¿Por qué cada vez más proyectos de IA comienzan a enfatizar las redes de poder de cálculo en lugar del modelo en sí?

Antes, cuando la gente discutía sobre IA, se centraba en las capacidades del modelo, como la escala de parámetros y los resultados.
Pero ahora he descubierto que lo que realmente limita el desarrollo de la IA, a menudo no es el modelo, sino la forma en que se obtiene la potencia de cálculo.
@dgrid_ai me hizo entender esto de nuevo. Su enfoque no es el modelo, sino la forma en que se organiza la potencia de cálculo.
Cuando la potencia de cálculo puede conectarse y usarse de manera más eficiente, la velocidad de desarrollo de la IA naturalmente se acelerará. Este cambio no es solo una actualización superficial de funciones, sino una mejora en la eficiencia subyacente.
Desde el punto de vista del usuario, no verás directamente la red de potencia de cálculo, pero sentirás que los servicios de IA se vuelven más flexibles.
Comencé a darme cuenta de que $DGAI no representa un producto de IA, sino una nueva dirección en infraestructura de IA.
Por eso estoy dispuesto a seguir atento a su desarrollo, porque los cambios reales suelen comenzar desde la base.
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