jakiro
Autor: Alex Xu, Mint Ventures
introducción
A partir de ahora, esta ronda del mercado alcista críptico es la ronda más aburrida de la innovación comercial. En el mercado general.
Esto también se refleja en el precio actual de los activos.Después de todo, la valoración de la plataforma de contrato inteligente está determinada por el grado de prosperidad de la aplicación.
Como la nueva categoría comercial cifrada en esta ronda, la IA se beneficia de la velocidad de desarrollo y los puntos críticos continuos del desarrollo explosivo del mundo de los negocios externos. .
En el IO.
En la pista de IA en el campo de la economía cifrada, el autor intenta discutir y deducir algunos temas importantes a través de un artículo, que incluye:
¿Qué más son los brotes de la pista de IA cifrada, o la narrativa que explotará en el futuro?
· La ruta catalítica y la lógica de estas narrativas
· Estándar del proyecto relacionado con la narrativa
· El riesgo y la incertidumbre de la deducción narrativa
Este artículo es la etapa de pensamiento a partir del momento en que publiqué. .
Lo siguiente es parte del texto.
La próxima ola de narrativas de la pista de cifrado ai
Antes de formar la próxima ola de la pista de cifrado, echemos un vistazo a la narrativa principal de la IA de cifrado actual.
Becetic Power: Render (RNDR, 3.85 mil millones en circulación), Akash (valor de mercado circulante de 1.200 millones), IO (la última ronda de valoración de financiamiento de primer nivel de mil millones)
Red de algoritmo: Bittensor (Tao, el valor de mercado de la circulación 2.97 mil millones)
AI Proxy: Fetdai (FET, 2.100 millones antes de fusionar la circulación)
Tiempo de datos: 2024.5.24, las unidades monetarias son dólares estadounidenses.
A excepción de las áreas anteriores, ¿qué pista de IA será de más de mil millones en el próximo proyecto individual?
El autor siente que puede especular desde las dos perspectivas: la narrativa del «extremo de la oferta industrial» y la narrativa del «tiempo GPT».
La primera perspectiva de la narrativa de IA: desde el lado de la oferta de lo industrial, vea la oportunidad de la pista y la pista de datos detrás de AI
Desde la perspectiva del lado de la oferta industrial, las cuatro fuerzas impulsoras del desarrollo de la IA son:
· Algoritmo: los algoritmos de alta calidad pueden realizar tareas de entrenamiento y razonamiento de manera más eficiente
· Potencia informática: ya sea capacitación en modelo o razonamiento del modelo, se requiere hardware de GPU para proporcionar energía informática.
· Energía: el centro de informática de datos requerido por AI generará mucho consumo de energía. El sistema de enfriamiento del centro de datos representa el total.
· Datos: la mejora del rendimiento de los modelos grandes requiere la expansión de los parámetros de capacitación, lo que significa requisitos masivos de datos de alta calidad
Para la fuerza impulsora de las cuatro industrias anteriores, los algoritmos y las pistas informáticas han cifrado proyectos con un valor de mercado de más de mil millones de dólares estadounidenses en circulación, y no hay proyectos con el mismo valor de mercado de energía y pistas de datos aún no han aparecido en el Energía y seguimiento de datos.
De hecho, la escasez de energía y suministro de datos pronto puede llegar, convirtiéndose en una nueva ola de puntos críticos industriales, impulsando así el auge en proyectos relacionados en el campo de cifrado.
Hablemos primero de energía.
El 29 de febrero de 2024, Musk dijo en la conferencia 2024 del mundo de la interconexión de Bosch: «Predijé la escasez de chips hace más de un año, y la próxima escasez será electricidad. Creo que no habrá suficiente electricidad el próximo año para Ejecuta todas las chips.
Desde la perspectiva de datos específicos, el Instituto de Inteligencia Artificial del Center Humano (inteligencia artificial del centro humano) dirigido por Li Feifei publicará el informe del índice de IA cada año. %de la demanda de energía global en ese momento, y la presión sobre la energía y el medio ambiente era limitada.En 2023, la Agencia Internacional de Energía (IEA) resumió el Centro de Datos Global 2022: Global Data consumió el poder de aproximadamente 460 Taiwa (TWH), contabilizando el consumo de energía más bajo también será de 620 Taiwa Time, y el máximo llegará a 1050 tiempo de Taiwa.
De hecho, la estimación de la Agencia Internacional de Energía sigue siendo conservadora, porque ya hay una gran cantidad de proyectos alrededor de la IA, y la escala de su demanda de energía correspondiente supera con creces sus 23 años de imaginación.
Por ejemplo, el proyecto Stargate que Microsoft y Open AI están planeando.Se espera que este plan se lance en 2028 y se complete alrededor de 2030. El proyecto planea construir una súper computadora con millones de chips de IA especiales para proporcionar una IA abierta con capacidades informáticas sin precedentes y apoyar su inteligencia artificial, especialmente modelos de idiomas grandes, especialmente grandes. Modelos de idiomas en términos de investigación y desarrollo.Se espera que el plan cueste más de $ 100 mil millones, que es 100 veces más alto que el costo actual de los grandes centros de datos.
El consumo de energía de un proyecto de las puertas interestelares solo es tan alto como 50 Taiwa.
Debido a esto, el fundador de Openai, Sam Altman, dijo en el Foro de Davos en enero de este año: «En el futuro, la inteligencia artificial necesitará avances de energía, porque el poder consumido por la inteligencia artificial superará con creces las expectativas de las personas».
Después de calcular la energía y la energía, es probable que el área de crecimiento rápido de la industria de la IA sea datos.
En otras palabras, la escasez de datos de alta calidad requeridos por la IA se ha convertido en una realidad.
En la actualidad, en la evolución de GPT, los seres humanos básicamente han descubierto la ley de la capacidad de crecer en modelos de idiomas grandes, es decir, al expandir los parámetros del modelo y los datos de capacitación, la capacidad de indexar los niveles se puede mejorar, y esto se puede mejorar. El proceso no se puede ver en el cuello de botella técnico a corto plazo.
Sin embargo, el problema es que los datos de alta calidad y divulgación pueden ser escasos en el futuro, y los productos de IA pueden enfrentar la misma contradicción con la misma oferta y demanda que los chips y la energía en términos de datos.
El primero es el aumento de las disputas en la propiedad de datos.
El 27 de diciembre de 2023, el New York Times demandó oficialmente a Openai y Microsoft al Tribunal Federal Federal, acusándolos de usar sus propios cientos de artículos para capacitar a los modelos GPT sin permiso, pidiéndoles Value Works Billón de dólares de daños legales y reales compensación «, y también destruye todos los modelos y datos de capacitación, incluidos los materiales de derechos de autor del New York Times.
A finales de marzo, el New York Times emitió una nueva declaración que no solo señaló abrir IA, sino que también dirigió a Google y Meta.La declaración del New York Times dice que Open AI transcribe una gran cantidad de piezas de voz en videos de YouTube a través de una herramienta de reconocimiento de voz llamada Whisper, y luego genera texto para entrenar GPT -4 como un texto.El New York Times declaró que el uso de pequeñas empresas para usar toques de Thief cuando la capacitación de modelos de IA ahora es muy común y dijo que Google también está haciendo tales cosas.
El New York Times y Open AI, como el «primer caso de los derechos de autor de IA», considera la complejidad del contenido del caso y el profundo impacto en el contenido del contenido y el futuro de la industria de la IA, no puede ser capaz de obtener un resultado pronto.Uno de los posibles resultados es que las dos partes se concilian fuera de la corte.Pero en el futuro, más fricción de derechos de autor de datos inevitablemente aumentará el costo integral de los datos de alta calidad.
Además, como el motor de búsqueda más grande del mundo, Google también reveló que la función de búsqueda está considerando su propia función de búsqueda, pero el objetivo de carga no es una masa ordinaria, sino AI.
