Tốc độ phát triển của AI đã vượt xa hơn những gì nhiều người tưởng tượng, nhưng vấn đề thực sự không phải là khả năng của mô hình mà là nguồn gốc của sức mạnh tính toán.

Đào tạo mô hình lớn cần lượng tài nguyên GPU khổng lồ, nhưng sức mạnh tính toán trong thế giới thực lại tập trung cao độ trong tay một số ít tổ chức.

Cấu trúc này có vẻ bình thường vào thời đại Web2, nhưng trong bối cảnh Web3 thì có phần không phù hợp.

Cũng vì lý do này, tôi bắt đầu chú ý đến @dgrid_ai và token của nó $DGAI .

Thứ mà dự án này cố gắng làm thực sự rất trực tiếp, đó là kết nối các tài nguyên GPU nằm rải rác khắp thế giới, tạo thành một mạng lưới tính toán AI phi tập trung, cho phép các nhà phát triển có thể lấy sức mạnh tính toán khi cần, trong khi những người cung cấp sức mạnh tính toán có thể nhận được động lực thông qua việc đóng góp tài nguyên.

Khi bạn thực sự hiểu logic này, bạn sẽ có một cảm giác rất trực quan, sức mạnh tính toán không dùng đến trước đây có thể được sử dụng, các nhà phát triển AI không cần phụ thuộc vào một nhà cung cấp đám mây duy nhất, toàn bộ hệ thống giống như một thị trường sức mạnh tính toán mở.

Từ quan điểm của người dùng, những thay đổi mà mô hình này mang lại thực sự rất rõ ràng, AI không còn là công cụ độc quyền của các công ty lớn mà có thể được nhiều nhà phát triển sử dụng thông qua mạng lưới mở.

Web3 những năm qua đã giải quyết vấn đề về cơ sở hạ tầng tài chính, còn tài nguyên thực sự hiếm hoi ở thời đại AI lại trở thành sức mạnh tính toán.

Nếu trong tương lai AI thực sự phổ biến giống như Internet, thì những mạng lưới như dgrid_ai có thể sẽ trở thành lưới điện dưới nền tảng vô hình nhưng vô cùng quan trọng đó.

@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate