Обчислювальна потужність — це як електропостачання для ШІ. Без неї навіть найпередовіші моделі не зможуть зреалізувати свій потенціал. За останні кілька років, коли масштаб параметрів ШІ стрімко зростає, традиційна централізована архітектура обчислювальних ресурсів стає дедалі менш ефективною — високі витрати, труднощі з масштабуванням, а також серйозні проблеми з простою обладнання та його марнотратством.

Є ідея, яка заслуговує уваги: об’єднати глобальні вільні GPU у мережу, автоматично розподіляючи завдання за допомогою алгоритмів. Такий розподілений пул обчислювальних ресурсів має явні переваги порівняно з традиційною централізованою схемою — витрати на тренування та виведення моделей можна значно знизити, а постачання обчислювальної потужності зробити більш гнучким і здатним швидко реагувати на раптові пікові навантаження. Відеомонтаж, 3D-моделювання, або високочастотні задачі, як тренування та реальне застосування AI-моделей, отримають міцну підтримку через цю мережу.

Приклад, який має практичне значення: спільна розробка AI-рендерингу з Huawei Cloud і RuCloud, що поєднує розподілену обчислювальну потужність з AI-оптимізацією, підвищила ефективність рендерингу більш ніж на 40%. Такий підхід все ширше застосовується у децентралізованій екосистемі обчислювальних ресурсів.

У майбутньому обсяг індустрії ШІ має досягти 8600 мільярдів доларів, і потреба у обчислювальній потужності лише зростатиме. Розподілена модель через децентралізацію дозволяє вирішити проблему невідповідності між попитом і пропозицією ресурсів, а також перетворити обчислювальні ресурси у справжній товар і виробничий фактор, що можна купувати і продавати. Це дає можливість як великим корпораціям, так і малим командами розробників отримувати необхідні обчислювальні ресурси за нижчою ціною.