区块链可以为人工智能面临能源问题提供帮助

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随着人工智能和云计算的迅速发展对环境造成了不言而喻的损害，像 CUDOS 这样基于区块链的分布式网络可以为人工智能创造一个可持续的未来。

过去，比特币由于其高耗电量及其对环境的影响而成为目标。经过采矿业和比特币倡导者的共同努力，启动了众多可再生能源举措，使得绿色能源在比特币采矿业中的份额增长到58%以上。

当比特币为自己开辟了一条通向未来的可持续道路时，另一种技术在其爆炸性增长的同时开始引起不安——人工智能（AI）。当然，向 ChatGPT寻求交易建议或在 Midjourney 上订购一张有趣的总统肖像是很有趣的，但人工智能依赖于在后台运行的无数耗电的处理器，可以在几秒钟内提供数十亿个用户生成的提示。

随着企业和日常用户都采用人工智能，很容易看出人工智能的使用对环境造成的损害只会从这里开始升级。麻省理工学院技术评论报告估计，训练一个平均人工智能模型所排放的二氧化碳相当于五辆美国汽车从制造到报废场的终生排放量。

人工智能需要可持续性

ChatGPT 等生成式人工智能工具使用称为 GPU 的计算机芯片来处理计算。对于向 GPT 提出的每个问题，世界某个地方的数据中心中的一些 GPU 都在加倍努力地工作来给出答案，需要更多的电力和水来保持冷却和运行。GPT-3 是较旧的型号，据计算，每 20 个问题生成答案需要多达 500 毫升的水。

围绕人工智能的炒作也引发了云计算的过载。除了人工智能之外，云计算提供商还托管网站、应用程序基础设施、数据库以及用于其他计算密集型任务（例如电影行业的视频渲染）的高性能计算。全球云计算基础设施消耗的能源已经超过了整个国家的能源消耗量，并且超过了新冠疫情之前航空旅游业的碳足迹。

区块链如何改善人工智能

需要一种新方法来减轻人工智能和云计算对环境的负面影响，同时保持创新，区块链作为一种潜在的解决方案正在兴起。

比特币挖矿是一个相对年轻的行业，目前近 60% 的网络供电依赖可再生能源。人工智能计算的第二大成本是能源，仅次于硬件本身。可以利用可再生能源或其他未开发能源的采矿业现在开始调整其业务战略，以满足人工智能的能源需求。

将这些绿色能源提供商聚集在一起，创建一个由清洁能源驱动的全球分布的超级云，可以为消费者带来显着的环境和成本节约效益。使用区块链技术，可以在分布式云网络内简化这些提供商的收入分配。此外，区块链有潜力引入透明和自动化的机制来管理和分配碳信用额，加速可再生能源基础设施的扩张，以满足家庭和企业不断增长的需求。

CUDOS是一个基于区块链的去中心化网络，旨在加速分布式云计算资源在Web3和AI生态系统中的使用。它为去中心化应用程序 (DApp)和人工智能提供可持续且高度可扩展的分布式云计算资源，满足扩展依赖 GPU 的技术的可持续解决方案的需求。

在分布式云计算中，基础设施的工作负载分布在跨越不同位置的多个云环境之间（因此得名），而不是依赖于集中式提供商。向网络提供计算资源的每个物理位置（范围可以从连接互联网的游戏控制台到整个数据中心）称为节点。

可持续的人工智能扩展

CUDOS 利用区块链聚合 100% 由可再生能源供电的数据中心的云计算资源。在众多数据中心之间分配人工智能工作负载可以实现人工智能和其他耗电网络应用程序的环保扩展。由于 CUDOS 将分布式云计算与创新解决方案相结合，例如利用网络内的闲置计算资源以及重新利用数据中心产生的多余热量，它还可以显着降低费用。

CUDOS 首席执行官马特·霍金斯 (Matt Hawkins) 表示：ChatGPT 的成功引发了人工智能的爆炸式增长，竞争已经开始，人工智能在各个行业的应用都是真实存在的。然而，我们面临着人工智能处理能力有限、能源需求巨大以及 Web3 原生访问受限等挑战。2017 年，我们创立了 CUDO 来解决这些问题，并为不会损害我们星球的可持续、可扩展的云模型铺平道路。随着 CUDOS 区块链计算的推出，我们的目标是在时机成熟时应对这些挑战。

在涉及合规性要求和数据主权问题时，使用来自全球不同地点的计算资源可以为 AI 和其他 Web3 应用程序提供灵活性。当 CUDOS 帮助选择靠近用户的资源时，服务性能会自动提高。

与安全漏洞可能导致网络范围关闭的集中式数据基础设施不同，分布式云计算可以最大限度地减少单点故障。特定节点上的任何潜在攻击或安全漏洞都与网络的其他部分隔离，从而通过设计提高安全性。

CUDOS 还聚集了全球低成本能源地区的本地和区域服务提供商，通过全球网络以更实惠的价格提供更广泛的计算选项。

人工智能有望成为有史以来最大的技术趋势之一，该行业需要正确起步。即使在婴儿期，人工智能也很渴，总是要求更多的果汁。随着它变得越来越复杂，传统的云计算手段无论是在可持续性还是可行性方面都将无法满足人工智能巨大的能源需求。分布式云计算和区块链驱动的聚合可以通过有效利用计算资源来最大限度地减少环境损失。