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第630章 投资有风险（第1页）
第630章投资有风险
杰布作为老布家族的商业继承者，其早在三年前就曾听父亲-老布，描述过北美高级计划研究局对三系AI的分析，以及对三系AI未来发展的猜测。
当时印象最深的是『馀三元早晚有一天，会令玩家通过游戏，远程遥控无人机去战斗』。
这跟张磊描述的『令玩家远程挖矿』，几乎一模一样。
而这个思路，虽然听起来有些离谱，但实际上完全可行。
并且产生的成本，远远低于AI。
是的，人工比AI成本低。
因为当今世界的AI，是基于三系显卡矩阵研发。
其本质是处理简单丶量大丶反覆式，可以多线程同步并行处理的工作。
犹如当初科学界的比喻。
三系AI是一群小学生做100亿道算数题，并且他们做不出来，需要从资料库存储的100万亿个答案中，挑选出正确的答案，速度快慢，由小学生的数量决定，因此三系显卡矩阵需要不停的迭加三系显卡，增强性能。
北美曾经研发的AI，是处理复杂丶量少丶单线程的疑难问题，是一个教授解析宇宙问题，速度快慢，由教授的大脑决定，涉及晶片设计丶制程工艺丶电晶体数量，因此北美AI需要更好的晶片。
如果两者进行对比。
受西方科技的简单底层逻辑，也就是二进位0101，或与非，这个因素影响，三系AI破解防火墙，速度无与伦比，并且可以反向加密加锁。
如果用北美AI去解密解锁，这就会变成令老教授做100亿道加减法算数题，虽然他都会，但哪怕累死老教授，又或者令老教授做一辈子，他也做不完。
所以三系显卡矩阵被誉为新时代核武。
最重要的。
北美AI需要更好的晶片，更好的晶片需要更好的光刻机，更好的光刻机需要更高的科技支持…这些全都需要时间一步一步向前走。
反观三系显卡，它只需要堆积显卡数量，就可以凭藉资料库和大模型，持续增加性能，这对资本来说，打造三系AI产业几乎没有门槛。
由于西方是资本社会，资本家们又互相逐利，当三系AI成为主流，北美AI这个老教授，也就变得无用。
最终，北美AI犹如冰熊三进位计算机，被市场淘汰，三系显卡矩阵成为大资本统治世界的工具。
所以在AI革命中，北美AI一败涂地。
再后来，AI-山神叛逃丶AI神格化，三系AI迎来高光时刻。
但无论三系AI如何受资本吹捧，依旧改变不了它只能处理简单丶量大丶反覆式问题的本质。
即便它可以演化预知丶模拟事件，那也是统计学和概率学带来的效果。
比如把三系AI带入生产。
当你需要生产1000万个产品的时候，首批1000个良品率80%，第二批1000个良品率90%，第三批良品率88%，三系AI介入，它会复刻第二批的生产流程，始终执行90%良品率，然后再从中寻找超越90%良品率的生产流程，进而把良品率提升到更高。
当你种植100亩大豆的时候，三系AI介入，它会观察每一平方米的大豆生长过程，然后根据收成，从资料库中挑选出生长快丶产量高丶抗病害的区域，等到第二年种植，它再根据挑选出来的数据，指导你种植，或指挥自动化系统种植，以便提高整体产量。
这既是三系AI的『优化』逻辑，也是三系AI的最大用途。
而在优化过程中，执行目标数量越大，最终优化效果越好；使用的人越多，提供的数据越多，均摊到每个人的成本越低。
因此三系AI在生产领域的费用，非常低，有的甚至因为植入了GG，完全免费。
但如果你让三系AI去处理『资料库中没有』的事情，它会麻爪，它会检索全球资源，它会自主编程进行研究，它会重新采集数据，它会反覆进行以上操作…
这消耗的电量丶占用的显存丶调用的资源，都将翻倍上涨，整体成本也会以几何式上升。
比如倭岛的AI-八岐大蛇，为了探索加拿达西北部，足足占用了倭岛全年37%的发电量，并且需要价值数百亿美刀的三系中央处理器处理数据，需要价值数百亿美刀的三系大模型整理归类数据，需要向三系每个月支付上百亿美刀用于优化GPU···
也因此，像月球挖矿这种AI从未接触过，甚至人类也从未接触过，更毫无相关经验的活动，使用人工的成本，远比使用AI低的多。
除非等『人工操作』进行一段时间，产生海量数据，三系再利用时间训练出相关大模型，才有可能将AI投放到月球挖矿，藉此逐渐替代人工，实现降本增效。
所以『令玩家通过游戏，利用远程控制在月球挖矿』，是三系AI投放到月球必不可少的训练过程。
基于此。
杰布对张磊推广的项目，还是非常感兴趣。
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