tôi muốn chia sẻ một bài học quan trọng mà tôi vừa học được.

Sự thật là, những bài viết trước đây của tôi chủ yếu được sao chép và chỉnh sửa từ các nguồn khác. Tôi đã không nhận thức được rằng việc này vi phạm bản quyền và không mang lại giá trị thực sự cho độc giả.

Từ hôm nay, tôi quyết định thay đổi hoàn toàn phương thức làm việc:

  • Cam kết tạo nội dung hoàn toàn gốc
  • Nghiên cứu kỹ lưỡng trước khi viết
  • Tôn trọng quyền tác giả
  • Không sao chép nội dung từ bất kỳ nguồn nào

Tôi sẽ đầu tư thời gian học hỏi về:

  • Kỹ năng viết chuyên nghiệp
  • Vấn đề đạo đức trong việc chia sẻ thông tin
  • Các quy định về bản quyền

Mong rằng các bạn sẽ đồng hành và ủng hộ tôi trong hành trình cải thiện này. Sự minh bạch và chất lượng nội dung luôn là ưu tiên hàng đầu.

Trân trọng,
Dieter R.

Continue Reading

Công nghệ

AI Cách Mạng: Khởi Nghiệp Công Nghệ Tương Lai Ngay

Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.

Published

on

By

Khởi nghiệp AI đang định hình tương lai kinh doanh. Với sức mạnh công nghệ, startup AI giải phóng tiềm năng sáng tạo, tối ưu hóa quy trình và mở ra những cơ hội kinh doanh chưa từng có trong kỷ nguyên số.

DeepSeek đang tạo ra một bước ngoặt mới cho Thung lũng Silicon.

 Hầu như ngày nào, doanh nhân Grant Lee cũng được các nhà đầu tư thuyết phục xuống tiền. Một số người thậm chí còn gửi cho ông và những người đồng sáng lập khác nhiều giỏ quà đắt đỏ để lấy lòng. 

Ông Lee, 41 tuổi, trước đây đã giúp thành lập một công ty khởi nghiệp AI có tên Gamma.  Giống như nhiều startup trẻ khác ở Thung lũng Silicon, Gamma theo đuổi một chiến lược mới: sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tăng năng suất của nhân viên, từ dịch vụ khách hàng, tiếp thị đến mã hóa và nghiên cứu.

Điều đó có nghĩa là Gamma không cần thêm tiền mặt nữa, ông Lee cho biết. Công ty của ông chỉ tuyển dụng 28 người cũng có thể tạo ra hàng chục triệu USD doanh thu định kỳ hàng năm với gần 50 triệu người dùng. Gamma cũng có lãi.

Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.

Mô hình Thung lũng Silicon cũ chỉ ra rằng các công ty khởi nghiệp nên huy động một khoản tiền lớn từ các nhà đầu tư mạo hiểm, sau đó chi tiền thuê một đội ngũ nhân viên để mở rộng quy mô. Trong khi đó, Gamma vẫn kiếm được tiền và phát triển nhanh chóng dù không cần vốn tài trợ hay số lượng lớn nhân viên.

Những câu chuyện thành công này đã thu hút sự chú ý của Thung lũng Silicon.  Anysphere, một công ty khởi nghiệp tạo ra phần mềm mã hóa Cursor, đạt doanh thu 100 triệu USD trong vòng chưa đầy hai năm với chỉ 20 nhân viên. ElevenLabs, một công ty A.I. công ty khởi nghiệp bằng giọng nói, cũng làm nên kỳ tích tương tự với khoảng 50 nhân sự.

Khả năng A.I. cho phép các công ty khởi nghiệp làm được nhiều việc hơn với ít nhân viên hơn đã dẫn đến những suy đoán hoang đường về tương lai.  Sam Altman, giám đốc điều hành của OpenAI, dự đoán rằng một ngày nào đó có thể có một công ty một người trị giá 1 tỷ USD.

Founder Lee markettimes.vn

Với các công cụ A.I., một số công ty khởi nghiệp hiện đang tuyên bố ngừng tuyển dụng ở một quy mô nhất định. Runway Financial, một công ty phần mềm tài chính, cho biết chỉ tuyển tối đa 100 nhân viên vì mỗi người sẽ tăng năng suất gấp rưỡi. Agency, startup sử dụng A.I. cho dịch vụ khách hàng, cũng có kế hoạch tuyển dụng không quá 100 nhân viên.

“Mục đích là loại bỏ những vai trò không cần thiết”, Elias Torres, người sáng lập Agency, cho biết.

