CrowdGenAI 是一個創新的 AI 平台，它通過證明優化的 CPU 集群能夠在 AI 訓練效率上媲美 NVIDIA 的 GPU，同時顯著降低成本和能耗。該平台還集成了基於區塊鏈的水印技術，以確保在日益由 AI 驅動的世界中保護數據所有權和來源。
人工智慧正以前所未有的速度發展，但同時面臨數據所有權和可持續性兩大挑戰。
深度偽造內容的興起 (如病毒式傳播的 AI 生成的教皇方濟各穿白色羽絨服的圖片) 暴露了 AI 輕易生成虛假資訊和操縱現實的能力。
與此同時，AI 的碳足跡正在飆升，GPU 驅動的模型消耗的能源水平堪比小國家。企業現在正在努力應對數據保護、能源成本和 AI 透明度等問題，這凸顯了建立更可持續、更負責任的 AI 生態系統的必要性。
在達沃斯，我遇到了一家有趣的公司。CrowdGenAI 是一個基於 CPU 的 AI 平台，為 NVIDIA 的 GPU 主導地位提供了替代方案，同時還提供嵌入式區塊鏈水印技術用於數據追蹤。
大型科技公司也注意到了這一點。CrowdGenAI 與 Google for Startups 和 Microsoft Accelerator 建立了合作夥伴關係，同時還與斯坦福法學院的環境與自然資源法律政策項目以及 Wilson Sonsini 合作，推動 AI 領域的創新、可持續發展和監管對接。
CrowdGenAI 是什麼？它如何避開 NVIDIA GPU？
CrowdGenAI 在 2025 年達沃斯世界經濟論壇上推出，是一個以 AI 為先的、CPU 驅動的生態系統，使 AI 訓練更易獲取、更具成本效益且更環保。
與依賴昂貴、高能耗 GPU 的傳統 AI 管道不同，CrowdGenAI 利用廣泛可用的 CPU 集群分配工作負載，使 AI 訓練能夠在現有基礎設施上進行。
除了計算效率外，CrowdGenAI 的 TraceID 系統確保對 AI 生成的內容進行加密水印，使企業能夠證明其數據和 AI 輸出的所有權。這提供了經過驗證的來源追蹤，降低了智慧財產權盜竊和 AI 虛假資訊的風險。
基於區塊鏈的水印：證明數據所有權
CrowdGenAI 的核心創新是 TraceID，這是一個基於區塊鏈的水印系統，用於保護 AI 生成的內容。每個 AI 生成的資產 (無論是文本、圖像還是影片) 都會被不可見地嵌入不可篡改的加密水印，並記錄在區塊鏈賬本上。
這確保了真實性，因為內容來源和修改都是可追蹤的。通過允許企業證明 AI 生成作品的所有權，它提供了智慧財產權保護。透明度也得到了提升，因為通過可驗證的 AI 內容降低了虛假資訊的風險。
在傳統的 AI 範式中，一旦你將數據交付用於模型訓練，就失去了可見性。CrowdGenAI 通過確保貢獻者保持所有權來改變這種動態。通過其區塊鏈可追蹤性，為項目貢獻數據或模型的企業對這些資產擁有不可篡改的所有權。這為道德數據市場打開了大門，企業可以選擇分享其數據集用於 AI 訓練，並在這些數據集被使用時獲得報酬。通過 CrowdGenAI，企業精心策劃的數據可以成為創收資產，以受控方式出售或許可給他人，而不是被未經許可抓取。
通過將 CPU 效率與區塊鏈安全性相結合，CrowdGenAI 創建了一個不僅可持續，而且在道德上受到管理和可驗證的 AI 模型。
從 GPU 到 CPU 的轉變：打破 NVIDIA 的壟斷
十多年來，NVIDIA 的 GPU 因其處理大規模並行計算的能力而成為 AI 的黃金標準。然而，這種 GPU 依賴帶來了高昂的代價：NVIDIA 的高端 AI 晶片每片價格超過 30,000 美元，且 AI 模型訓練極其耗能，排放數百噸二氧化碳。
