编者注：本博客文章的绝大部分内容包括标题都是由ChatGPT撰写。Kyle撰写的内容用斜体字表示。你可以点击此处链接（https://chat.openai.com/share/efa7424b-94cb-412b-ae5a-4fbf889f9ca5）查看其与ChatGPT的对话过程，这是本文的源头。你也可以通过音频方式（Kyle的声音）阅读这篇博客文章。Kyle并没有朗读并录音；相反，他上传了音频样本到一个称为play.ht的服务中，随后提供了本博客文章的文本，该服务使用人工智能合成了他的声音。

加密货币和人工智能(AI)的世界一直在并行发展，每个领域都在推动技术和创新的边界。随着我们继续在这两个领域取得进展，越来越明显的是，它们的未来是密不可分的。在这篇文章中，我将探讨加密货币和人工智能融合中的四个重要交叉点。

“AirBnB显卡”模型

人工智能和机器学习(ML)工作负载的兴起创造了对高性能显卡(如Nvidia A100)的巨大需求。作为回应，一个新的市场出现了，类似于“显卡的AirBnB”。这允许个人和组织出租他们未使用的GPU资源，以满足人工智能研究人员和开发者的需求。

这是市场历史上一个真正重要的时刻。在ChatGPT推出之前，GPU的供应已经供不应求。从那以后，需求可能增长了至少10倍，甚至可能100倍。此外，我们知道模型随着训练规模的对数增长而提高;这意味着对GPU计算的需求呈指数级增长，因为模型质量呈线性增长。尽管总供给远远超过需求，但对某种商品的需求远远超过可用供应的情况很少出现;如果今天地球上的每个GPU都可以用于人工智能推理和训练，那么就不会出现短缺，而是过剩。

然而，在探索“显卡AirBnB”概念时，有几个主要的技术挑战需要考虑：

并非所有显卡都能支持所有工作负载：显卡有各种形状、大小和规格。因此，一些GPU可能无法处理某些人工智能任务。为了使这一模型成功，需要有一种方法将正确的GPU资源与适当的AI工作负载相匹配。随着市场的成熟，我们应该会看到针对不同AI任务的图形卡的进一步专业化和优化。

调整训练过程以适应更高的延迟：今天大多数基础模型都是在通过极低延迟连接相连的GPU集群上进行训练的。在去中心化的环境中，延迟增加了几个数量级，因为GPU可能分布在多个位置并通过公共互联网连接。为了战胜这一挑战，有机会开发假设更高延迟连接的新训练过程。通过重新思考我们训练人工智能模型的方式，我们可以更好地利用大型GPU的分散集群。