Ý tưởng này được thúc đẩy bởi DeepSeek, công ty khởi nghiệp A.I. của Trung Quốc xây dựng các công cụ trí tuệ nhân tạo với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với chi phí thông thường. Bước đột phá, được xây dựng trên các công cụ nguồn mở có sẵn miễn phí trực tuyến, đã tạo ra sự bùng nổ của các công ty xây dựng sản phẩm mới giá rẻ. 

“DeepSeek là một bước ngoặt”, Gaurav Jain, một nhà đầu tư tại công ty đầu tư mạo hiểm Afore Capital, đơn vị đã hỗ trợ Gamma, cho biết.  “Chi phí điện toán sẽ giảm rất, rất nhanh, rất nhanh”

Ông Jain so sánh các công ty khởi nghiệp A.I. mới với làn sóng cuối những năm 2000, sau khi Amazon bắt đầu cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây giá rẻ. Điều đó đã làm giảm chi phí thành lập công ty, dẫn đến một loạt các công ty khởi nghiệp mới có thể được xây dựng với chi phí rẻ. 

Trước cơn sốt A.I. này, các công ty khởi nghiệp thường đốt 1 triệu USD để đạt được doanh thu 1 triệu USD. Bây giờ, để đạt được doanh thu 1 triệu USD, chi phí chỉ bằng 1/5 và cuối cùng có thể giảm xuống còn 1/10, theo phân tích của Afore đối với 200 công ty khởi nghiệp.

Ông Jain cho biết: “Lần này, chúng tôi đang tự động hóa con người chứ không chỉ tự động hóa các trung tâm dữ liệu”.

Tuy nhiên, nếu các công ty khởi nghiệp vẫn có thể có lãi mà không cần chi nhiều tiền, điều đó có thể trở thành vấn đề lớn đối với các nhà đầu tư mạo hiểm, những người phân bổ hàng chục tỷ USD để đầu tư vào các công ty khởi nghiệp A.I. Năm ngoái, các công ty A.I. đã huy động được 97 tỷ USD tiền tài trợ, chiếm 46% tổng số tiền đầu tư mạo hiểm tại Mỹ, theo PitchBook.

“Vốn đầu tư mạo hiểm chỉ hiệu quả nếu bạn rót tiền vào những người chiến thắng”, Terrence Rohan, một nhà đầu tư của Quỹ Otherwise, tập trung vào các công ty khởi nghiệp rất trẻ, cho biết.

“Nếu người chiến thắng trong tương lai cần ít tiền hơn, không biết dòng vốn đầu tư mạo hiểm sẽ ra sao?”.

Hiện tại, các nhà đầu tư vẫn tiếp tục đấu tranh để đầu tư vào các công ty đang phát triển mạnh nhất, nhiều công ty trong số đó không cần thêm tiền. Một số nhà đầu tư lạc quan rằng hiệu quả do A.I. thúc đẩy sẽ thôi thúc các doanh nhân thành lập nhiều công ty hơn, dẫn đến nhiều cơ hội đầu tư hơn. Họ hy vọng khi các công ty khởi nghiệp đạt đến một quy mô nhất định, họ sẽ áp dụng mô hình cũ là các nhóm lớn và tiền lớn.

Quay trở lại với Gamma.

Ông Lee cho biết ông đang có kế hoạch tăng gấp đôi lực lượng lao động trong năm nay lên 60, tuyển dụng cho bộ phận thiết kế, kỹ thuật và bán hàng.  Nhân sự phải có kiến ​​thức tổng quát có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ thay vì một việc như trước đây. Theo ông Lee, mô hình hiệu quả với AI đã giúp giải phóng thời gian.  Bây giờ ông chỉ việc tập trung tư vấn khách hàng và cải thiện sản phẩm. 

“Đó thực sự là giấc mơ của mọi nhà sáng lập”, ông Lee nói.

Theo: Financial Times, WSJ

Hashtags: #StartupAI #CongNgheKhoiNghiep #KinhDoanhCongNghe #AIKhaiPha #StartupCongNghe

Nguồn: markettimes.vn / 21-Feb-2025 / https://markettimes.vn/deepseek-khoi-phat-ky-nguyen-startup-gia-re-chi-20-nhan-su-cung-tao-ra-hang-chuc-trieu-usd-cac-cong-ty-khong-con-khat-tien-mat-77486.html

Continue Reading

Công nghệ

WikiTok: Cánh cửa mới khám phá Wikipedia

Published

on

By

Nghe đọc bài

WikiTok – Ứng dụng hiển thị bài viết Wikipedia ngẫu nhiên, có thể là giải pháp cho thói quen lướt web tiêu cực.

