Чому все більше AI-проектів починають наголошувати на мережі обчислювальної потужності, а не на самій моделі.

Раніше всі обговорювали AI, зосереджуючись на можливостях моделей, наприклад, на масштабі параметрів і ефективності.
Але тепер я зрозумів, що справжні обмеження розвитку AI часто не пов’язані з моделями, а з способами отримання обчислювальної потужності.
@dgrid_ai допоміг мені переосмислити це. Його акцент не на моделях, а на організації обчислювальної потужності.
Коли обчислювальна потужність може бути більш ефективно з’єднана та використана, швидкість розвитку AI природно прискорюється. Ці зміни — це не поверхневе оновлення функцій, а покращення базової ефективності.
З точки зору користувача ви не побачите безпосередньо мережу обчислювальної потужності, але відчуєте, що AI-сервіси стають більш гнучкими.
Я починаю усвідомлювати, що $DGAI — це не просто продукт AI, а новий напрямок інфраструктури AI.
Саме тому я готовий постійно слідкувати за його розвитком, адже справжні зміни зазвичай починаються з низу.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate