Recentemente, à medida que tokens conceituais de IA, como io.net e Aethir, foram listados nas principais exchanges, como Binance e OKX, mais e mais projetos combinados com IA surgiram na Web3. A Web3 pode usar suas próprias vantagens técnicas para promover a revolução da IA ​​e subverter a indústria? Quais são os possíveis cenários de aplicação no processo de combinação de Web3 com IA? O autor compartilhará com vocês aplicativos de IA na Web3 por meio de uma série de artigos.

1. Situação competitiva de grandes modelos de IA

A competição entre grandes modelos de IA reside principalmente em três aspectos: poder computacional, algoritmos e dados.

Se os gigantes da tecnologia tradicional quiserem entrar em grandes modelos de IA, primeiro precisam considerar os altos custos de treinamento e depuração de grandes modelos no estágio inicial. Tian Qi, cientista-chefe no campo de inteligência artificial da Huawei Cloud, mencionou em seu discurso no Artificial Intelligence Large Model Technology Summit Forum que o custo único do desenvolvimento e treinamento de grandes modelos chega a 12 milhões de dólares americanos, Sam. Altman também mencionou que o custo de treinamento do GPT-4 excede US$ 100 milhões, dos quais os custos de potência de computação da GPU representam a maior parte de todo o custo de treinamento.