Швидкість розвитку AI вже давно перевищила уявлення багатьох людей, але справжня проблема насправді не в можливостях моделей, а в тому, звідки береться обчислювальна потужність.

Тренування великих моделей вимагає величезних ресурсів GPU, але обчислювальна потужність в реальному світі сильно зосереджена в руках небагатьох інституцій.
Така структура в епоху Web2 виглядала цілком нормально, але в контексті Web3 здається дещо узгодженою.
Саме в такому контексті я почав звертати увагу на @dgrid_ai та його токен $DGAI .
Те, що намагається зробити цей проект, насправді дуже просто — з'єднати GPU-ресурси, розсіяні по всьому світу, в єдину децентралізовану мережу обчислень для AI, дозволити розробникам отримувати обчислювальну потужність за потребою, а постачальники потужності могли б отримувати стимули за надання ресурсів.
Коли ви справді розумієте цю логіку, виникає вельми інтуїтивне відчуття — невикористана обчислювальна потужність може бути задіяна, розробники AI не потребують залежати від єдиного постачальника хмарних послуг, вся система більше нагадує відкритий ринок обчислювальної потужності.
З точки зору користувача зміни, які приносить цей модель, насправді дуже очевидні — AI більше не є виключною прерогативою великих корпорацій, а може використовуватися більшою кількістю розробників через відкриту мережу.
Web3 протягом останніх років вирішував проблеми фінансової інфраструктури, тоді як справжній дефіцитний ресурс в епоху AI став обчислювальна потужність.
Якщо AI у майбутньому справді розповсюдиться як Інтернет, то такі мережі, як dgrid_ai, можливо, станауть тією невидимою, але дуже важливою підстанцією на рівні.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate