HAT:GPT-4爆火 去中心化算力能解決AI算力難題嗎

上周，OpenAI 大型語言模型 GPT-4 一經公布便引發了全球科技圈與媒體的關注，60秒創建出一款小游戲，將一張草圖快速變為功能性的網站，完美通過歷史、數學等幾乎所有的學科考試，檢查代碼漏洞等等，各種逆天的功能展示它極為強大的能力，可以說，GPT-4 成為了在知識、技能、邏輯領域的全能人才，比以往的任何 AI 都要強大，而這一款瘋狂的產品或將預示著 AI 奇點的到來。

GPT-4與GPT-3.5各項考試成績對比

在 AI 開始不斷刷新人們認知的同時，另一個更為底層的領域也同樣發生著巨變，那就是算力。眾所周知，AI 模型都需要消化大規模的數據，同時也需要消耗更為龐大的算力，諸如圖像識別、自然語言處理和機器學習等各種AI應用和模型的訓練，都依賴于龐大算力的加持。

ENS推出AI機器人NickGPT以解答與ENS相關的問題:6月5日消息，ENS 宣布推出 AI 機器人NickGPT，目前已部署至 Discord。NickGPT 是基于自定義自然語言模型開發的NickGPT受過ENS文檔訓練，可以回答用戶關于ENS的相關問題。[2023/6/5 21:17:17]

據 OpenAl 此前發布的數據顯示，從2012年到2020年，其算力消耗平均每3.4個月就翻倍一次，8年間算力增長了三十萬倍，更不用談自去年 ChatGPT 推出后爆火所帶來的需求暴漲。

此外，AI 時代算力的增長也遠遠超過了摩爾定律每18個月翻番的速率，根據中國信息通信研究院的估算，2021年全球超算算力規模大約為14EFlops，預測到2030年全球超算算力將達到0.2ZFlops，平均年增速超過34%。AI 的奇點的到來也將會成就算力領域的黃金時代，同時，算力的發展好壞也將會影響著其未來的發展，兩者彼此成就。

Hemi：WGF與AI巨頭ChatGPT-4達成合作，打造未來社交新生態:據官方消息，WFG發言人founder Hemi(巴基斯坦)在官方社交媒體平臺稱，去中心化社交平臺WGF DeSocial與AI巨頭ChatGPT-4共同打造未來社交新生態。WGF DeSocial倡導公平、透明、無審查的價值觀，保障用戶在安全環境中自由表達觀點。結合ChatGPT-4強大的語言理解與生成能力，WGF DeSocial AI處理中心為用戶帶來豐富、智能的內容推薦與信息篩選，以及個性化的AI對話體驗，提升溝通效率，拓寬交流視野，實現智能化社交。WGF DeSocial的去中心化體系與ChatGPT-4協同保護用戶隱私，為用戶帶來高效、愉悅的社交體驗。[2023/3/15 13:05:38]

騰訊正有序推進ChatGPT和AIGC相關方向的專項研究:2月9日消息，騰訊相關人士向記者表示，騰訊目前在ChatGPT和AIGC相關方向上已有布局，專項研究也在有序推進。騰訊持續投入AI等前沿技術的研發，基于此前在AI大模型、機器學習算法以及NLP等領域的技術儲備，將進一步開展前沿研究及應用探索。（科創板日報）[2023/2/9 11:57:22]

OpenAl算力消耗情況 數據來源：阿里研究院《數實融合的第三次浪潮》

目前，關于 AI 算力的優化技術主要有以下幾種：

GPU資源池化：通過虛擬化和遠程調用，將GPU從硬件定義轉換成軟件定義的資源池，實現資源的共享、按需分配、彈性伸縮和統一管理。

計算精度優化：通過混合精度計算，利用不同的浮點數類型在保證模型訓練和推理效果的同時，降低數據傳輸和存儲成本。

三六零計劃推出類ChatGPT產品:金色財經報道，三六零表示，公司的人工智能研究院從2020年開始一直在包括類ChatGPT技術在內的AIGC技術上有持續性的投入，但截至目前僅作為內部業務自用的生產力工具使用，且投資規模及技術水平與當前的ChatGPT 3相比還有較大差距，各項技術指標只能做到略強于ChatGPT 2。公司也計劃盡快推出類ChatGPT技術的demo版產品。[2023/2/7 11:52:19]

模型壓縮優化：通過參數剪枝、量化等方法，減少模型參數量和計算復雜度，降低模型大小和內存占用。

面對算力需求的增長，短期內可以從軟硬件和工程優化等角度解決，但在未來十年，二十年之后呢？當芯片逼近量子極限，當 AI 的進化需要越來越龐大的數據、越來越多的預訓練模型參數、越來越高的算法精度時，會帶來對算力需求的指數級增長，而且這種增長是長期性的，由此帶來的成本問題將會成為一個不可規避的難題。同時這也會讓 AI 只有巨頭才能入局的游戲，據悉，OpenAI 接受微軟投資的很大原因就是為了獲得微軟云 Azure 的計算支持。

所以，為了能降低成本，并獲得更多的算力來支持 AI 項目的進一步發展，很多新興企只能選擇與大型云算力企業合作，作為交換讓渡出部分權利，而去中心化的算力系統或許能在一定程度上解決這一問題，并降低 AI 模型訓練的門檻。

去中心化算力是指將分散在不同地點、不同設備上的計算資源整合起來，形成一個去中心化的網絡。以此，為 AI 應用提供更加靈活、高效、低成本的計算服務，其潛在優勢體現以下幾個方面：

提供分布式計算能力，支持人工智能模型的訓練和運行，使任何人都能運行AI模型，并在來自全球用戶的真實鏈上數據集上進行測試。

去中心化還可以通過創建一個強大的框架來解決隱私問題。

通過提供透明、可驗證的計算過程，增強人工智能模型的可信度和可靠性。

通過提供靈活、可擴展的計算資源，支持人工智能模型在各種應用場景下快速部署和運行。

提供去中心化的數據存儲和管理方案。

目前，已經有項目在探索以去中心算力+AI的組合，例如：

Gensyn：該協議通過智能合約方式促進機器學習（ML）的任務分配和獎勵，來快速實現 AI 模型的學習能力，適用于深度學習計算的L1層，可以在大規模、低成本的網絡中實現 ML。

Flux：一個基于區塊鏈技術的去中心化 AI 平臺，通過智能合約來規范 AI 任務的發布、執行和驗證過程，并使用 Token 作為激勵機制。

Golem：一個提供算力市場的點對點去中心化計算網絡，支持任何人都可以通過創建共享資源的網絡來共享和聚合計算資源。

但去中心化算力網絡與 AI 的結合也需要解決驗證問題，即如何確保運算結果的正確性和可信性。此外，算力增長所帶來的電力消耗也是一個不可忽視的問題，據統計，訓練 GPT-3 模型消耗的能源相當于120個美國家庭一年的耗電量，而這只是實際使用模型所消耗的電力的40%左右。

相比算力增長來說，能源電力稱不上難題，隨著技術的突破，AI 所展現出的潛力將會激發了更多的企業和研究機構投身其中，這些問題可能會被一一解決。而從計算機視覺到自然語言處理，從機器人學到推理、搜索，人工智能所帶來的生產力變革正在改變我們當前的工作方式，在技術發展的道路上，科幻照進現實只是時間問題。

來源：DeFi之道

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