4月18日消息，在人工智能领域的竞争中想要领先，并不便宜。谷歌人工智能部门负责人迪米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在本周一的TED大会上透露，谷歌在人工智能研发上的投资可能已超过1000亿美元。
哈萨比斯目前负责谷歌的研究机构DeepMind，是Alphabet旗下人工智能项目的核心领导人物。在大会上回答有关人工智能竞争的问题时，他提到了这一天文数字。
上个月有报道称，微软与OpenAI正计划投资1000亿美元，建造名为“星际之门”的超级计算机，配备“数以百万计的专用服务器芯片”，以支持OpenAI的人工智能模型。
在TED大会上，当被问及对手的超级计算机及其成本时，哈萨比斯表示，谷歌的开支可能会超出这一数额：“我们不透露具体数字，但我认为随着时间的推移，我们的总投资将超过这个数。”
人工智能的蓬勃发展已经引发了巨大的投资浪潮。据Crunchbase数据，去年人工智能初创公司筹资近500亿美元。哈萨比斯的发言暗示，争夺人工智能领域主导地位的成本将日益增加。
在这场竞争中，谷歌、微软和OpenAI等公司都希望成为首个宣布开发出通用人工智能的企业。
然而，一家公司在被认为是过度炒作的技术上投入超过1000亿美元，这一想法仍让人感到震惊。
这些投资主要用途值得深思。首先，大部分研发成本将用于芯片。
对于那些致力于开发更先进人工智能系统的公司而言，芯片是其中一项主要开支。简单来说，芯片越多，计算能力越强，就能在更大的数据集上训练人工智能模型。
像谷歌和OpenAI这样开发大语言模型的公司，虽然在很大程度上依赖于英伟达等第三方芯片供应商，但它们也在尝试开发自己的芯片。
模型训练的成本也在不断上升。
斯坦福大学本周发布的年度人工智能指数报告显示，训练最先进的人工智能模型的成本已达到前所未有的水平。
报告指出，OpenAI的GPT-4模型的训练成本估计为7800万美元，而2020年训练GPT-3的费用为430万美元。同时，谷歌的Gemini Ultra项目的训练成本高达1.91亿美元。2017年，一个人工智能模型的原始技术训练成本约为900美元。
报告还说明，人工智能模型的训练成本与计算需求直接相关，因此，如果将通用人工智能作为最终目标，成本将继续呈螺旋式上升。
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