Recent, pe măsură ce tokenuri de concept AI, cum ar fi io.net și Aethir, au fost listate pe schimburile de top precum Binance și OKX, tot mai multe proiecte combinate cu AI au apărut în Web3. Poate Web3 să-și folosească propriile avantaje tehnice pentru a promova revoluția AI și a submina industria? Care sunt posibilele scenarii de aplicare în procesul de combinare a Web3 cu AI? Autorul vă va împărtăși aplicații AI în Web3 printr-o serie de articole.

1. Situația competitivă a modelelor mari AI

Concurența dintre modelele mari de IA constă în principal în trei aspecte: putere de calcul, algoritmi și date.

Dacă giganții tehnologici tradiționali doresc să intre în modele mari de IA, trebuie mai întâi să ia în considerare costurile ridicate de instruire și depanare ale modelelor mari în stadiul incipient. Tian Qi, om de știință șef în domeniul inteligenței artificiale al Huawei Cloud, a menționat în discursul său la Artificial Intelligence Large Model Technology Summit Forum că costul unic al dezvoltării și formării modelelor mari este de până la 12 milioane de dolari SUA, CEO-ul OpenAI Altman a menționat, de asemenea, că GPT-4 Costul antrenamentului depășește 100 de milioane USD, din care costurile pentru puterea de calcul GPU reprezintă cea mai mare parte a costului întregului antrenament.