加密 x AI 炒作机会解码:在两个“不可能三角”里,寻找重叠地带
作者:Swayam
编译:深潮TechFlow
人工智能 (AI) 的快速发展,使少数大型科技公司掌握了前所未有的计算能力、数据资源和算法技术。然而,随着 AI 系统逐渐融入我们的社会,有关可访问性、透明性和控制权的问题,已成为技术和政策讨论的核心议题。在这样的背景下,区块链技术与 AI 的结合为我们提供了一种值得探索的替代路径——一种可能重新定义 AI 系统开发、部署、扩展和治理的新方式。
我们并不是要完全颠覆现有的 AI 基础设施,而是希望通过分析,探讨在某些具体用例中,去中心化方法可能带来的独特优势。同时,我们也承认在某些情境下,传统的中心化系统可能仍然是更实际的选择。
以下几个关键问题引导了我们的研究:
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去中心化系统的核心特性(如透明性、抗审查性)是否能够与现代 AI 系统的需求(如高效性、可扩展性)相辅相成,还是会产生矛盾?
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在 AI 开发的各个环节——从数据收集到模型训练再到推理——区块链技术能够在哪些方面提供实质性的改进?
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在去中心化 AI 系统的设计中,不同环节会面临哪些技术和经济上的权衡?
Epoch AI 团队在分析当前 AI 技术堆栈的限制方面做出了重要贡献。他们的研究详细阐述了到 2030 年,AI 训练计算能力扩展可能面临的主要瓶颈,并使用每秒浮点运算次数 (Floating Point Operations per Second, FLoPs) 作为衡量计算性能的核心指标。
研究表明,AI 训练计算的扩展可能受到多种因素的限制,包括电力供应不足、芯片制造技术的瓶颈、数据稀缺性以及网络延迟问题。这些因素各自为可实现的计算能力设定了不同的上限,其中延迟问题被认为是最难突破的理论极限。
该图表强调了硬件、能源效率、解锁边缘设备上捕获的数据以及网络方面的进步的必要性,以支持未来人工智能的增长。
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电力限制 (性能):
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扩展电力基础设施的可行性(2030 年预测): 预计到 2030 年,数据中心园区的容量有望达到 1 至 5 吉瓦 (GW)。然而,这一增长需要依赖对电力基础设施的大规模投资,同时还需克服可能存在的后勤和监管障碍。
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受能源供应和电力基础设施的限制,预计全球计算能力的扩展上限可能达到当前水平的 10,000 倍。
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芯片生产能力 (可验证性):
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当前,用于支持高级计算的芯片(如 NVIDIA H100、Google TPU v5)的生产受限于封装技术(如 TSMC 的 CoWoS 技术)。这种限制直接影响了可验证计算的可用性和扩展性。
- 申链财经
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