Warum immer mehr AI-Projekte beginnen, den Fokus auf das Rechennetzwerk zu legen, anstatt auf das Modell selbst.

Früher haben alle über AI gesprochen und sich auf die Modellfähigkeiten konzentriert, wie Parametergröße und Effektivität.
Aber jetzt habe ich festgestellt, dass die eigentliche Begrenzung der AI-Entwicklung oft nicht das Modell ist, sondern die Art und Weise, wie Rechenleistung beschafft wird.
@dgrid_ai hat mir geholfen, das neu zu verstehen. Der Schwerpunkt liegt nicht auf dem Modell, sondern auf der Organisation der Rechenleistung.
Wenn Rechenleistung effizienter vernetzt und genutzt werden kann, wird die Entwicklung von AI natürlich beschleunigt. Diese Veränderung ist kein oberflächliches Funktions-Upgrade, sondern eine Verbesserung der zugrunde liegenden Effizienz.
Aus Nutzersicht wirst du das Rechennetzwerk nicht direkt sehen, aber du wirst spüren, dass AI-Dienste flexibler werden.
Ich beginne zu erkennen, dass $DGAI nicht nur ein AI-Produkt repräsentiert, sondern eine neue Richtung in der AI-Infrastruktur.
Deshalb bin ich auch bereit, die Entwicklung davon kontinuierlich zu verfolgen, denn echte Veränderungen beginnen oft auf der unteren Ebene.
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