人工智能的发展需要大量计算能力，这是一项高成本的任务。虽然建造基本的 AI 聊天机器人可以以较低的成本完成，但训练具有大规模数据集的高级模型可能需要数百万美元的费用。 为了解决这个问题，英国的高级研究和发明机构（ARIA）推出了 "Scaling Compute" 计划。该计划承诺投入 4200 万英镑，旨在寻求更具成本效益的替代方案，满足生成式人工智能推动的计算能力需求的增长。该计划鼓励申请者从自然过程中获取灵感，并考虑生物材料作为硅的替代品。 ARIA 的主管 Suraj Bramhavar 承认传统上计算机越来越便宜和更快的趋势已经达到了极限。当前 AI 训练的成本对社会和地缘政治产生广泛的影响。他强调，AI 的卓越能力依赖于一组有限的算法和硬件，在大规模上表现出色。 Bramhavar 坚信有未开发的替代方案可以取得相同的结果。该计划将重新评估计算和存储的分离，以及芯片的互连性，从自然界和人类大脑中获得灵感。 此外，该计划还将探索硬件材料，并有可能探索生物替代品来运行 AI 的硅半导体。这种方法旨在以更低的经济和环境成本来扩大计算基础设施，目标是将 AI 训练费用降低 1000 倍。 ARIA 的首席执行官 Ilan Gur 设想，成功实现这些目标不仅将超越当前的计算能力和效率限制，还将为全球可访问、安全和变革性的人工智能铺平道路。《金融时报》强调了对生成式人工智能潜在不平等的担忧，因为大部分利益可能只流向那些能负担得起自己的基础模型的人，将世界其他地区在下一个技术突破中拉下。 ARIA 目前正邀请提交概念论文，截止日期为 3 月 27 日，之后将接受完整项目提案，截止日期为 5 月 7 日。鼓励不同领域的科学家、工程师、初创企业和知名公司申请，包括生物学、化学和神经科学等领域。ARIA 是从科学、创新和技术部获得总计 8 亿英镑的资金拨款，旨在支持早期具有开创性的创新，并放弃对相关拆分公司的知识产权或股权要求。