Скорость развития ИИ уже далеко превзошла ожидания многих людей, но настоящая проблема заключается не в возможностях моделей, а в том, откуда берется вычислительная мощность.

Обучение крупных моделей требует огромных ресурсов GPU, однако в реальном мире вычислительная мощность высоко сконцентрирована в руках небольшого количества организаций.
Такая структура выглядела нормально в эпоху Web2, но в контексте Web3 кажется немного несоответствующей.
Именно на этом фоне я начал обращать внимание на @dgrid_ai и его токен $DGAI .
То, что пытается сделать этот проект, довольно прямолинейно: соединить GPU ресурсы, разбросанные по всему миру, в децентрализованную сеть вычислений для ИИ, позволяя разработчикам получать вычислительную мощность по запросу, в то время как поставщики вычислительной мощности получают вознаграждение за свой вклад ресурсов.
Когда вы действительно понимаете эту логику, возникает вполне интуитивное ощущение: неиспользуемую вычислительную мощность можно использовать, разработчикам ИИ не нужно зависеть от единственного облачного провайдера, вся система больше похожа на открытый рынок вычислительной мощности.
С точки зрения пользователя изменения, которые приносит эта модель, довольно очевидны: ИИ больше не является инструментом исключительно крупных компаний, но может использоваться большим числом разработчиков через открытую сеть.
Web3 в прошлые годы решал проблемы финансовой инфраструктуры, тогда как в эпоху ИИ действительно дефицитным ресурсом становится вычислительная мощность.
Если в будущем ИИ действительно станет столь же распространен, как интернет, то такие сети, как dgrid_ai, возможно, станут той невидимой, но крайне важной базовой электросетью.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate