В последнее время, когда концептуальные токены искусственного интеллекта, такие как io.net и Aethir, были добавлены на ведущие биржи, такие как Binance и OKX, в Web3 появляется все больше и больше проектов, объединенных с искусственным интеллектом. Может ли Web3 использовать свои собственные технические преимущества для продвижения революции искусственного интеллекта и подрыва отрасли? Каковы возможные сценарии применения в процессе объединения Web3 с ИИ? Автор поделится с вами приложениями искусственного интеллекта в Web3 в серии статей.

1. Конкурентная ситуация с большими моделями искусственного интеллекта

Конкуренция среди крупных моделей ИИ в основном заключается в трех аспектах: вычислительная мощность, алгоритмы и данные.

Если традиционные технологические гиганты хотят заняться созданием крупных моделей искусственного интеллекта, им сначала необходимо учитывать высокие затраты на обучение и отладку больших моделей на ранней стадии. Тянь Ци, главный научный сотрудник Huawei Cloud в области искусственного интеллекта, в своем выступлении на саммите по технологиям больших моделей искусственного интеллекта упомянул, что общая стоимость разработки и обучения больших моделей достигает 12 миллионов долларов США, генеральный директор OpenAI Сэм. Альтман также упомянул, что стоимость обучения GPT-4 превышает 100 миллионов долларов США, из которых затраты на вычислительную мощность графического процессора составляют большую часть всей стоимости обучения.