近期接受採訪時，Anthropic執行長Dario Amodei認為目前訓練人工智慧 模型的成本將持續增加，甚至未來3年內的訓練成本將會增加至100億美元，甚至高達破兆美元規模。
Dario Amodei表示，硬體將成為日後人工智慧訓練成本重要關鍵，以NVIDIA今年公布的「Blackwell」顯示架構B200 GPU為例，價格約落在3萬美元至4萬美元左右，而Tesla執行長Elon Musk計畫斥資購買30萬組B200 GPU建造大規模資料中心，藉此訓練人工智慧模型，而微軟也計畫與OpenAI 建造全新人工智慧資料中心，預計投入上兆美元資金。
除了硬體投資成本，人工智慧模型訓練與後期運作更包含電力等能源損耗成本，因此未來電力也將成為人工智慧發展面臨挑戰之一。其他部分則包含訓練資料如何取得，以及資料背後相關授權成本等，都有可能讓人工智慧訓練成本以倍數增加。
而Dario Amodei對於市場談論的通用人工智慧 (AGI)相關看法，則認為此類技術不會突然出現，而是會以循序漸進方式產生，一如人類在成長過程持續學習，並且能產生可學以致用的「智慧」。
在此之前，NVIDIA執行長黃仁勳也針對人工智慧技術發展，必然會面臨背後運作的電力能源損耗問題，但預期將能依照當時的技術發展逐一改善，因此認為隨著人工智慧技術發展，將能持續解決能源使用問題。
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