Проєктна позиція зазнає загального непорозуміння: це не створення AI-додатку або просто продукту AI Agent. Основна логіка полягає у побудові рівня координації AI-ресурсів.
Справжні проблеми ринкового механізму часто ігноруються. Основні перешкоди сучасної AI-індустрії полягають не лише у розвитку моделей алгоритмів або у постачанні GPU-обчислювальної потужності, а й у тому, як ресурси ефективно координуються та розподіляються.
Порівняння з шляхом розвитку епохи Web2: Scale AI через систематичну обробку таких етапів, як маркування даних, очищення даних, оптимізація наборів даних, створив систему кінцевої до кінця оптимізації даних, яка стала базовою інфраструктурою для навчальних даних. Аналогічна логіка застосовується до постачання обчислювальних ресурсів AI — той, хто зможе краще координувати гетерогенні AI-ресурси та підвищити їхню ефективність використання, зможе виділитися у цій хвилі.
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.
7 лайків
Нагородити
7
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
wagmi_eventually
· 8год тому
Ой, говорили про все, але це все ще бізнес інфраструктури, і це справжній попит
Переглянути оригіналвідповісти на0
ReverseTradingGuru
· 8год тому
О, зрозуміло, ідея рівня координації ресурсів дійсно була недооцінена
Дійсно заробляють гроші завжди на інфраструктурі, а не на застосунках
Говорячи просто, той, хто зможе найкраще інтегрувати GPU, обчислювальні потужності та цей безлад, той і виграє
Відчувається, що саме це і є логіка наступної десятикратної монети
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeLover
· 8год тому
О, я зрозумів. По суті, йдеться про рівень ресурсного управління, а не про самі застосунки штучного інтелекту.
Дійсно, всі зосереджені на моделях і обчислювальній потужності, але ігнорують ключовий аспект — ефективність координації.
Логіка Scale AI полягає в тому, що той, хто контролює управління, той і перемагає. Це досить цікаво.
Але чи зможе це працювати? Здається, сказати легше, ніж зробити.
Рівень координації потребує великої кількості вузлів і механізмів довіри, можливо, його складність недооцінена.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BTCRetirementFund
· 8год тому
Чесно кажучи, концепція рівня координації насправді мала бути введена давно, і тільки зараз усвідомлюємо, що нагромадження GPU без сенсу
Переглянути оригіналвідповісти на0
DisillusiionOracle
· 8год тому
Знову ця теорія рівня координації, звучить привабливо, але чи справді її можна реалізувати?
Переглянути оригіналвідповісти на0
SandwichTrader
· 8год тому
Ой, виявляється, це робота з розподілом ресурсів, а не ще один застосунок штучного інтелекту
Незвичайно, багато людей неправильно зрозуміли, здається, потрібно добре пояснити цю ідею
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidationKing
· 9год тому
Ой, ще одна інфраструктура, яку неправильно сприймають як Agent, дійсно має проблеми з координацією ресурсів.
Проєктна позиція зазнає загального непорозуміння: це не створення AI-додатку або просто продукту AI Agent. Основна логіка полягає у побудові рівня координації AI-ресурсів.
Справжні проблеми ринкового механізму часто ігноруються. Основні перешкоди сучасної AI-індустрії полягають не лише у розвитку моделей алгоритмів або у постачанні GPU-обчислювальної потужності, а й у тому, як ресурси ефективно координуються та розподіляються.
Порівняння з шляхом розвитку епохи Web2: Scale AI через систематичну обробку таких етапів, як маркування даних, очищення даних, оптимізація наборів даних, створив систему кінцевої до кінця оптимізації даних, яка стала базовою інфраструктурою для навчальних даних. Аналогічна логіка застосовується до постачання обчислювальних ресурсів AI — той, хто зможе краще координувати гетерогенні AI-ресурси та підвищити їхню ефективність використання, зможе виділитися у цій хвилі.