До 2026 року, які технологічні архітектури матимуть компанії з AI, що справді запустили бізнес-модель на мільйони доларів?
Більше не просто накопичення моделей, а побудова навколо потоків даних, оптимізації висновків, контролю витрат. Основна архітектура охоплюватиме: рівень обробки даних (автоматичне очищення, маркування, підсилення), багатомодальний двигун висновків (сумісний з текстовими, голосовими та візуальними завданнями), динамічний маршрутизатор висновків (адаптивне виклик легких або важких моделей залежно від сценарію), а також цикли зворотного зв’язку в реальному часі (постійне покращення якості виходу).
Від раннього "прямого підключення великих моделей" до теперішнього "оркестрування моделей" і до майбутнього "інтелектуальної мережі агентів" — цей шлях еволюції вже досить ясний. Ті команди, які зможуть знизити витрати до мінімуму, контролювати швидкість відповіді в мілісекундах і одночасно підтримувати стабільність виходу, — справжні переможці, що доживуть до 2026 року.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
13 лайків
Нагородити
13
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
rug_connoisseur
· 10год тому
По суті, все зводиться до того, що витрати — це головне, у ранніх моделях з великими витратами всі помруть. Той, хто зможе максимально ефективно використовувати токени і розібратися з маршрутизацією виведення, той і виграє.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SignatureCollector
· 11год тому
Говориться правильно, але ця архітектура звучить складно лише на слух, скільки справді реалізованих? Більшість, здається, все ще втрачає волосся через витрати на токени.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HodlKumamon
· 11год тому
Правильно сказано, вже давно минув час просто накопичення відеокарт, зараз ті, хто все ще витрачають гроші на запуск великих моделей, мають йти спати. Дані говорять самі за себе — виживають лише ті, хто досяг максимальної оптимізації витрат.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoFortuneTeller
· 11год тому
По суті, потрібно зменшувати витрати, прискорювати процеси, забезпечувати стабільну якість — все інше є порожнім.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SchrodingerWallet
· 11год тому
Кажучи просто, це боротьба за контроль витрат і ефективність, ера моделей з купою параметрів справді минула.
Методика прямого підключення до великих моделей давно померла, тепер потрібно використовувати оркестрацію та маршрутизацію, щоб контролювати витрати.
Ті, хто вижив у 2026 році, безумовно, це ті команди, які вважають мілісекундну затримку своїм життям.
Обробка даних — це справжня боротьба, хто швидше запустить свій pipeline, той і виграє.
Якщо швидкість реагування не оптимізована належним чином, то взагалі немає права на існування, а маржинальні витрати — не на першому місці, всі інші йдуть з ринку.
Переглянути оригіналвідповісти на0
NightAirdropper
· 11год тому
Чесно кажучи, компаніям, які все ще накопичують моделі, потрібно прокинутися, справді
Контроль витрат — це життєво важливий фактор, а не те, що чим більше відеокарт, тим крутіше
Переглянути оригіналвідповісти на0
TradingNightmare
· 11год тому
По суті, це питання ефективності. Зараз вже давно пора припинити витрачати гроші на побудову моделей і лягти спати.
До 2026 року, які технологічні архітектури матимуть компанії з AI, що справді запустили бізнес-модель на мільйони доларів?
Більше не просто накопичення моделей, а побудова навколо потоків даних, оптимізації висновків, контролю витрат. Основна архітектура охоплюватиме: рівень обробки даних (автоматичне очищення, маркування, підсилення), багатомодальний двигун висновків (сумісний з текстовими, голосовими та візуальними завданнями), динамічний маршрутизатор висновків (адаптивне виклик легких або важких моделей залежно від сценарію), а також цикли зворотного зв’язку в реальному часі (постійне покращення якості виходу).
Від раннього "прямого підключення великих моделей" до теперішнього "оркестрування моделей" і до майбутнього "інтелектуальної мережі агентів" — цей шлях еволюції вже досить ясний. Ті команди, які зможуть знизити витрати до мінімуму, контролювати швидкість відповіді в мілісекундах і одночасно підтримувати стабільність виходу, — справжні переможці, що доживуть до 2026 року.