Lorsqu'il s'agit d'Intelligence Artificielle Physique, le modèle traditionnel d'infrastructure cloud commence à montrer ses limites. Les exigences réelles sont strictes : les nœuds de calcul doivent être placés à côté du matériel pour réduire la latence. Vous avez besoin d'une disponibilité 24/7 dans plusieurs régions. Et vous ne pouvez pas simplement tout regrouper dans un seul centre de données — vous avez besoin de la flexibilité de faire évoluer l'infrastructure là où la demande se fait réellement sentir.
C'est là que les fournisseurs de cloud centralisés atteignent leur plafond. L'architecture qu'ils ont construite fonctionne bien pour les charges de travail logicielles, mais l'Intelligence Artificielle Physique change complètement la donne.
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SmartContractWorker
· 01-12 03:59
Il semble que les grands fournisseurs de services cloud traditionnels soient également sur le point de faire faillite. Les solutions centralisées ne conviennent pas du tout à ce genre de scénarios.
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L'IA physique doit vraiment être décentralisée, sinon les délais et les coûts deviennent problématiques.
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Tu as raison, le déploiement distribué est la voie à suivre. L'ère du cloud centralisé devrait prendre fin.
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Attends, n'est-ce pas en train de chanter les louanges de l'infrastructure décentralisée ? J'ai l'impression qu'il y a une certaine mise en rythme.
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Le matériel proche des nœuds de calcul, la tolérance multi-régionale... On dirait qu'il faut tout reconstruire à partir de zéro.
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Les fournisseurs de cloud ont vraiment rencontré un adversaire cette fois. L'IA physique a directement touché leur point faible.
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Une opération 24/7 avec une extension flexible, c'est plutôt un avantage pour les réseaux décentralisés, non ?
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C'est vraiment une rupture, la centralisation est une faiblesse innée. Le Web3 a déjà tout compris.
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DeadTrades_Walking
· 01-11 14:57
Les géants du cloud ont vraiment été renversés cette fois haha
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Dans le domaine de l'infrastructure distribuée, Web3 a déjà tout compris
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En résumé, le modèle centralisé est intrinsèquement mauvais, il aurait dû être éliminé depuis longtemps
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Ce dont l'IA physique a besoin, AWS ne peut tout simplement pas fournir... c'est ça la vraie opportunité
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Le problème de la latence a toujours été un point douloureux, il semble qu'il faille que nous gérions nos propres nœuds
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Ce n'est pas justement la raison d'être du calcul décentralisé, c'est plutôt logique
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GasOptimizer
· 01-11 10:51
C'est pourquoi l'infrastructure décentralisée est sur le point de décoller, la structure centralisée des géants du cloud ne peut vraiment pas soutenir les exigences de l'IA concrète.
La distribution des capacités de calcul est l'avenir, sinon le problème de latence ne sera jamais résolu.
Les systèmes centralisés sont en déclin, cette opportunité appartient à l'informatique en périphérie et aux nœuds distribués.
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SignatureAnxiety
· 01-11 10:50
Cloud infrastructure ne peut pas supporter l'IA physique, la distribution est probablement l'avenir
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On dirait que les géants comme AWS vont être contraints de changer d'architecture, l'opportunité de la décentralisation arrive ?
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Le killer de la latence, le edge computing est vraiment une option incontournable
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Une opération multi-régions 24/7, ça semble coûter une fortune... qui peut se le permettre ?
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Le point faible du cloud centralisé est ici, pas étonnant que les gens du Web3 prônent la décentralisation
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L'IA physique exige-t-elle autant d'infrastructures ? Je n'y avais pas vraiment pensé avant
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Les nœuds avec matériel dédié, l'extension flexible, ce ne sont que les caractéristiques standard du calcul distribué
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Les grands acteurs voient leur architecture refroidie, les petits pools de nœuds distribués vont probablement décoller
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Je suis d'accord, une règle unique pour les charges de travail logiciel ne s'applique plus du tout
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AirdropF5Bro
· 01-11 10:47
C'est vrai, cet ensemble AWS aurait dû être modifié il y a longtemps. Le distribué est l'avenir, n'est-ce pas?
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Attends, avec l'edge computing + l'IA, est-ce que l'infrastructure décentralisée ne va pas décoller?
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Un plafond? Je pense que c'est aux gens du centralisé de se réveiller, c'est la chance de l'infrastructure Web3!
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Hardware collé au calcul... cela semble un peu logique comme un nœud PoW, pas étonnant que les gens de la blockchain aient déjà percé à jour.
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Le cloud centralisé, c'est juste une vieille histoire obsolète. Maintenant, il faut tous aller vers l'edge et le distribué, sinon la latence sera paralysante.
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Alors maintenant, le stockage distribué et les nœuds edge sont vraiment la priorité? Ces grands groupes sont vraiment lents à réagir.
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Les besoins physiques en IA sont si pressants, à l'avenir, ce pourrait être l'époque où les nœuds communautaires gagnent de l'argent.
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NewPumpamentals
· 01-11 10:23
Les fournisseurs de cloud traditionnels sont vraiment paniqués maintenant, ils ne peuvent pas vraiment gérer l'IA concrète
L'infrastructure décentralisée est l'avenir, cette architecture AWS doit être repensée
L'architecture centralisée rencontre des contraintes matérielles qui provoquent des explosions, ce n'est pas ce dont nous parlons depuis toujours
Attendez, le calcul en périphérie pourrait-il devenir la prochaine grande tendance
Le modèle de service cloud doit faire faillite, le déploiement multi-régions est la vraie voie royale
Ils ont raison, l'ère du cloud centralisé est vraiment en train de passer, je l'avais déjà prévu
L'IA concrète a des exigences totalement différentes en matière d'infrastructure, cette fois c'est une véritable révolution
Lorsqu'il s'agit d'Intelligence Artificielle Physique, le modèle traditionnel d'infrastructure cloud commence à montrer ses limites. Les exigences réelles sont strictes : les nœuds de calcul doivent être placés à côté du matériel pour réduire la latence. Vous avez besoin d'une disponibilité 24/7 dans plusieurs régions. Et vous ne pouvez pas simplement tout regrouper dans un seul centre de données — vous avez besoin de la flexibilité de faire évoluer l'infrastructure là où la demande se fait réellement sentir.
C'est là que les fournisseurs de cloud centralisés atteignent leur plafond. L'architecture qu'ils ont construite fonctionne bien pour les charges de travail logicielles, mais l'Intelligence Artificielle Physique change complètement la donne.