CrowdGenAI 是一个创新的 AI 平台，它通过证明优化的 CPU 集群能够在 AI 训练效率上媲美 NVIDIA 的 GPU，同时显著降低成本和能耗。该平台还集成了基于区块链的水印技术，以确保在日益由 AI 驱动的世界中保护数据所有权和来源。
人工智能正以前所未有的速度发展，但同时面临数据所有权和可持续性两大挑战。
深度伪造内容的兴起 (如病毒式传播的 AI 生成的教皇方济各穿白色羽绒服的图片) 暴露了 AI 轻易生成虚假信息和操纵现实的能力。
与此同时，AI 的碳足迹正在飙升，GPU 驱动的模型消耗的能源水平堪比小国家。企业现在正在努力应对数据保护、能源成本和 AI 透明度等问题，这凸显了建立更可持续、更负责任的 AI 生态系统的必要性。
在达沃斯，我遇到了一家有趣的公司。CrowdGenAI 是一个基于 CPU 的 AI 平台，为 NVIDIA 的 GPU 主导地位提供了替代方案，同时还提供嵌入式区块链水印技术用于数据追踪。
大型科技公司也注意到了这一点。CrowdGenAI 与 Google for Startups 和 Microsoft Accelerator 建立了合作伙伴关系，同时还与斯坦福法学院的环境与自然资源法律政策项目以及 Wilson Sonsini 合作，推动 AI 领域的创新、可持续发展和监管对接。
CrowdGenAI 是什么？它如何避开 NVIDIA GPU？
CrowdGenAI 在 2025 年达沃斯世界经济论坛上推出，是一个以 AI 为先的、CPU 驱动的生态系统，使 AI 训练更易获取、更具成本效益且更环保。
与依赖昂贵、高能耗 GPU 的传统 AI 管道不同，CrowdGenAI 利用广泛可用的 CPU 集群分配工作负载，使 AI 训练能够在现有基础设施上进行。
除了计算效率外，CrowdGenAI 的 TraceID 系统确保对 AI 生成的内容进行加密水印，使企业能够证明其数据和 AI 输出的所有权。这提供了经过验证的来源追踪，降低了知识产权盗窃和 AI 虚假信息的风险。
基于区块链的水印：证明数据所有权
CrowdGenAI 的核心创新是 TraceID，这是一个基于区块链的水印系统，用于保护 AI 生成的内容。每个 AI 生成的资产 (无论是文本、图像还是视频) 都会被不可见地嵌入不可篡改的加密水印，并记录在区块链账本上。
这确保了真实性，因为内容来源和修改都是可追踪的。通过允许企业证明 AI 生成作品的所有权，它提供了知识产权保护。透明度也得到了提升，因为通过可验证的 AI 内容降低了虚假信息的风险。
在传统的 AI 范式中，一旦你将数据交付用于模型训练，就失去了可见性。CrowdGenAI 通过确保贡献者保持所有权来改变这种动态。通过其区块链可追踪性，为项目贡献数据或模型的企业对这些资产拥有不可篡改的所有权。这为道德数据市场打开了大门，企业可以选择分享其数据集用于 AI 训练，并在这些数据集被使用时获得报酬。通过 CrowdGenAI，企业精心策划的数据可以成为创收资产，以受控方式出售或许可给他人，而不是被未经许可抓取。
通过将 CPU 效率与区块链安全性相结合，CrowdGenAI 创建了一个不仅可持续，而且在道德上受到管理和可验证的 AI 模型。
从 GPU 到 CPU 的转变：打破 NVIDIA 的垄断
十多年来，NVIDIA 的 GPU 因其处理大规模并行计算的能力而成为 AI 的黄金标准。然而，这种 GPU 依赖带来了高昂的代价：NVIDIA 的高端 AI 芯片每片价格超过 30,000 美元，且 AI 模型训练极其耗能，排放数百吨二氧化碳。
CrowdGenAI 通过数学突破挑战这一范式—重新发明了 AI 模型训练背后的数学和架构。通过利用新的计算模型，CrowdGenAI 使 CPU 网络能够作为单个 GPU 运行，将 AI 工作负载分配到标准处理器上。该模型优化了 AI 训练任务的结构方式，使 CPU 能够处理传统上由 GPU 执行的复杂矩阵乘法和张量计算。
通过将 AI 工作负载转移到现有的 CPU 基础设施上，CrowdGenAI 显著降低了 AI 采用的门槛。企业和数据中心可以减少对昂贵、耗电的 GPU 硬件的依赖，同时充分发挥未充分利用的 CPU 资源的潜力。这种分布式 AI 训练模型不仅降低了成本，还减少了能源消耗，为传统的 GPU 驱动的 AI 提供了一个可扩展的、更可持续的替代方案。
基于 CPU 的 AI 未来 - 不依赖 NVIDIA
基于 CPU 的 AI 可将能源消耗减少高达 50%，降低排放和数据中心冷却成本。与 GPU 不同，CPU 具有更长的使用寿命，可以在不进行昂贵硬件投资的情况下进行扩展。此外，CPU 驱动的 AI 使更多企业可以进行大规模 AI 训练，打破了 NVIDIA 的垄断。
虽然优化的 CPU 集群可以扩展 AI 模型，但可能无法匹配高端 GPU 的原始速度。许多 AI 框架都针对 GPU 进行了优化，需要调整才能充分利用 CPU 功能。AI 行业长期依赖 GPU，这意味着早期采用可能会面临企业的质疑。
CPU 与 NVIDIA GPU 的商业案例
对于企业和数据中心来说，CrowdGenAI 提出了一个引人注目的方案。投资回报率正成为现在正在尝试 AI 的企业的优先考虑事项。
通过将 AI 工作负载转移到基于 CPU 的基础设施，公司可以避免稀缺 GPU 的高昂成本。CrowdGenAI 允许公司利用现有服务器或负担得起的云 CPU 来训练模型，大幅削减资本支出。数据中心甚至可以将其闲置的 CPU 容量货币化，将利用率低的服务器转变为收入来源，而不是让它们闲置。这种更高效的硬件使用降低了 AI 开发的每个项目成本。
可持续性现在是董事会的优先事项，AI 项目因其碳足迹而面临审查。你知道吗，Microsoft 的数据中心在训练 GPT-3 时使用了 700,000 升水？训练 GPT-3 的用水量与生产 100 磅牛肉相同，几乎是普通美国人一年食用量的两倍。
使用 CrowdGenAI 可以帮助公司通过减少能源消耗来达到 ESG 目标。企业不是建设新的耗电 GPU 农场，而是利用分布式 CPU 的效率并避免冗余基础设施。这意味着每个训练任务的电力使用和排放量更低。公司可以将其 AI 计划宣传为更环保和更气候友好，提升企业声誉和合规性。
通过 CPU 而非 NVIDIA GPU 实现可持续的 AI 未来
CrowdGenAI 为 AI 提供了一条新的前进道路：可持续、具有成本效益且在道德上透明。通过证明 CPU 可以驱动 AI，它挑战了大型科技公司对 GPU 的依赖，使 AI 更容易获取。
同时，其水印和区块链可追踪性解决了 AI 中的一个主要问题：真实性和所有权。随着 AI 采用的加速，企业应考虑基于 CPU 的替代方案，不仅是为了节省成本，还要确保其 AI 战略与可持续性和道德 AI 治理保持一致。
CrowdGenAI 不仅仅是一个 AI 创新—它是朝着负责任的 AI 未来迈进的一场运动，也许会颠覆 NVIDIA。
