Recentemente, poiché i concept token AI come io.net e Aethir sono stati quotati sui principali scambi come Binance e OKX, sempre più progetti combinati con l'intelligenza artificiale sono emersi in Web3. Può Web3 sfruttare i propri vantaggi tecnici per promuovere la rivoluzione dell’intelligenza artificiale e sovvertire il settore? Quali sono i possibili scenari applicativi nel processo di integrazione del Web3 con l’AI? L'autore condividerà con voi le applicazioni AI in Web3 attraverso una serie di articoli.

1. Situazione competitiva dei grandi modelli di intelligenza artificiale

La competizione tra i grandi modelli di intelligenza artificiale risiede principalmente in tre aspetti: potenza di calcolo, algoritmi e dati.

Se i giganti della tecnologia tradizionale vogliono entrare nei modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni, devono prima considerare gli elevati costi di formazione e debug dei modelli di grandi dimensioni nella fase iniziale. Tian Qi, capo scienziato nel campo dell'intelligenza artificiale di Huawei Cloud, ha affermato nel suo discorso all'Artificial Intelligence Large Model Technology Summit Forum che il costo unico per lo sviluppo e la formazione di modelli di grandi dimensioni ammonta a 12 milioni di dollari, Sam, CEO di OpenAI Altman ha anche affermato che GPT-4 Il costo della formazione supera i 100 milioni di dollari, di cui i costi di potenza di calcolo della GPU rappresentano la maggior parte dell'intero costo della formazione.