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OpenAI asegura USD 6.6 mil millones en fondos; ¿Puede la IA descentralizada seguir el ritmo?

OpenAI asegura USD 6.6 mil millones en fondos; ¿Puede la IA descentralizada seguir el ritmo?

CoineditionCoinedition2024/10/04 10:36
Por:By Coin Edition
  • OpenAI asegura 6.600 millones de dólares en fondos y pretende obtener 100.000 millones de dólares en ingresos para 2029.
  • ASI Alliance se asocia con SingularityNET y Fetch.ai para invertir 153 millones de dólares en hardware de GPU.
  • La IA descentralizada gana poder al aprovechar la computación distribuida a través de la red GPU de Cudos.

OpenAI ha recaudado 6.600 millones de dólares en nuevos fondos, alimentando su impulso por el dominio de la IA e intensificando la carrera entre los gigantes tecnológicos y los proyectos descentralizados por igual. Esta inversión masiva, que según se informa valora a OpenAI en más de $ 157 mil millones, permitirá a la compañía desarrollar aún más sus modelos de IA y competir con rivales como Microsoft y xAI de 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 pretende alcanzar los 100.000 millones de dólares en ingresos anuales para 2029, una cifra comparable a las ventas anuales actuales de Nestlé. Este ambicioso objetivo está respaldado por la inversión de 100.000 millones de dólares de Microsoft en superordenadores a través de su proyecto Stargate, dedicado a entrenar modelos avanzados de IA.

El reto de los recursos al que se enfrentan las startups de IA descentralizada

Mientras OpenAI y otros gigantes tecnológicos siguen acumulando un inmenso poder computacional, las iniciativas de IA descentralizada como (A SI) Alliance se enfrentan a una subida mucho más pronunciada. Los proyectos descentralizados, aunque innovadores, siguen dependiendo de recursos significativamente menores en comparación con las grandes tecnológicas.

Por ejemplo, Artificial Super Intelligence (A SI) Alliance, en asociación con SingularityNET y Fetch.ai, anunció una inversión combinada de 153 millones de dólares en hardware de GPU. Esta importante inversión tiene como objetivo suministrar la potencia informática necesaria para desarrollar agentes de IA autónomos, ampliando los límites de las capacidades actuales de IA más allá de los simples sistemas de preguntas y respuestas como GPT-4.

Sin embargo, los 200 millones de dólares combinados en inversiones en hardware de IA descentralizada son bajos si se comparan con los gastos multimillonarios de las grandes tecnológicas. Esta disparidad plantea preguntas sobre si las iniciativas descentralizadas pueden competir realmente. Sin embargo, a pesar de este desafío, ASI Alliance confía en que su innovador flujo de trabajo informático abordará las necesidades de escalar tecnologías de IA descentralizadas.

Aprovechamiento de la informática distribuida para la potencia de la IA descentralizada

Una ventaja clave para los proyectos de IA descentralizados es su capacidad para aprovechar las redes informáticas distribuidas. La Alianza ASI se ha integrado con la red distribuida global de Cudos, lo que permite el acceso a miles de GPU de IA avanzadas, incluida la Blackwell GB200 de última generación de Nvidia.

Este enfoque permite a las personas contribuir con recursos inactivos de CPU y GPU, lo que hace que el desarrollo de la IA sea más democrático y reduce la dependencia de recursos centralizados masivos.

Además, SingularityNET y ASI Alliance han sido pioneros en enfoques de IA neuronal-simbólica, que minimizan la necesidad de procesamiento masivo de datos en comparación con los modelos tradicionales de aprendizaje profundo. Este cambio en la metodología, que se centra en el razonamiento de varios pasos y el modelado dinámico del mundo, tiene como objetivo crear sistemas de IA capaces de resolver problemas de manera lógica paso a paso, en lugar de simplemente replicar patrones de grandes conjuntos de datos.

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