时令 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2030年的人工智能将会是什么样子？ 受 谷 歌DeepM ind 委托，Epoch发布新报告，从算力、数据、收入等方面进行了详细剖析。 要点总结如下： 对此， 马斯克 也是十分关注，直接评论道："很明显啊。" 与此同时，依托此类集群训练的AI模型，其算力消耗将达到GPT-4的数千倍，所需电力更将高达 吉瓦级别 。 尽管这些挑战令人望而生畏，但并非不可克服。 如果AI能通过提高生产力产生相应的经济回报，那就足以证明数千亿美元的规模化投资是合理的，这些投资就物有所值。 然而，这种趋势真的能持续下去吗？答案是肯定的。 因为从报告中可以看出，那些认为发展速度将会放缓的观点，实际上缺乏足够的依据。 规模化扩展与营收方面 下面详细来看。 耗资千亿美元 报告指出，人工智能若按照当前趋势持续扩张到2030年，前沿AI的算力集群成本将超过 1000亿美元 。 训练成本或将超过 1000亿美元 ； 需消耗数吉瓦（1吉瓦=1000兆瓦）电力； 公开文本数据将于2027年耗尽， 合成数据 将填补空白； 人工智能有望推动科学领域全面突破。 此类集群可支持约10^29次FLOP的训 ...