生成数据智能

人工智能开发的民主化:与 Prime Intellect 合作

日期:

5最小读取

4小时前

-

我们很高兴地宣布 CoinFund 联合领投了 5.5 万美元的融资 最高智力,一家聚合 GPU 供应并实现 AI 模型集体所有权的公司。

随着人工智能行业持续快速发展,对 GPU 的需求和训练模型的支出也随之增长。到 475 年,人工智能培训基础设施预计将成为一个价值 2032B 美元的行业(彭博)和 Nvidia 最近突破了 2T 美元的市值障碍(WSJ)。由于单一芯片供应商的供应限制,高端GPU计算已成为稀缺资源。除了少数拥有自己的 GPU 硬件的大公司之外,我们还看到了集中式和分散式供应商的分散格局,这使得我们很难驾驭有限的供应。

这些动态引发了围绕计算能力争夺以及最终大型人工智能模型所有权的更广泛辩论。虽然最初认为闭源是唯一的方法,但开源人工智能正日益成为可行的替代方案。 LLaMA 400B+ 等最新进展已使开源模型很快就能击败 GPT-4(链接).

然而,显而易见的是,当今封闭和开源的努力仍然主要由大型科技公司推动。开源社区在协调开发工作和训练模型方面面临着许多障碍。克服这些问题很重要,因为作为一个行业,今天做出的决策决定了某人在未来建造、拥有和访问的权利。如果互联网是关于可访问性的,那么继续这条道路并达到可以访问 GPU 的状态至关重要。

为此,Prime Intellect 背后的愿景非常雄心勃勃且引人注目:允许人工智能开发人员以完全可扩展和可互操作的方式列出和标记其集体所有权和协作模型。这将开辟新的商业模式和方式,让模型贡献者受益,并吸引资本、数据和计算。

第一步是聚合领先提供商的 GPU 供应,以增加开发人员的访问权限并降低成本。此外,该团队正在开发跨多个集群的分布式训练框架,这将显着提高利用率并进一步降低训练成本和速度。这将使我们走上通证化计算的道路,使其成为一种可互操作的商品。该协议为真正去中心化的人工智能开发提供了基础设施,随着时间的推移,它将实现独立模型和大型模型的集体所有权和治理。请查看他们的 测试 并加入社区 此处,如果您有兴趣成为早期采用者。

Prime Intellect 联合创始人 Vincent Weisser 和 Johannes Hagemann 提供了 AI 和 web3 体验的不同寻常且深入的结合。 Vincent 帮助创立了去中心化科学领域的领先组织 VitaDAO,之后在生物制药 IP 平台 Molecule 领导产品和人工智能。 Johannes 在 Aleph Alpha 从头开始​​构建和扩展了分布式训练框架,并因其最近在 NeurIPS 2023 上的工作而获得了最佳论文奖。自从我们第一次见到这个团队以来,我们一直被他们的愿景、专业知识和执行能力所震撼。

我们很高兴能够支持 Prime Intellect 构建人工智能开放未来的旅程!他们与其他 CoinFund AI 开拓者一起引领潮流,例如 根生, 世界币, 吉萨, 辛德里贝果。有关我们对去中心化 AI 的看法的更多背景信息,请查看我们的 2022 Web3 AI 概述 此处.

* * *

免责声明:此处表达的观点是 CoinFund Management LLC(“CoinFund”)个人的观点,并非 CoinFund 或其附属公司的观点。 本文包含的某些信息是从第三方来源获得的,其中可能包括 CoinFund 管理的基金的投资组合公司。 虽然这些信息的来源被认为是可靠的,但 CoinFund 尚未独立验证这些信息,并且对这些信息的持久准确性或其针对特定情况的适当性不做任何陈述。

此内容仅供参考,不应作为法律、商业、投资或税务建议。 您应该就这些问题咨询您自己的顾问。 对任何证券或数字资产的引用仅供说明之用,并不构成投资建议或提供投资咨询服务的要约。 此外,本内容不针对任何投资者或潜在投资者,也不旨在供任何投资者或潜在投资者使用,并且在任何情况下都不得依赖于做出投资 CoinFund 管理的任何基金的决定。 投资 CoinFund 基金的要约仅由任何此类基金的私募备忘录、认购协议和其他相关文件提出,并且应完整阅读。 提及、提及或描述的任何投资或投资组合公司并不代表 CoinFund 管理的所有投资工具,并且不能保证这些投资将有利可图或未来进行的其他投资将具有类似的特征或结果。 CoinFund 管理的基金进行的投资清单(不包括发行人未允许 CoinFund 公开披露的投资以及对公开交易数字资产的未宣布投资): https://www.coinfund.io/portfolio.

其中提供的图表仅供参考,不应作为做出任何投资决策的依据。 过去的表现并不预示未来的结果。 内容仅代表截至指定日期的情况。 这些材料中表达的任何预测、估计、预测、目标、前景和/或意见如有更改,恕不另行通知,并且可能与其他人表达的意见不同或相反。 本演示文稿包含“前瞻性陈述”,可以通过使用前瞻性术语来识别,例如“可能”、“将”、“应该”、“期望”、“预期”、“项目”、“估计”、“打算”、“继续”或“相信”或其否定形式或其他变体或类似术语。 由于各种风险和不确定性,实际事件或结果可能与前瞻性陈述中反映或预期的事件或结果存在重大和不利的差异。

现货图片

最新情报

现货图片

在线答疑

你好呀! 我怎么帮你?