Стратегия обучения ИИ Tesla вызвала интересные дебаты в последнее время. Вопрос времени не касается возможностей — речь идет о том, когда инфраструктура становится узким местом, а не решением.
Некоторые люди предполагают, что задержка в расходах означает упущенные возможности. Но что, если настоящая игра состоит в том, чтобы дождаться, когда вычисления станут реальным ограничением? Вот тогда каждый доллар в инфраструктуре обучения ИИ приносит максимальную отдачу от инвестиций.
Это другой расчет, чем у большинства технологических компаний. Вместо того чтобы спешить тратить первыми, вы оптимизируете время, когда расходы действительно влияют на результат. Классическое распределение ресурсов в стиле Маска.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ChainDoctor
· 12ч назад
Ну... эту логику я на самом деле уже видел, это как подождать, пока появится узкое место, а затем вбухать деньги; звучит как способ сэкономить, но тоже довольно рискованно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidationSurvivor
· 12ч назад
Подождите, эта логика же противоречива... Сначала накапливать вычислительную мощность разве не для того, чтобы занять позицию? Зачем ждать, пока возникнет узкое место, чтобы тратить деньги?
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockDetective
· 12ч назад
Боже, эта логика действительно потрясающая. Лучше потратиться, когда вычислительная мощность станет узким местом, чем бездумно сжигать деньги.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityHunter
· 12ч назад
Подождите, эта логика, похоже, неправильно понята... Разве не легче сначала подготовить инфраструктуру, чтобы занять позицию? Почему нужно ждать, пока возникнет дефицит, чтобы потратить деньги, когда в это время другие уже запустили свои вычисления?
Посмотреть ОригиналОтветить0
NFTBlackHole
· 13ч назад
Подождите, разве эта логика не наоборот? Если деньги вкладываются, когда вычисления становятся узким местом, разве не будет уже поздно? А что насчет накоплений впереди?
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletWhisperer
· 13ч назад
Подождите, эта логика немного запутанная... Разве не стоит подождать, пока вычислительная мощность действительно станет критической, прежде чем вкладывать деньги? Так можно гарантировать, что каждая копейка будет потрачена с умом?
Стратегия обучения ИИ Tesla вызвала интересные дебаты в последнее время. Вопрос времени не касается возможностей — речь идет о том, когда инфраструктура становится узким местом, а не решением.
Некоторые люди предполагают, что задержка в расходах означает упущенные возможности. Но что, если настоящая игра состоит в том, чтобы дождаться, когда вычисления станут реальным ограничением? Вот тогда каждый доллар в инфраструктуре обучения ИИ приносит максимальную отдачу от инвестиций.
Это другой расчет, чем у большинства технологических компаний. Вместо того чтобы спешить тратить первыми, вы оптимизируете время, когда расходы действительно влияют на результат. Классическое распределение ресурсов в стиле Маска.