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Fuente: Reuters
El servidor de motores de búsqueda de Google mantiene mucho contenido, e incluso se puede decir que el contenido de todas las páginas de Internet ha aparecido en todas las páginas de Internet desde el siglo XXI.Los productos de búsqueda actuales impulsados por la IA, como la perplejidad en el extranjero, y los nacionales como Kimi y Secret Tower, se procesan a través de IA y los llevan a los usuarios.Los cargos del motor de búsqueda aumentarán inevitablemente el costo de la adquisición de datos.
De hecho, además de los datos públicos, los gigantes de IA también siguen los datos internos no públicos.
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Photobucket es un antiguo sitio web de custodia de imágenes y videocamontes.Con el aumento de las redes sociales, el número de usuarios de Photobucket ha disminuido significativamente. El registro del usuario será que la cuenta se reciclará, y también admite el derecho de usar las imágenes y los datos de video cargados por el usuario.Ted Leonard, CEO de Photobucket, reveló que las 1.300 millones de fotos y datos de video que poseía eran muy valiosos para el modelo de IA de generación de entrenamiento.Está negociando con una serie de compañías de tecnología a la venta de estos datos. Dólares estadounidenses.
Epoch, que se centra en el desarrollo de la inteligencia artificial, basada en el uso de datos y la generación de datos nuevos de acuerdo con el aprendizaje automático 2022, y luego considerando el crecimiento de los recursos informáticos, ha publicado un artículo sobre el estado de los datos Requerido por el aprendizaje automático «¿Nos quedaremos sin datos? Un análisis de los límites de SCAL en los conjuntos de datos G en MACH en E Learn en los datos de la imagen se agotará de 2030 a 2060.Si la eficiencia de los datos no puede mejorarse significativamente, o aparecen nuevas fuentes de datos, la tendencia de los grandes modelos de aprendizaje automático que actualmente dependen de conjuntos de datos masivos pueden disminuir.
Según la situación actual de los gigantes de la IA para comprar datos a precios altos, los datos de texto de alta calidad gratuitos se han utilizado básicamente las predicciones de hace 2 años.
Al mismo tiempo, también aparece la solución a las necesidades de «escasez de datos de IA», a saber: AI Data proporciona servicios.
Definido.
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Los tipos de datos que definen.ai pueden proporcionar ejemplos: https://www.defined.ai/datasets
Su modelo de negocio es: AI proporciona sus propias necesidades de datos definidos.En términos de contenido, las compañías de IA pueden personalizar temas específicos de acuerdo con sus propias tareas de capacitación, como fotos de noches, barriles de cono, estacionamientos, letreros y letreros para aumentar la tasa de reconocimiento de la IA en escenas nocturnas.Volkswagen puede recibir tareas. Más de 10 minutos son de $ 100-300, y el texto es de 1,000 caracteres 1 dólares estadounidenses.La provisión de datos puede convertirse en otro negocio de crowdsourced después de la «marca de datos».
La asignación de tareas globales, los incentivos económicos, el precio de los activos de datos \ Circulación y protección de la privacidad, y todos pueden participar, suena como una puerta comercial adecuada para el paradigma Web3.
AI Narrativo objetivo bajo la perspectiva del extremo de suministro industrial
El enfoque de la escasez del chip penetra en la industria de cifrado, lo que hace que la potencia informática distribuida sea la categoría de seguimiento de IA de mercado de mercado más popular y más alto a partir de la actualmente.
Entonces, ¿cuáles son las contradicciones entre la oferta y la demanda de la industria de la IA en energía y datos.
Primero mira el objetivo de la energía.
Los elementos de energía del CEX de la cabeza se han lanzado muy raros, solo el libro mayor de potencia (POWR Token).
