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OpenAI sichert sich Mittel in Höhe von 6,6 Milliarden US-Dollar; Kann dezentrale KI mithalten?

OpenAI sichert sich Mittel in Höhe von 6,6 Milliarden US-Dollar; Kann dezentrale KI mithalten?

CoineditionCoinedition2024/10/04 14:24
Von:By Coin Edition
  • OpenAI sichert sich 6,6 Milliarden US-Dollar an Mitteln und strebt bis 2029 einen Umsatz von 100 Milliarden US-Dollar an.
  • ASI Alliance arbeitet mit SingularityNET und Fetch.ai zusammen, um 153 Millionen US-Dollar in GPU-Hardware zu investieren.
  • Dezentrale KI gewinnt an Leistung, indem sie verteiltes Rechnen über das GPU-Netzwerk von Cudos erschließt.

OpenAI hat 6,6 Milliarden US-Dollar an neuen Finanzmitteln aufgebracht, was sein Streben nach KI-Dominanz anheizt und den Wettlauf zwischen Tech-Giganten und dezentralen Projekten gleichermaßen verschärft. Diese massive Investition, die OpenAI Berichten zufolge mit über 157 Milliarden US-Dollar bewertet, wird es dem Unternehmen ermöglichen, seine KI-Modelle weiterzuentwickeln und mit Konkurrenten wie Microsoft und Elon Musks xAI zu konkurrieren.

OpenAI Just Raised $6.6 Billion in Funds at a $157 Billion Valuation!

So, how can decentralized AI initiatives like the @ASI_Alliance compete with Big Tech?

Discover our secret advantage below ↓ pic.twitter.com/br1CEDfCKq

— SingularityNET (@SingularityNET) October 3, 2024

OpenAI strebt bis 2029 einen Jahresumsatz von 100 Milliarden US-Dollar an, eine Zahl, die mit dem aktuellen Jahresumsatz von Nestlé vergleichbar ist. Dieses ehrgeizige Ziel wird durch Microsofts 100-Milliarden-Dollar-Investition in Supercomputer im Rahmen des Stargate-Projekts unterstützt , das sich dem Training fortschrittlicher KI-Modelle widmet.

Die Ressourcenherausforderung für dezentrale KI-Startups

Während OpenAI und andere Tech-Giganten weiterhin immense Rechenleistung anhäufen, stehen dezentrale KI-Initiativen wie die (A SI) Alliance vor einem viel steileren Aufstieg. Dezentrale Projekte sind zwar innovativ, aber im Vergleich zu Big Tech immer noch auf deutlich geringere Ressourcen angewiesen.

Lesen Sie auch: FET stürzt ab, da KI-Allianz neuen ASI-Token enthüllt

So kündigte beispielsweise die Artificial Super Intelligence (A SI) Alliance in Zusammenarbeit mit SingularityNET und Fetch.ai eine gemeinsame Investition von 153 Millionen US-Dollar in GPU-Hardware an. Diese erhebliche Investition zielt darauf ab, die notwendige Rechenleistung für die Entwicklung autonomer KI-Agenten bereitzustellen und die Grenzen der aktuellen KI-Fähigkeiten über einfache Frage-Antwort-Systeme wie GPT-4 hinaus zu erweitern.

Die kombinierten Investitionen von 200 Millionen US-Dollar in dezentrale KI-Hardware sind jedoch im Vergleich zu den milliardenschweren Ausgaben von Big Tech gering. Diese Diskrepanz wirft die Frage auf, ob dezentrale Initiativen wirklich wettbewerbsfähig sind. Trotz dieser Herausforderung ist die ASI Alliance zuversichtlich, dass ihr innovativer Computer-Workflow die Anforderungen der Skalierung dezentraler KI-Technologien erfüllen wird.

Nutzung von verteiltem Computing für dezentrale KI-Leistung

Ein wesentlicher Vorteil für dezentrale KI-Projekte ist ihre Fähigkeit, verteilte Rechennetzwerke zu nutzen. Die ASI Alliance hat sich in das globale verteilte Netzwerk von Cudos integriert und ermöglicht den Zugriff auf Tausende von fortschrittlichen KI-GPUs, darunter Nvidias hochmoderne Blackwell GB200.

Dieser Ansatz ermöglicht es Einzelpersonen, ungenutzte CPU- und GPU-Ressourcen beizusteuern, wodurch die KI-Entwicklung demokratischer wird und die Abhängigkeit von massiven zentralisierten Ressourcen verringert wird.

Lesen Sie auch: Letzte Chance für FET-Inhaber: Verpassen Sie nicht die Frist für die Migration von ASI Merge

Darüber hinaus haben SingularityNET und ASI Alliance Pionierarbeit bei neuronal-symbolischen KI-Ansätzen geleistet, die den Bedarf an massiver Datenverarbeitung im Vergleich zu herkömmlichen Deep-Learning-Modellen minimieren. Dieser methodische Wandel, der sich auf mehrstufiges Denken und dynamische Weltmodellierung konzentriert, zielt darauf ab, KI-Systeme zu schaffen, die in der Lage sind, logische, schrittweise Problemlösungen zu lösen, anstatt nur Muster aus großen Datensätzen zu replizieren.

Disclaimer: The information presented in this article is for informational and educational purposes only. The article does not constitute financial advice or advice of any kind. Coin Edition is not responsible for any losses incurred as a result of the utilization of content, products, or services mentioned. Readers are advised to exercise caution before taking any action related to the company.

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