Nếu bạn, cũng như tôi, trải qua những năm tháng định hình trên internet vào giữa thập niên 2000, chắc hẳn bạn đã từng nghe đến StumbleUpon. Trang web này có thể coi là tiền thân của ứng dụng WikiTok đang gây sốt hiện nay.

Illustration: Inc.; Photo: Getty Images / Inc

StumbleUpon, hoạt động từ 2001 đến 2018, cho phép người dùng nhập các sở thích và sau đó đề xuất các trang web ngẫu nhiên liên quan. Chỉ cần nhấn nút “StumbleUpon”, bạn sẽ bắt đầu hành trình khám phá những điều thú vị trên internet – từ nghệ sĩ vẽ phấn trên vỉa hè đến bài nghiên cứu học thuật về luật hải tặc.

Thời sinh viên, tôi dành gần như toàn bộ thời gian trong lớp để lướt qua các trang web này. Rồi tôi lớn lên, đi làm, và StumbleUpon ngừng hoạt động vào năm 2018. Tuy nhiên, đến năm 2025, một công cụ giải trí mới đã xuất hiện, mang tính giáo dục cao hơn. Đó chính là WikiTok.

Mặc dù tên gọi gợi nhớ đến ứng dụng video TikTok, nhưng WikiTok lại có cách hoạt động tương tự StumbleUpon. Điểm khác biệt là thay vì hiển thị bất kỳ trang web nào trên internet, WikiTok chỉ tập trung vào các bài viết Wikipedia.

Bạn có thể truy cập WikiTok qua trình duyệt di động. Khi tìm kiếm, bạn sẽ thấy một hình ảnh đẹp mắt kèm đoạn mở đầu của một bài viết Wikipedia – có thể là về một nhân vật, địa điểm hoặc sự vật thú vị nào đó. Bạn có thể chọn đọc thêm hoặc vuốt lên để xem bài tiếp theo. WikiTok cũng có phiên bản máy tính, nhưng trải nghiệm người dùng chưa được tối ưu lắm.

Nhà phát triển Isaac Gemal đã công bố mã nguồn của WikiTok trên GitHub. Hiện có một số ứng dụng cùng tên trên App Store và Google Play, nhưng chúng không liên quan đến WikiTok gốc.

“Tôi không có kế hoạch biến nó thành một thuật toán phức tạp như TikTok để kiếm tiền,” Gemal chia sẻ với Ars Technica. “Nếu có, nó là một ứng dụng chống lại thuật toán.” Đó chính là điểm đặc biệt mà Gemal muốn gìn giữ.

Không giống TikTok gây nghiện cao độ hay StumbleUpon đề xuất nội dung dựa trên sở thích, WikiTok không nhằm mục đích giữ chân người dùng. Nó hoàn toàn ngẫu nhiên. Có những bài viết sẽ khiến bạn thích thú, nhưng cũng có những bài khiến bạn chán ngắt.

Gemal không muốn tạo ra một thuật toán khiến người dùng dính chặt vào ứng dụng, ông cũng không có ý định kiếm tiền từ nền tảng này. Người dùng có thể đọc thoải mái, và khi gặp một bài không hứng thú – chẳng hạn như về thị trấn Pleasant Hill, Ohio, hay một loài bướm đêm nào đó – họ có thể thoải mái rời đi. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng, người dùng sẽ học được nhiều điều thú vị về lịch sử, địa lý, nhân vật chính trị, người nổi tiếng và các kiến thức tạp nham khác – những thông tin có thể hữu ích cho một thí sinh Jeopardy! tương lai chẳng hạn.

Là một người có nhiều thời gian rảnh rỗi, tôi tò mò không biết phải mất bao lâu để tìm ra trang Wikipedia dẫn nhanh nhất đến trò chơi “Six Degrees of Kevin Bacon” (Sáu bước tới Kevin Bacon).

Hashtags: #WikiTok #KhamPhaWikipedia #LuotWebNgauNhien #KhamPhaTrucTuyen #RandomLearning #DigitalExploration

Keyword: WikiTok khám phá Wikipedia

Nguồn: Inc / FEB 13, 2025 / https://www.inc.com/sarah-sicard/stumbleupon-walked-so-wikitok-could-run/91147304

Continue Reading

Trending