L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) exigent d'énormes quantités de ressources informatiques à mesure que l'intérêt pour cet espace grandit, mais les mineurs de bitcoin (BTC) conventionnels ne sautent pas encore dans le train en marche.

S'adressant au journaliste de Cointelegraph Joe Hall lors du Web Summit 2023 à Lisbonne, au Portugal, le fondateur de Heatbit Alex Busarov a déclaré que les fermes de minage, les centres de données et les fournisseurs de puissance de calcul à petite échelle sont bien mieux informés sur le minage de bitcoins que l'espace naissant de l'infrastructure de l'IA et de l'apprentissage automatique.

Alex Busarov au Web Summit 2023, avec un Heatbit Bitcoin-mining heater attaché à son dos. Source : Joe Hall/Cointelegraph

« La raison en est que lorsque les gens parlent d'IA, il s'agit généralement de l'aspect applicatif de l'IA ; elle peut parler à votre place, créer votre voix ou autre, mais les gens ne pensent pas autant à l'aspect puissance de calcul de l'IA. », explique M. Busarov.

La société Heatbit de Busarov a été la première à proposer des appareils de chauffage qui permettent à la fois de miner des bitcoins et de générer de la chaleur pour chauffer les maisons. Les appareils de chauffage destinés au minage de bitcoins sont dotés d'une puce capable de miner des BTC et d'être utilisés pour l'entraînement à l'IA et les ressources informatiques.

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Le Web Summit, qui a attiré annuellement plus de 70 000 personnes à Lisbonne ces dernières années, a été l'occasion pour M. Busarov d'élargir l'objectif initial de Heatbit, centré sur le bitcoin, à sa capacité à être utilisé comme ressource d'entraînement à l'IA.

Une partie de la stratégie marketing de l'entreprise est axée sur la perception négative de l'utilisation de l'énergie par le minage de bitcoins.

Tout en admettant que les dispositifs de chauffage pour BTC jouent un rôle dans l'innovation du minage de bitcoins en lui permettant d'être une source de chauffage secondaire dans les climats plus froids, M. Busarov pense que le traitement de l'IA pourrait bientôt faire l'objet d'une perception négative similaire, car l'industrie continue de demander des ressources matérielles.

« Je pense que l'IA va bientôt dépasser le minage de bitcoins avec des titres comme "la formation à l'IA consomme plus d'énergie que ceci dans ce pays". Ils auront besoin d'appareils comme les nôtres, dotés de puces d'entraînement à l'IA. »

Le matériel de Heatbit permet déjà de fournir des ressources d'IA et d'apprentissage automatique. Cependant, Busarov pense également que l'écosystème plus large de l'infrastructure GPU et ASIC pourrait ne pas nécessairement s'éloigner des efforts de minage de bitcoin et de cryptomonnaies pour l'instant.

« Je pense que les gens restent attachés au minage de bitcoins. Je pense qu'ils comprennent beaucoup mieux le fonctionnement du minage de bitcoins que celui de l'entraînement à l'IA. »

Le fondateur de Heatbit pense également que le minage à domicile pourrait redevenir plus viable à l'avenir, étant donné que le niveau de précision du matériel impliqué dans le minage à grande échelle fait que la concurrence se résume au coût de l'énergie :

« Qui a le coût de l'énergie le moins élevé ? Eh bien, celui qui n'a pas à payer le coût de l'énergie. »

Selon M. Busarov, le fait de combiner le minage avec des fonctions supplémentaires telles que le chauffage et le refroidissement permet de réduire à zéro le coût de l'énergie pour le minage proprement dit.

« C'est pourquoi je pense que l'on reviendra au minage à domicile, pour des raisons économiques, par le biais d'applications comme les nôtres. »

Comme l'a récemment indiqué Cointelegraph, la demande de ressources informatiques pour l'IA est en hausse. Des startups innovantes comme io.net s'appuient sur des solutions de blockchain pour alimenter des réseaux qui fournissent de la puissance de calcul GPU à partir de centres de données géographiquement diversifiés, de mineurs de cryptomonnaies et de fournisseurs de stockage décentralisés afin d'alimenter l'apprentissage automatique et l'entrainement de l'IA.