OpenAIが66億ドルの資金を確保、分散型AIは追いつけるか

• OpenAIが66億ドルの資金を確保し、2029年までに1000億ドルの収益を目指す。
• ASIアライアンスがSingularityNETおよびFetch.aiと提携し、GPUハードウェアに1億5300万ドルを投資。
• 分散型AIがCudosのGPUネットワークを通じて分散コンピューティングを活用し、力を得る。

OpenAIは新たに66億ドルの資金を調達し、AIの覇権を目指す動きを加速させ、テクノロジー大手や分散型プロジェクト間の競争を激化させています。この大規模な投資により、OpenAIの評価額は1570億ドルを超えると報じられており、同社はAIモデルのさらなる開発を進め、MicrosoftやElon MuskのxAIといった競合と競争することが可能になります。

OpenAIは2029年までに年間収益1000億ドルを達成することを目指しており、これはNestléの現在の年間売上に匹敵する数字です。この野心的な目標は、MicrosoftがStargateプロジェクトを通じてスーパーコンピュータに1000億ドルを投資し、先進的なAIモデルのトレーニングに専念していることに支えられています。

分散型AIスタートアップが直面するリソースの課題

OpenAIや他のテクノロジー大手が膨大な計算能力を蓄積し続ける一方で、(A SI)アライアンスのような分散型AIの取り組みは、はるかに険しい道のりを歩んでいます。分散型プロジェクトは革新的であるものの、ビッグテックと比較してはるかに小規模なリソースに依存しています。

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例えば、Artificial Super Intelligence (A SI)アライアンスは、SingularityNETおよびFetch.aiと提携し、GPUハードウェアに1億5300万ドルの共同投資を発表しました。この大規模な投資は、自律型AIエージェントを開発するために必要な計算能力を提供し、GPT-4のような単純な質問応答システムを超えたAIの能力の限界を押し広げることを目的としています。

しかし、分散型AIハードウェアへの合計2億ドルの投資は、ビッグテックの数十億ドルの支出と比較すると少ないです。この格差は、分散型の取り組みが本当に競争できるかどうかについて疑問を投げかけます。それでも、この課題にもかかわらず、ASIアライアンスは革新的なコンピュータワークフローが分散型AI技術のスケーリングのニーズに応えると確信しています。

分散型AIの力を引き出すための分散コンピューティングの活用

分散型AIプロジェクトにとっての大きな利点は、分散コンピューティングネットワークを活用できることです。ASIアライアンスはCudosのグローバル分散ネットワークと統合し、Nvidiaの最先端Blackwell GB200を含む数千の先進的なAI GPUへのアクセスを可能にしています。

このアプローチにより、個人がアイドル状態のCPUおよびGPUリソースを提供できるようになり、AI開発をより民主的にし、大規模な集中リソースへの依存を減らします。

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さらに、SingularityNETとASIアライアンスは、従来のディープラーニングモデルと比較して大規模なデータ処理の必要性を最小限に抑えるニューラルシンボリックAIアプローチを開拓しました。この方法論のシフトは、多段階の推論と動的な世界モデリングに焦点を当て、単に大規模なデータセットからパターンを再現するのではなく、論理的で段階的な問題解決が可能なAIシステムを作成することを目指しています。