L'issue finale de l'IA, est-ce des modèles plus puissants ou un réseau plus ouvert ?

La plupart des gens se concentrent sur le premier, car c'est plus intuitif, mais ce qui détermine réellement la répartition de la valeur, c'est souvent le second.
Récemment, en observant @dgrid_ai, un signal évident est qu'il ne met pas l'accent sur la création du modèle le plus puissant, mais tente de distribuer les capacités des modèles existants à un réseau participatif.
Autrement dit, il ressemble davantage à la construction d'une « infrastructure de l'IA », plutôt qu'à une couche applicative.
Cette approche est en fait très proche de l'Internet des débuts, passant d'un serveur centralisé à un réseau distribué, mais le processus ne sera pas si simple.
Car le coût de calcul de l'IA est bien plus élevé que celui des services traditionnels, exigeant une stabilité et des performances réseau accrues.
La question est donc simple : ce modèle peut-il trouver un équilibre entre coût et performance ?
Si ce n'est pas le cas, il sera difficile de rivaliser avec des services centralisés. Si c'est le cas, cela pourrait changer la façon dont la propriété de l'IA est distribuée.
Beaucoup comparent encore actuellement l'efficacité des modèles, mais ce qui vaut vraiment la peine d'être observé, c'est qui est en train de reconstruire la façon dont ils fonctionnent en arrière-plan.
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