Recientemente, a medida que los tokens conceptuales de IA, como io.net y Aethir, se han incluido en los principales intercambios como Binance y OKX, han surgido cada vez más proyectos combinados con IA en Web3. ¿Puede Web3 utilizar sus propias ventajas técnicas para promover la revolución de la IA y subvertir la industria? ¿Cuáles son los posibles escenarios de aplicación en el proceso de combinar Web3 con IA? El autor compartirá con usted aplicaciones de IA en Web3 a través de una serie de artículos.

1. Situación competitiva de los grandes modelos de IA

La competencia entre los grandes modelos de IA radica principalmente en tres aspectos: potencia informática, algoritmos y datos.

Si los gigantes tecnológicos tradicionales quieren irrumpir en grandes modelos de IA, primero deben considerar los altos costos de capacitación y depuración de los modelos grandes en la etapa inicial. Tian Qi, científico jefe en el campo de la inteligencia artificial de Huawei Cloud, mencionó en su discurso en el Foro de la Cumbre de Tecnología de Modelos Grandes de Inteligencia Artificial que el costo único del desarrollo y la capacitación de modelos grandes asciende a 12 millones de dólares estadounidenses, Sam, director ejecutivo de OpenAI. Altman también mencionó que el costo de capacitación de GPT-4 supera los 100 millones de dólares, de los cuales los costos de potencia informática de GPU representan la mayor parte del costo total de capacitación.