CrowdGenAI 通過數學突破挑戰這一範式—重新發明了 AI 模型訓練背後的數學和架構。通過利用新的計算模型，CrowdGenAI 使 CPU 網路能夠作為單個 GPU 運行，將 AI 工作負載分配到標準處理器上。該模型優化了 AI 訓練任務的結構方式，使 CPU 能夠處理傳統上由 GPU 執行的複雜矩陣乘法和張量計算。
通過將 AI 工作負載轉移到現有的 CPU 基礎設施上，CrowdGenAI 顯著降低了 AI 採用的門檻。企業和數據中心可以減少對昂貴、耗電的 GPU 硬體的依賴，同時充分發揮未充分利用的 CPU 資源的潛力。這種分布式 AI 訓練模型不僅降低了成本，還減少了能源消耗，為傳統的 GPU 驅動的 AI 提供了一個可擴展的、更可持續的替代方案。
基於 CPU 的 AI 未來 - 不依賴 NVIDIA
基於 CPU 的 AI 可將能源消耗減少高達 50%，降低排放和數據中心冷卻成本。與 GPU 不同，CPU 具有更長的使用壽命，可以在不進行昂貴硬體投資的情況下進行擴展。此外，CPU 驅動的 AI 使更多企業可以進行大規模 AI 訓練，打破了 NVIDIA 的壟斷。
雖然優化的 CPU 集群可以擴展 AI 模型，但可能無法匹配高端 GPU 的原始速度。許多 AI 框架都針對 GPU 進行了優化，需要調整才能充分利用 CPU 功能。AI 行業長期依賴 GPU，這意味著早期採用可能會面臨企業的質疑。
CPU 與 NVIDIA GPU 的商業案例
對於企業和數據中心來說，CrowdGenAI 提出了一個引人注目的方案。投資回報率正成為現在正在嘗試 AI 的企業的優先考慮事項。
通過將 AI 工作負載轉移到基於 CPU 的基礎設施，公司可以避免稀缺 GPU 的高昂成本。CrowdGenAI 允許公司利用現有伺服器或負擔得起的雲 CPU 來訓練模型，大幅削減資本支出。數據中心甚至可以將其閒置的 CPU 容量貨幣化，將利用率低的伺服器轉變為收入來源，而不是讓它們閒置。這種更高效的硬體使用降低了 AI 開發的每個項目成本。
可持續性現在是董事會的優先事項，AI 項目因其碳足跡而面臨審查。你知道嗎，Microsoft 的數據中心在訓練 GPT-3 時使用了 700,000 升水？訓練 GPT-3 的用水量與生產 100 磅牛肉相同，幾乎是普通美國人一年食用量的兩倍。
使用 CrowdGenAI 可以幫助公司通過減少能源消耗來達到 ESG 目標。企業不是建設新的耗電 GPU 農場，而是利用分布式 CPU 的效率並避免冗餘基礎設施。這意味著每個訓練任務的電力使用和排放量更低。公司可以將其 AI 計劃宣傳為更環保和更氣候友好，提升企業聲譽和合規性。
通過 CPU 而非 NVIDIA GPU 實現可持續的 AI 未來
CrowdGenAI 為 AI 提供了一條新的前進道路：可持續、具有成本效益且在道德上透明。通過證明 CPU 可以驅動 AI，它挑戰了大型科技公司對 GPU 的依賴，使 AI 更容易獲取。
同時，其水印和區塊鏈可追蹤性解決了 AI 中的一個主要問題：真實性和所有權。隨著 AI 採用的加速，企業應考慮基於 CPU 的替代方案，不僅是為了節省成本，還要確保其 AI 戰略與可持續性和道德 AI 治理保持一致。
CrowdGenAI 不僅僅是一個 AI 創新—它是朝著負責任的 AI 未來邁進的一場運動，也許會顛覆 NVIDIA。
