逃、ai神格化，三系ai迎来高光时刻。
但无论三系ai如何受资本吹捧，依旧改变不了它只能处理简单、量大、反复式问题的本质。
即便它可以演化预知、模拟事件，那也是统计学和概率学带来的效果。
比如把三系ai带入生产。
当你需要生产1000万个产品的时候，首批1000个良品率80%，第二批1000个良品率90%，第三批良品率88%，三系ai介入，它会复刻第二批的生产流程，始终执行90%良品率，然后再从中寻找超越90%良品率的生产流程，进而把良品率提升到更高。
当你种植100亩大豆的时候，三系ai介入，它会观察每一平方米的大豆生长过程，然后根据收成，从数据库中挑选出生长快、产量高、抗病害的区域，等到第二年种植，它再根据挑选出来的数据，指导你种植，或指挥自动化系统种植，以便提高整体产量。
这既是三系ai的‘优化’逻辑，也是三系ai的最大用途。
而在优化过程中，执行目标数量越大，最终优化效果越好；使用的人越多，提供的数据越多，均摊到每个人的成本越低。
因此三系ai在生产领域的费用，非常低，有的甚至因为植入了广告，完全免费。
但如果你让三系ai去处理‘数据库中没有’的事情，它会麻爪，它会检索全球资源，它会自主编程进行研究，它会重新采集数据，它会反复进行以上操作…
这消耗的电量、占用的显存、调用的资源，都将翻倍上涨，整体成本也会以几何式上升。
比如倭岛的ai-八岐大蛇，为了探索加拿达西北部，足足占用了倭岛全年37%的发电量，并且需要价值数百亿美刀的三系中央处理器处理数据，需要价值数百亿美刀的三系大模型整理归类数据，需要向三系每个月支付上百亿美刀用于优化gpu···
也因此，像月球挖矿这种ai从未接触过，甚至人类也从未接触过，更毫无相关经验的活动，使用人工的成本，远比使用ai低的多。
除非等‘人工操作’进行一段时间，产生海量数据，三系再利用时间训练出相关大模型，才有可能将ai投放到月球挖矿，借此逐渐替代人工，实现降本增效。
所以‘令玩家通过游戏，利用远程控制在月球挖矿’，是三系ai投放到月球必不可少的训练过程。
基于此。
杰布对张磊推广的项目，还是非常感兴趣。
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