هل النهاية الحاسمة للذكاء الاصطناعي هي نماذج أقوى، أم شبكة أكثر انفتاحًا؟

معظم الناس يركزون على الأول، لأنه أكثر وضوحًا، لكن من يحدد توزيع القيمة فعلاً هو الأخير.
مؤخرًا، أراقب @dgrid_ai، والإشارة الواضحة هي أنها لم تركز على بناء أقوى نموذج، بل حاولت توزيع قدرات النماذج الحالية على شبكة يمكن للجميع المشاركة فيها.
بمعنى آخر، فهي تشبه بناء "طبقة البنية التحتية" للذكاء الاصطناعي، وليس طبقة التطبيقات.
هذه الفكرة قريبة جدًا من مبادئ الإنترنت المبكرة، من الانتقال من خوادم مركزية إلى شبكة موزعة، لكن العملية لن تكون سهلة.
لأن تكلفة حسابات الذكاء الاصطناعي أعلى بكثير من الخدمات التقليدية، وتتطلب استقرارًا وأداءً عاليين للشبكة.
السؤال بسيط جدًا: هل يمكن لهذا النموذج أن يجد توازنًا بين التكلفة والأداء؟
إن لم يكن، فسيكون من الصعب منافسته مع الخدمات المركزية. وإذا نجح، فقد يغير من يملك الذكاء الاصطناعي.
الكثيرون لا زالوا يقارنون بين فعالية النماذج، لكن الشيء الحقيقي الذي يستحق المتابعة هو من يعيد تشكيل طريقة التشغيل وراءها.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi