公众号『AI行业星球』

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导读：报告探讨了未来十年前沿人工智能（AI）模型的计算需求和监管挑战。作者指出，当前 AI 模型的训练成本和计算需求正以指数速度增长，预计到 2020 年代末或 2030 年代初，训练前沿 AI 模型的计算量可能达到 GPT-4 的 1000 倍，有效计算量甚至可达 100 万倍。这种增长趋势将使 AI 研究逐渐集中于少数资金雄厚的公司手中，但算法效率的提升和硬件改进将降低训练成本，推动 AI 能力的扩散。美国政府对中国的先进 AI 芯片出口管制已实施，若持续有效，将使中国实验室面临更高的训练成本。不过，算法效率的快速提升可能使硬件受限的参与者在几年内也能训练出功能相当的模型。政策制定者需提前建立监管框架，应对未来 AI 系统的快速发展。计算资源可能成为有效的监管途径，但需结合模型本身的法规，如出口控制，才能更有效地限制 AI 能力的扩散。

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发布于：广东省