El elemento de Power Ledger en 2017 es una plataforma de energía integral basada en la tecnología blockchain. que la transacción transparente y eficiente.Inicialmente, Power Ledger se ejecutaba en base a la cadena de la alianza transformada por Ethereum.En la segunda mitad de 2023, Power Ledger actualizó el Libro Blanco y lanzó su propia cadena pública integral.El negocio principal de Power Ledger actualmente incluye ::
· Transacciones de energía: permita a los usuarios comprar y vender electricidad directamente, especialmente la energía de la energía renovable.
· Transacciones de productos ambientales: como el crédito de carbono y los certificados de energía renovable, y el financiamiento basado en productos ambientales.
· Operación de la cadena pública: atraer a los desarrolladores aplicados para construir aplicaciones en la cadena de bloques de potencia, y el costo de transacción de la cadena pública se paga en el token POWR.
En la actualidad, el valor de mercado del Proyecto Power Ledger es de 170 millones de $, y el valor de mercado de la circulación total es de 320 millones de $.
En comparación con la etiqueta de energía de cifrado, el número de ofertas de cifrado de la pista de datos es más rica.
El autor solo enumeró a lo que actualmente presta atención, y ha sido lanzado al menos el proyecto de seguimiento de datos de uno de los CEX, OKX y Coinbase, y se ha organizado de bajo a alto según FDV:
1. Streamr – Datos
La propuesta de valor de Streamr es construir una red de datos descentralizada de tiempo real que permita a los usuarios comerciar y compartir libremente datos, al tiempo que mantienen un control completo de sus propios datos.A través de su mercado de datos, Streamr espera que los productores de datos puedan vender el flujo de datos directamente a los consumidores interesados sin agencias intermedias, reduciendo así los costos y mejorando la eficiencia.
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Fuente: https: //streamr.network/hub/projects
En casos de cooperación reales, Streamr coopera con otro proyecto de hardware del vehículo Web3 para recopilar temperatura, presión de aire y otros datos a través de sensores de hardware DIMO cargados en el vehículo para formar datos meteorológicos y pasar a las instituciones requeridas.
En comparación con otros elementos de datos, Streamr se centra en los datos de Internet de las cosas y los sensores de hardware.Por lo tanto, los datos de token del proyecto de Stream también crearon un aumento de un solo día en un solo día cuando el concepto de DePin fue el más popular.
En la actualidad, el valor de mercado del proyecto Streamr es de 44 millones de $, y el valor de mercado de la circulación total es de 58 millones de $.
2. Covalent -cqt
A diferencia de otros proyectos de datos, Covalent proporciona datos de blockchain.La red covalente lee los datos a través del nodo blockchain a través del RPC, y luego procesa y organiza estos datos para crear una base de datos de consulta eficiente.De esta manera, los usuarios de Covalent pueden recuperar rápidamente la información que necesitan, sin tener que consultar directamente desde el nodo blockchain.
Los clientes de Covalent son principalmente B, incluidos proyectos DAPP, como varios DEFIS, incluidas muchas empresas cifradas centralizadas, como Consensys (Compañía matriz de Metamask), Coingecto (mercado de activos de cifrado bien conocido), ROTKI (herramientas fiscales), arcoiris, etc. Además, los gigantes en la industria financiera tradicional, el bienestar y la firma cultural Ernst & Young, y también son clientes de Covalent.Según los datos divulgados por Covalent, los ingresos del proyecto del Servicio de datos han excedido el gráfico en el mismo campo.
Debido a la integridad, la apertura, la autenticidad y la naturaleza real de la industria Web3, se espera que se convierta en una fuente de datos de alta calidad de escenas de IA de segmento y «modelos de IA» específicos.Covalent, como proveedor de datos, ha comenzado a proporcionar datos para varios escenarios de IA y lanzó datos estructurales verificados específicamente para IA.
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Fuente: https://www.covalenthq.com/solutions/Decentralized- AI/
Por ejemplo, proporcionar datos para la plataforma de comercio inteligente SmartWhales en la cadena y usar IA para identificar modelos de transacciones rentables y direcciones;
En la actualidad, los principales escenarios de los servicios de datos de la cadena proporcionados por Covalent todavía están dominados por las finanzas, pero con la generalización de productos Web3 y tipos de datos, el uso de datos en la cadena también se ampliará aún más.
