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电力、芯片制造、数据和延迟：四大限制因素
近年来，人工智能（AI）模型的能力显著提高，其中计算资源的增长对性能提升贡献巨大。人工智能训练规模的快速增长，其速度甚至超过了历史上一些最快的技术扩张。然而，这种增长受到了四大因素的制约：
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电源可用性：随着数据中心和计算需求的增加，电力供应成为了一个关键限制因素。报告预计到2030年，数据中心园区将达到1至5GW的电力需求，这将支持1e28至3e29 FLOP的训练运行。
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芯片制造能力：人工智能芯片是训练大型AI模型的关键，但目前受到先进封装和高带宽内存生产能力的限制。报告假设台积电5纳米及以下的全部产能都用于GPU生产，这将可能增加一个数量级的潜在计算量，达到1e30至2e31 FLOP。
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数据稀缺性：训练大型AI模型需要大量的数据。预计到2030年，可用于训练的token数量将相当于400万亿到20亿亿个，允许6e28至2e32 FLOP的训练运行。
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延迟墙：随着模型规模的扩大，训练过程中不可避免的延迟成为一个基本速度限制。报告估计，现代GPU设置上的累积延迟将使训练运行的FLOP上限达到3e30至1e32。
Scaling Law能续到2030年吗？
Epoch AI的报告指出，到2030年之前，人工智能训练规模的快速增长在技术上可能是可行的。以下是报告的主要观点：
- 电力：数据中心电力容量的快速扩张潜力巨大，预计到2030年，美国数据中心的容量将从40GW增长到90GW。
- 芯片制造：如果制造商的计划规模扩张和硬件效率提高，即使GPU在多个AI实验室之间分配，也可能有足够的能力支持9e29 FLOP的训练运行。
- 数据：预计到2030年，可用于训练的数据量将大幅增加，特别是通过多模态学习和合成数据。
- 延迟墙：通过采用其他网络拓扑结构、减少通信延迟或采用更大的批规模扩展，可以超越当前的延迟墙限制。
结论
综合以上分析，尽管存在挑战，但到2030年，人工智能训练规模的快速增长在技术上是有可能持续的。这取决于多种因素，包括电力供应、芯片制造能力、数据可用性和技术进步。如果这些因素得到有效管理，我们可能会看到AI领域在2030年及以后取得巨大的进步。
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