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

三系ai是一群小学生做100亿道算数题，并且他们做不出来，需要从数据库存储的100万亿个答案中，挑选出正确的答案，速度快慢，由小学生的数量决定，因此三系显卡矩阵需要不停的迭加三系显卡，增强性能。

北美曾经研发的ai，是处理复杂、量少、单线程的疑难问题，是一个教授解析宇宙问题，速度快慢，由教授的大脑决定，涉及芯片设计、制程工艺、晶体管数量，因此北美ai需要更好的芯片。

如果两者进行对比。

受西方科技的简单底层逻辑，也就是二进制0101，或与非，这个因素影响，三系ai破解防火墙，速度无与伦比，并且可以反向加密/加锁。

如果用北美ai去解密/解锁，这就会变成令老教授做100亿道加减法算数题，虽然他都会，但哪怕累死老教授，又或者令老教授做一辈子，他也做不完。

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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。

所以三系显卡矩阵被誉为新时代核武。

最重要的。

北美ai需要更好的芯片，更好的芯片需要更好的光刻机，更好的光刻机需要更高的科技支持…这些全都需要时间一步一步向前走。

反观三系显卡，它只需要堆积显卡数量，就可以凭借数据库和大模型，持续增加性能，这对资本来说，打造三系ai产业几乎没有门槛。

由于西方是资本社会，资本家们又互相逐利，当三系ai成为主流，北美ai这个老教授，也就变得无用。

并且产生的成本，远远低于ai。

是的，人工比ai成本低。

因为当今世界的ai，是基于三系显卡矩阵研发。

其本质是处理简单、量大、反复式，可以多线程同步并行处理的工作。

犹如当初科学界的比喻。

最终，北美ai犹如冰熊三进制计算机，被市场淘汰，三系显卡矩阵成为大资本统治世界的工具。

所以在ai革命中，北美ai一败涂地。

再后来，ai-山神叛逃、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。

第629章 投资有风险 (第1/3页)

杰布作为老布家族的商业继承者，其早在三年前就曾听父亲-老布，描述过北美高级计划研究局对三系ai的分析，以及对三系ai未来发展的猜测。

当时印象最深的是‘余三元早晚有一天，会令玩家通过游戏，远程遥控无人机去战斗’。

这跟张磊描述的‘令玩家远程挖矿’，几乎一模一样。

而这个思路，虽然听起来有些离谱，但实际上完全可行。

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