最近では、io.net や Aethir などの AI コンセプトのトークンが Binance や OKX などの大手取引所に上場されるにつれ、Web3 では AI と組み合わせたプロジェクトがますます増えています。 Web3 は独自の技術的優位性を利用して AI 革命を促進し、業界を転覆させることができるでしょうか? Web3 と AI を組み合わせるプロセスでは、どのような応用シナリオが考えられますか?著者は一連の記事を通じて、Web3 における AI アプリケーションを紹介します。

1. AI大型モデルの競争状況

大規模な AI モデル間の競争は主に、コンピューティング能力、アルゴリズム、データの 3 つの側面で行われます。

従来のテクノロジー大手が大規模な AI モデルに参入したい場合は、まず初期段階で大規模なモデルのトレーニングとデバッグのコストが高いことを考慮する必要があります。ファーウェイクラウドの人工知能分野の首席科学者であるティアン・チー氏は、人工知能大規模モデル技術サミットフォーラムでの講演の中で、大規模モデルの開発とトレーニングの単一コストは1,200万米ドルにも上ると述べた。 Altman 氏は、GPT-4 のトレーニング費用は 1 億米ドルを超え、そのうち GPU コンピューティング電力コストが全体のトレーニング費用の大部分を占めていることにも言及しました。