Trong một thời gian dài, tôi đã nghĩ rằng chi phí AI cao là do mô hình quá phức tạp, cuối cùng thì việc huấn luyện một mô hình đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán, còn suy luận thì dựa vào GPU đắt tiền, cách giải thích này nghe có vẻ hoàn toàn hợp lý.

Nhưng khi tôi bắt đầu sử dụng thường xuyên các dịch vụ AI khác nhau, tôi dần nhận ra một điều, ảnh hưởng đến giá cả không chỉ là công nghệ mà còn là toàn bộ cấu trúc xung quanh công nghệ đó.
Nhiều khi bạn không có quyền lựa chọn, nền tảng quyết định bạn dùng mô hình nào, cách tính phí cũng như mức giá. Người dùng chỉ có thể chấp nhận mà không thể tham gia, cấu trúc này giống như internet truyền thống hơn là một thị trường mở.
Trong bối cảnh đó, tôi bắt đầu chú ý đến @dgrid_ai, nó cố gắng làm điều rất đơn giản, đó là giải phóng suy luận AI khỏi các nền tảng đóng, cho phép các nút mạng cung cấp sức mạnh tính toán, để mô hình có thể tự do tham gia thực hiện nhiệm vụ.
Khi phía cung không còn bị kiểm soát bởi một số ít nền tảng, giá cả không còn do một phía đặt ra nữa, mà dần hình thành theo thị trường.
Điều này khiến tôi nhớ đến quá trình phát triển của điện toán đám mây thời kỳ đầu, ban đầu tài nguyên tính toán đắt đỏ và tập trung, nhưng ngày càng nhiều nhà cung cấp tham gia thị trường, chi phí bắt đầu giảm liên tục, cuối cùng trở thành hạ tầng cơ bản mà ai cũng có thể sử dụng ngày nay.
Lúc đó tôi mới thực sự hiểu rằng, quyết định giá cả không chỉ là công nghệ, mà chính là cấu trúc thị trường.
Nếu mô hình này có thể tiếp tục phát triển, trong tương lai suy luận AI có thể không còn là dịch vụ chi phí cao nữa, mà trở thành nguồn tài nguyên cơ bản như băng thông và lưu trữ.
Đối với người dùng phổ thông, điều này có nghĩa là rào cản sử dụng thấp hơn, còn đối với nhà phát triển, cũng có nghĩa là không còn bị ràng buộc bởi một nền tảng đơn lẻ.
Sự thay đổi này sẽ không xảy ra trong một đêm, nhưng hướng đi đã bắt đầu rõ ràng. Chi phí AI không nhất thiết sẽ luôn nằm trong tay của một số ít công ty.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate