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OpenAI obtient 6,6 milliards de dollars de fonds ; L’IA décentralisée peut-elle suivre le rythme ?

OpenAI obtient 6,6 milliards de dollars de fonds ; L’IA décentralisée peut-elle suivre le rythme ?

CoineditionCoinedition2024/10/04 10:33
Par:By Coin Edition
  • OpenAI obtient 6,6 milliards de dollars de fonds et vise à générer 100 milliards de dollars de revenus d’ici 2029.
  • ASI Alliance s’associe à SingularityNET et Fetch.ai pour investir 153 millions de dollars dans du matériel GPU.
  • L’IA décentralisée gagne en puissance en exploitant l’informatique distribuée via le réseau GPU de Cudos.

OpenAI a levé 6,6 milliards de dollars de nouveaux fonds, alimentant sa volonté de dominer l’IA et intensifiant la course entre les géants de la technologie et les projets décentralisés. Cet investissement massif, qui valoriserait OpenAI à plus de 157 milliards de dollars, permettra à l’entreprise de développer davantage ses modèles d’IA et de rivaliser avec des rivaux comme Microsoft et xAI d’Elon Musk.

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 vise à atteindre un chiffre d’affaires annuel de 100 milliards de dollars d’ici 2029, un chiffre comparable aux ventes annuelles actuelles de Nestlé. Cet objectif ambitieux est soutenu par l’investissement de 100 milliards de dollars de Microsoft dans les supercalculateurs à travers son projet Stargate, dédié à la formation de modèles d’IA avancés.

Le défi des ressources auxquelles sont confrontées les startups d’IA décentralisée

Alors qu’OpenAI et d’autres géants de la technologie continuent d’accumuler une immense puissance de calcul, les initiatives d’IA décentralisées comme (A SI) Alliance font face à une montée beaucoup plus abrupte. Les projets décentralisés, bien qu’innovants, s’appuient toujours sur des ressources nettement inférieures à celles des Big Tech.

Lire aussi : FET dégringole alors que l’Alliance IA dévoile le nouveau jeton ASI

Par exemple, l’Artificial Super Intelligence (A SI) Alliance, en partenariat avec SingularityNET et Fetch.ai, a annoncé un investissement combiné de 153 millions de dollars dans le matériel GPU. Cet investissement substantiel vise à fournir la puissance de calcul nécessaire au développement d’agents d’IA autonomes, repoussant les limites des capacités actuelles de l’IA au-delà de simples systèmes de réponse à des questions comme GPT-4.

Cependant, les 200 millions de dollars d’investissements décentralisés dans le matériel d’IA sont faibles par rapport aux dépenses de plusieurs milliards de dollars des Big Tech. Cette disparité soulève des questions quant à savoir si les initiatives décentralisées peuvent vraiment rivaliser. Pourtant, malgré ce défi, ASI Alliance est convaincue que son flux de travail informatique innovant répondra aux besoins de mise à l’échelle des technologies d’IA décentralisées.

Exploiter l’informatique distribuée pour une puissance d’IA décentralisée

L’un des principaux avantages des projets d’IA décentralisés est leur capacité à exploiter des réseaux informatiques distribués. L’ASI Alliance s’est intégrée au réseau distribué mondial de Cudos, permettant d’accéder à des milliers de GPU d’IA avancés, y compris le Blackwell GB200 de pointe de Nvidia.

Cette approche permet aux individus de contribuer à des ressources CPU et GPU inutilisées, ce qui démocratise le développement de l’IA et réduit la dépendance à l’égard de ressources centralisées massives.

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De plus, SingularityNET et ASI Alliance ont été les pionniers des approches d’IA neuronale-symbolique, qui minimisent le besoin de traitement massif de données par rapport aux modèles traditionnels d’apprentissage en profondeur. Ce changement de méthodologie, axé sur le raisonnement en plusieurs étapes et la modélisation dynamique du monde, vise à créer des systèmes d’IA capables de résoudre logiquement des problèmes étape par étape, plutôt que de simplement reproduire des modèles à partir de grands ensembles de données.

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