هذه هي النسخة اليومية من The Download، نشرتنا-weekday التي تقدم جرعة يومية مما يدور في عالم التكنولوجيا.

ما الذي على المحك في رهان تريليون الدولار للذكاء الاصطناعي: عندما أرادت جيسيكا واختير، أستاذة التمويل في جامعة بنسلفانيا، تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد في YEARS قادمة، واجهت قائمة طويلة من Ungainties. فبدأت بـ 'fact ملحوظ' لا يُquestion: عدد قليل من ما يسمى 'hyperscalers' يستثمر مبالغ هائلة لبناء مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي. بدلًا من محاولة توقع كم سينشر نماذج الذكاء الاصطناعي على广泛的، سألت واختير كم ستحتاج أرباح 'hyperscalers' للنمو بسرعة لtems تبرير إنفاقها حتى 2027، حيث من المتوقع أن يصل إنفاقها إلى ما يقارب 1.1 تريليون دولار. النتائج مفاجئة. ستحتاج شركات الذكاء الاصطناعي إلى زيادة استثنائية في الإنتاجية فقط لتعادل التكاليف بحلول 2030.

النماذج الاصطناعية تحتاج إلى مزيد من البيانات عن علم الأحياء، وOpenAI يدفع لemonstrateها: يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى معلومات أكثر بكثير ل breakthroughات هامة في علاج الأمراض. لذلك، في العام الماضي، نشرت روكساندرا تيلو، محللة سياسات، فكر لتعزيز نظم الذكاء الاصطناعي الطبية: استخدام البيانات من شركات Biotech فشلت. من خلال العطاء في إجراءات الإ破產، جادلت، يمكن اكتساب تقارير تنظيمية مفصلة، واستراتيجيات إنتاج، وبيانات أمان، ما أطلق عليه 'أرشيف Biotech المفقود'. foundationsOpenAI، الأمانة غير الربحية الأم لـOpenAI، أعلنت هذا الأسبوع أنها س Financing فكرها، دفع لemonstrate 'datasets علمية عالية الجودة'.