En la actualidad, el valor de mercado del proyecto covalente es de 150 millones de $ y el valor de mercado de la circulación completa es de 235 millones de $.
3. HIVEMAPPER -Honey
Entre todos los materiales de datos, el precio unitario de los datos de video es a menudo el más alto.Hivemapper puede proporcionar datos a la IA que incluyen información de video y mapa.Hivemapper en sí es un proyecto de mapa global descentralizado, cuyo objetivo es crear un sistema de mapas detallado, dinámico y accesible a través de la tecnología blockchain y las contribuciones comunitarias.Los participantes pueden capturar los datos del mapa y agregarlos a la red de datos de código abierto Hivemapper mediante los registradores de conducción y obtener la adjudicación de la miel de token del proyecto en función de la contribución.Para mejorar el efecto de la red y reducir el costo de la interacción, Hivemapper se construyó en Solana.
Hivemapper se estableció por primera vez en 2015. La visión original era usar drones para crear mapas. producción.
En comparación con el mapa de Google y otras vistas a la calle y al software de mapas, el mapa de colmena PER puede expandir de manera más eficiente la cobertura del mapa, mantener la frescura del mapa y mejorar la calidad del video a través de la red de incentivos y el modo de crowdsourcing.
Antes de que estallaran la demanda de datos de AI, los principales clientes de Hivemapper incluyen el sector de manejo autónomo, las compañías de servicios de navegación, los gobiernos, las empresas de seguros y bienes raíces de la industria automotriz.Hoy, HIVEMPER puede proporcionar extensos caminos y datos ambientales para AI y modelos grandes a través de API. Ubicación geográfica y juicio visual.
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Fuente de datos: https://hivemapper.com/blog/diversify-computer-vision-models-with-global-magery-data/
En la actualidad, el valor de mercado del proyecto Hivemapper -honey es de 120 millones de $, y el valor de mercado de la circulación total es de 496 millones de $.
Además de los tres proyectos anteriores, los proyectos de la pista de datos también incluyen el gráfico -grt (el valor de mercado de 3.200 millones de yuanes, FDV 3.7 mil millones). , este proyecto está a punto de fusionarse con Fetch. La premisa de garantizar la confianza, la transparencia y la trazabilidad.
La segunda perspectiva de la narrativa de IA: GPT reaparece en todo momento, llega la inteligencia artificial general
En mi opinión, el primer año de la «pista de IA» en la industria del cifrado es el 2023 que GPT sorprendió al mundo. Industria de ai.
Aunque las capacidades de GPT4, Turbo, etc. han seguido actualizando después de GPT3.
Entonces, ¿el campo AI de «GPT» en el futuro y el desarrollo de AI Leap -Up que ha conmocionado al público hará que las personas se den cuenta de que sus vidas y su trabajo cambiarán debido a esto?
Este momento puede ser el advenimiento de la inteligencia artificial general (AGI).
AGI se refiere a la capacidad cognitiva integral similar a los humanos, que pueden resolver varios problemas complejos, no limitados a tareas específicas.El sistema AGI tiene un alto grado de pensamiento abstracto, un amplio conocimiento de antecedentes, razonamiento de sentido común y comprensión causal de todo el campo y el aprendizaje de migración cruzada.El rendimiento de AGI no es diferente de los mejores humanos en varios campos.
De hecho, no importa la presentación de ciencia ficción, juegos, juegos, obras de cine y televisión, o después de la rápida popularización de GPT, las expectativas públicas del público sobre AGI, que más allá del nivel de cognición humana.En otras palabras, GPT en sí es un producto Pioneer Agi, que es una versión de predicción de la inteligencia artificial GM.
La razón por la cual GPT tiene una energía industrial tan grande y un impacto psicológico es que la velocidad y el rendimiento de su aterrizaje superan las expectativas de Volkswagen:La gente no esperaba que un sistema de inteligencia artificial que pudiera completar la prueba de Turing realmente llegó, y fue muy rápido.
