CNBC 8 日報導,Appian 共同創辦人兼執行長 Matt Calkins 7 日受訪時表示,人工智慧(AI)可能不是「贏者全拿」(winner take all)市場,如果結盟可贏得 AI 競賽,Google 早就勝出。他說,不同目的需要套用不同 AI 演算法,是否與如何將自家數據套用至模型決定價值高低。
Calkins指AI競賽比的是數據消耗量多寡,而非實際智慧程度。大型科技公司盡一切努力取得更多數據,但這競賽快要結束,AI真正變聰明和有用的唯一方法是理解人類需求。
Business Insider報導,Anthropic執行長暨共同創辦人Dario Amodei日前告訴CNBC,模型就跟人類一樣有所差異,一些AI模型可能專攻法律或國家安全等議題,其他模型可能擅長生物化學。
紐約時報4月報導,根據微軟(Microsoft)、Meta和Google母公司Alphabet揭露的訊息,1~3月三家科技大廠資料中心和其他資本支出開銷總計超過320億美元。
史丹佛大學《2024年人工智慧指數報告》(2024 AI Index Report),OpenAI的GPT-4訓練成本為7,800萬美元,GoogleGemini Ultra運算成本高達1.91億美元。
2023年釋出AI基礎模型總計達149個,較2022年超過一倍,有65.7%是開源,高於2022年44.4%及2021年33.3%。
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