AI kết thúc cuối cùng là mô hình mạnh hơn, hay mạng lưới mở hơn?

Hầu hết mọi người tập trung vào phần trước, vì trực quan hơn, nhưng thực sự quyết định phân phối giá trị thường là phần sau.
Gần đây, tôi đang quan sát @dgrid_ai, một tín hiệu rõ ràng là họ không đặt trọng tâm vào việc xây dựng mô hình mạnh nhất, mà cố gắng phân phối khả năng của các mô hình hiện có vào một mạng lưới có thể tham gia.
Nói cách khác, họ giống như đang xây dựng “hạ tầng cơ sở” của AI, chứ không phải lớp ứng dụng.
Ý tưởng này thực sự rất giống với internet thời kỳ đầu, từ trung tâm dữ liệu tập trung chuyển sang mạng phân tán, nhưng quá trình sẽ không suôn sẻ.
Bởi vì chi phí tính toán của AI cao hơn nhiều so với dịch vụ truyền thống, đòi hỏi độ ổn định và hiệu suất của mạng lưới cao hơn.
Vì vậy, câu hỏi rất rõ ràng, mô hình này có thể tìm ra sự cân bằng giữa chi phí và hiệu suất không?
Nếu không, rất khó để cạnh tranh với dịch vụ tập trung. Nếu có thể, nó có thể thay đổi cách ai sở hữu AI.
Nhiều người hiện vẫn đang so sánh hiệu quả của các mô hình, nhưng điều thực sự đáng xem là ai đang tái cấu trúc cách vận hành phía sau.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi