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CNBC 8 日報導，Appian 共同創辦人兼執行長 Matt Calkins 7 日受訪時表示，人工智慧（AI）可能不是「贏者全拿」（winner take all）市場，如果結盟可贏得 AI 競賽，Google 早就勝出。他說，不同目的需要套用不同 AI 演算法，是否與如何將自家數據套用至模型決定價值高低。
Calkins指AI競賽比的是數據消耗量多寡，而非實際智慧程度。大型科技公司盡一切努力取得更多數據，但這競賽快要結束，AI真正變聰明和有用的唯一方法是理解人類需求。
Business Insider報導，Anthropic執行長暨共同創辦人Dario Amodei日前告訴CNBC，模型就跟人類一樣有所差異，一些AI模型可能專攻法律或國家安全等議題，其他模型可能擅長生物化學。
紐約時報4月報導，根據微軟（Microsoft）、Meta和Google母公司Alphabet揭露的，1~3月三家科技大廠資料中心和其他資本支出開銷總計超過320億美元。
史丹佛大學《》（2024 AI Index Report），OpenAI的GPT-4訓練成本為7,800萬美元，GoogleGemini Ultra運算成本高達1.91億美元。
2023年釋出AI基礎模型總計達149個，較2022年超過一倍，有65.7%是開源，高於2022年44.4%及2021年33.3%。
（本文由 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
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標題：專家：人工智慧可能不是「贏者全拿」市場
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