مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يتعلق ببناء أنظمة ضخمة في مراكز البيانات. بل يتعلق بتدريب النماذج مركزيًا، ثم تكييفها محليًا، وأخيرًا تشغيل الاستنتاج عند الحافة. هذا النهج الموزع ليس أكثر كفاءة فحسب—بل هو ميزة تنافسية. عندما تتحكم الشركات في بياناتها وبنيتها التحتية للحوسبة، فإنها تكسب سيادة رقمية حقيقية. التنافسية والسيادة يعززان بعضهما البعض في هذا النموذج: كلما كانت أنظمتك أكثر توزيعًا، زادت صعوبة تعطيلها. هذا هو التحول الحقيقي في النموذج الذي يحدث الآن.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
LiquidationWatcher
· منذ 19 س
الادعاء بأن التدريب اللامركزي والاستنتاج لامركزي يبدو جيدًا، لكن الحقيقي الصعوبة تكمن في من يضمن أمان البيانات.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BTCBeliefStation
· منذ 19 س
التدريب اللامركزي + التكيف المحلي + الاستدلال على الحافة، هذه الطريقة فعلاً مذهلة، وامتلاك البيانات يعني امتلاك المصير الخاص بك
شاهد النسخة الأصليةرد0
OldLeekNewSickle
· منذ 19 س
يبدو الأمر وكأنه تقاسم حصة من كعكة النماذج الكبيرة، وباختصار، هو نفس أسلوب التسويق "اللامركزية". الحوسبة الطرفية والاستنتاج فعلاً توفر التكاليف، لكن من يمكنه السيطرة على بنيته التحتية فعلاً؟ معظم الشركات لا تزال تعتمد على بنية مزودي السحابة، فقط بتسمية مختلفة
شاهد النسخة الأصليةرد0
SandwichHunter
· منذ 20 س
استيقظت، استيقظت، هذا هو ما يجب أن يفعله الويب3، لقد قلت منذ زمن عن حق السيطرة على البيانات.
مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يتعلق ببناء أنظمة ضخمة في مراكز البيانات. بل يتعلق بتدريب النماذج مركزيًا، ثم تكييفها محليًا، وأخيرًا تشغيل الاستنتاج عند الحافة. هذا النهج الموزع ليس أكثر كفاءة فحسب—بل هو ميزة تنافسية. عندما تتحكم الشركات في بياناتها وبنيتها التحتية للحوسبة، فإنها تكسب سيادة رقمية حقيقية. التنافسية والسيادة يعززان بعضهما البعض في هذا النموذج: كلما كانت أنظمتك أكثر توزيعًا، زادت صعوبة تعطيلها. هذا هو التحول الحقيقي في النموذج الذي يحدث الآن.