De hecho, la inteligencia artificial (AGI) puede haber reaparecido la repentina del «tiempo de GPT» nuevamente en 1-2 años: la gente se ha adaptado a la ayuda de GPT, y descubrió que la IA no es solo un asistente, incluso puede completar el extremo independientemente Trabajo creativo y desafiante, incluidos aquellos que han atrapado a los mejores científicos de los seres humanos durante décadas.
El 8 de abril de este año, Musk aceptó una entrevista con Nicolai Tangen, inversor jefe del Fondo Noruego Soberano, habló sobre el momento en que AGI apareció.
Él dijo: «Si AGI se define como más inteligente que la parte más inteligente de los humanos, creo que es probable que aparezca en 2025».
Es decir, según su inferencia, a lo sumo, lleva un año y medio, Agi vendrá.Por supuesto, agregó un requisito previo, es decir, «si tanto la electricidad como el hardware pueden mantenerse al día».
Los beneficios del advenimiento de AGI son obvios.
Significa que el nivel de productividad humana será un paso en el terreno, y se resolverán una gran cantidad de problemas de investigación científica que nos han atrapado durante décadas.Si definimos el nivel de «la parte más inteligente de los humanos» como el nivel del ganador del Premio Nobel, significa que mientras la energía, el poder informático y los datos sean suficientes, podemos tener innumerables «ganadores del Premio Nobel» incansables, Y los que están en clima cercano son los que más son los problemas científicos más difíciles.
De hecho, el ganador del Premio Nobel no es tan precioso como uno de cientos de cientos de cien.La persona que es igual a él, sus igualmente buenos colegas también pueden ganar el Premio Nobel en el universo paralelo de la investigación científica.Sin embargo, es indefenso que las personas con las mejores universidades y participen en los avances de investigación científica sigan siendo insuficientes, por lo que la velocidad de «atravesar todas las direcciones correctas de toda investigación científica» sigue siendo muy lenta.
Con AGI, en el caso del suministro total de energía y energía informática, AGI, que puede tener un nivel ilimitado de «ganador del Premio Nobel», explora en cualquier posible dirección de avance de la investigación científica, y la mejora técnica será docenas de veces más rápido docenas de veces más rápido.La mejora de la tecnología nos hará pensar que es bastante costoso y escaso ahora aumentó 100 veces en 10 a 20 años. Más personas con menos recursos y la riqueza per cápita aumenta rápidamente.
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Gráfico de tendencia total del PIB global, Fuente de datos: Banco Mundial
Esto suena un poco sensacional.
· En 2018, el ganador del Premio Nobel, Francis Arnold, dijo en la ceremonia de los premios: «Hoy podemos leer, escribir y editar cualquier secuencia de ADN en aplicaciones prácticas, pero no podemos crear a través de ella». De las nuevas empresas de AI de la Universidad de Stanford y Silicon Valley, Salesforce Research, publicó artículos en «Nature-Biotechnology». Espero convertirme en una solución de confrontación bacteriana que no sea antibiótico.En otras palabras, con la ayuda de la IA, se rompe el cuello de botella de «creación» de proteínas.
· Anteriormente, el algoritmo Alfafold de inteligencia artificial fue predicho por casi las 214 millones de estructuras de proteínas en la Tierra dentro de los 18 meses.Este resultado es cientos de veces los resultados de todos los biólogos estructurales humanos.
El cambio ha ocurrido, y el advenimiento de AGI acelerará aún más este proceso.
Por otro lado, el desafío traído por el advenimiento de AGI también es muy grande.
AGI no solo reemplazará a una gran cantidad de trabajadores de la capacidad intelectual, sino que ahora se considera que el operador de servicio físico se considera «menos afectado por la IA».
En ese momento, los dos problemas que han sido muy distantes surgirán rápidamente:
1. Empleo e ingresos de una gran cantidad de personas desempleadas
2. En un mundo donde la IA es ubicua, cómo distinguir la IA y los humanos
WorldCoin \ Worldchain está tratando de proporcionar soluciones, es decir, el uso del sistema UBI (ingresos básicos) para proporcionar ingresos básicos al público y distinguir entre las personas y la IA en función de las características biológicas basadas en el IRIS.
De hecho, UBI, que da a toda la gente, no es un pabellón vacío sin práctica práctica.
La ventaja de la asignación de UBI basada en el reconocimiento de características biológicas+ blockchain es la naturaleza global de este sistema, que tiene una población más amplia. Servicios (defi), social, misión crowdsourcing, etc. para formar una colaboración de negocios en la red, que es exactamente
Uno de los objetivos correspondientes aportados por el efecto de impacto aportado por el advenimiento de AGI es WorldCoin -Wld, que tiene un valor de mercado de 1.03 mil millones $, y el valor de mercado de circulación total es de 47.2 mil millones de $.
Riesgo e incertidumbre de la deducción narrativa
Este artículo es diferente de los muchos proyectos y los informes de investigación publicados previamente por Mint Ventures. predicciones.La deducción narrativa del autor enfrenta muchas incertidumbre, lo que lleva a una conjetura incorrecta.
Energía: el consumo de energía de la actualización de GPU se reduce
Aunque la demanda de energía alrededor de la IA ha aumentado, los fabricantes de chips representados por NVIDIA son a través de actualizaciones de hardware continuas para proporcionar mayores capacidades informáticas con un menor consumo de energía. Times que la GPU AI principal de la generación anterior H100.Por supuesto, la gente quiere que el poder gane de la IA.
En términos de datos: Q * Plan para realizar «datos autoproducidos»
Siempre ha habido un rumoreado proyecto «Q *» dentro de la IA abierta.Según la opinión de Reuters, este es un avance que Open AI ha obtenido en el camino para seguir el camino de búsqueda de inteligencia artificial súper inteligente / general (AGI).P * No solo puede resolver el problema matemático que nunca antes se había visto antes, sino que también puede crear datos utilizados para modelos grandes a través de la auto creación sin la necesidad de alimentación de datos en el mundo real.Si el rumor es cierto, el cuello de botella del entrenamiento modelo de IA limitado por datos de alta calidad se romperá.
AGI viene: las preocupaciones ocultas de OpenAi
Realmente se desconoce si llega el momento del momento de AGI, como dijo Musk, llegará en 2025, pero esto es solo cuestión de tiempo.Pero como el beneficiario directo del enfoque de la narrativa de AGI, WorldCoin puede provenir de OpenAi.
En la madrugada del 14 de mayo, el último GPT -4O y otras 19 versiones diferentes de modelos de idiomas grandes realizados en el puntaje integral de la tarea en la nueva conferencia de lanzamiento de productos de primavera. La perspectiva de la puntuación general, es solo un 4.5%más alta que el segundo gpt 4 turbo, que es 4.9%más alto que el cuarto Google Gemini 1.5 Pro, que es el primero que el primero, que es el primero, que es el Primero.
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En el momento en que GPT3.5 se sorprendió al comienzo del mundo, solo pasó durante más de un año. Si el OpenAI se mantendrá en el futuro se puede mantener, parece que esta respuesta se está volviendo borrosa.Si las principales ventajas y el estado de dominio de OpenAI se diluyen o incluso se superan, entonces el contenido de oro narrativo de los tokens de sombra como los tokens de sombra de OpenAi también disminuirán.
Además, además del esquema de certificación de Iris de WorldCoin, cada vez más competidores también han comenzado a ingresar a este mercado. $ 1 mil millones.
Conclusión
Al final, aunque el autor ha llevado a cabo la narrativa de seguimiento de la pista de AI, la pista de IA es diferente de las pistas nativas encriptadas como Defi. El meme del tema (como RNDR similar a Nivine Meme, WorldCoin Similar a Open AI Meme), los lectores deben ser cautelosos.
