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GPT-4爆火 去中心化算力能解决AI算力难题吗
上周，OpenAI 大型语言模型 GPT-4 一经公布便引发了全球科技圈与媒体的关注，60秒创建出一款小游戏，将一张草图快速变为功能性的网站，完美通过历史、数学等几乎所有的学科考试，检查代码漏洞等等，各种逆天的功能展示它极为强大的能力，可以说，GPT-4 成为了在知识、技能、逻辑领域的全能人才，比以往的任何 AI 都要强大，而这一款疯狂的产品或将预示着 AI 奇点的到来。
GPT-4与GPT-3.5各项考试成绩对比
在 AI 开始不断刷新人们认知的同时，另一个更为底层的领域也同样发生着巨变，那就是算力。众所周知，AI 模型都需要消化大规模的数据，同时也需要消耗更为庞大的算力，诸如图像识别、自然语言处理和机器学习等各种AI应用和模型的训练，都依赖于庞大算力的加持。
据 OpenAl 此前发布的数据显示，从2012年到2020年，其算力消耗平均每3.4个月就翻倍一次，8年间算力增长了三十万倍，更不用谈自去年 ChatGPT 推出后爆火所带来的需求暴涨。
此外，AI 时代算力的增长也远远超过了摩尔定律每18个月翻番的速率，根据中国信息通信研究院的估算，2021年全球超算算力规模大约为14EFlops，预测到2030年全球超算算力将达到0.2ZFlops，平均年增速超过34%。AI 的奇点的到来也将会成就算力领域的黄金时代，同时，算力的发展好坏也将会影响着其未来的发展，两者彼此成就。
OpenAl算力消耗情况 数据来源：阿里研究院《数实融合的第三次浪潮》
目前，关于 AI 算力的优化技术主要有以下几种：
GPU资源池化：通过虚拟化和远程调用，将GPU从硬件定义转换成软件定义的资源池，实现资源的共享、按需分配、弹性伸缩和统一管理。
计算精度优化：通过混合精度计算，利用不同的浮点数类型在保证模型训练和推理效果的同时，降低数据传输和存储成本。
模型压缩优化：通过参数剪枝、量化等方法，减少模型参数量和计算复杂度，降低模型大小和内存占用。
面对算力需求的增长，短期内可以从软硬件和工程优化等角度解决，但在未来十年，二十年之后呢？当芯片逼近量子极限，当 AI 的进化需要越来越庞大的数据、越来越多的预训练模型参数、越来越高的算法精度时，会带来对算力需求的指数级增长，而且这种增长是长期性的，由此带来的成本问题将会成为一个不可规避的难题。同时这也会让 AI 只有巨头才能入局的游戏，据悉，OpenAI 接受微软投资的很大原因就是为了获得微软云 Azure 的计算支持。
所以，为了能降低成本，并获得更多的算力来支持 AI 项目的进一步发展，很多新兴企只能选择与大型云算力企业合作，作为交换让渡出部分权利，而去中心化的算力系统或许能在一定程度上解决这一问题，并降低 AI 模型训练的门槛。
去中心化算力是指将分散在不同地点、不同设备上的计算资源整合起来，形成一个去中心化的网络。以此，为 AI 应用提供更加灵活、高效、低成本的计算服务，其潜在优势体现以下几个方面：
提供分布式计算能力，支持人工智能模型的训练和运行，使任何人都能运行AI模型，并在来自全球用户的真实链上数据集上进行测试。
去中心化还可以通过创建一个强大的框架来解决隐私问题。
通过提供透明、可验证的计算过程，增强人工智能模型的可信度和可靠性。
通过提供灵活、可扩展的计算资源，支持人工智能模型在各种应用场景下快速部署和运行。
提供去中心化的数据存储和管理方案。
目前，已经有项目在探索以去中心算力+AI的组合，例如：
Gensyn：该协议通过智能合约方式促进机器学习（ML）的任务分配和奖励，来快速实现 AI 模型的学习能力，适用于深度学习计算的L1层，可以在大规模、低成本的网络中实现 ML。
Flux：一个基于区块链技术的去中心化 AI 平台，通过智能合约来规范 AI 任务的发布、执行和验证过程，并使用 Token 作为激励机制。
Golem：一个提供算力市场的点对点去中心化计算网络，支持任何人都可以通过创建共享资源的网络来共享和聚合计算资源。
但去中心化算力网络与 AI 的结合也需要解决验证问题，即如何确保运算结果的正确性和可信性。此外，算力增长所带来的电力消耗也是一个不可忽视的问题，据统计，训练 GPT-3 模型消耗的能源相当于120个美国家庭一年的耗电量，而这只是实际使用模型所消耗的电力的40%左右。
相比算力增长来说，能源电力称不上难题，随着技术的突破，AI 所展现出的潜力将会激发了更多的企业和研究机构投身其中，这些问题可能会被一一解决。而从计算机视觉到自然语言处理，从机器人学到推理、搜索，人工智能所带来的生产力变革正在改变我们当前的工作方式，在技术发展的道路上，科幻照进现实只是时间问题。
来源：DeFi之道
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