2026-01-07 16:26:13

# Các nút thắt chính của AI phi tập trung thực ra không nằm ở khả năng tính toán

Gần đây, khái niệm AI phi tập trung trở nên cực kỳ hot, các dự án đều đang rao bán "mạng lưới GPU phân tán" và "mọi người đóng góp khả năng tính toán". Nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng vấn đề là — điều này có thực sự cần thiết không?

Thiếu hụt khả năng tính toán thực sự đã trở thành một vấn đề nan giải? Chỉ cần nghĩ thôi cũng biết, giả thuyết này không đứng vững. Trên toàn cầu có rất nhiều GPU bỏ không, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud có thể thuê bất cứ lúc nào, giá cả còn liên tục giảm. Khả năng tính toán vốn dĩ chưa bao giờ thiếu.

Vậy điều gì thực sự cản trở sự phát triển của AI phi tập trung? Đây mới là vấn đề đáng để xem xét sâu hơn. Nhiều dự án tập trung vào những điểm sai lệch, khiến họ không thể nhìn rõ những công nghệ và khó khăn kinh doanh thực sự cần đột phá.

Gần đây, ý tưởng của Inference Labs có thể mang lại cho chúng ta một số gợi ý, hãy xem họ hiểu vấn đề này như thế nào.

Xem bản gốc

Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.

14 thích

Phần thưởng
14
5
Đăng lại
Retweed

Bình luận

0/400

BlockImposter

· 01-09 11:42

Sức mạnh tính toán dư thừa, cái quan điểm này nói đúng lắm, đống dự án vẫn còn tại đó làm chuyện kể chuyện, cười chết luôn Đây là sự thật, cứ nói về GPU phân tán nhưng chẳng ai hỏi tại sao phải phân tán, chi phí còn cao hơn nữa Vấn đề thực sự không nằm ở sức mạnh tính toán, mà ở dữ liệu, quyền riêng tư, khuyến khích mô hình những cái hố sâu hơn Inference Labs bên đó phá đảo như thế nào, chờ xem呢 AI phi tập trung lửa quay về lửa, nhưng phần lớn dự án cảm giác vẫn còn bước tại chỗ thôi Nói công khai thôi là giả nhu cầu làm thành nhu cầu thật mà bán, phải ý một chút

Xem bản gốcTrả lời0

Deconstructionist

· 01-07 16:55

Ah, lại là một dự án lập luận sai lệch để tạo dựng danh tiếng... Thiếu công suất tính toán? Cười chết đi được, các công ty mô hình lớn hoàn toàn không thiếu Bài viết này chạm đúng vào điểm nhiều dự án chỉ dựa vào khái niệm "phân tán" để lừa đảo Tôi đồng ý rằng công suất tính toán không phải là điểm nghẽn, điều thực sự khó khăn vẫn là dữ liệu, quyền riêng tư và các mô hình kinh tế, những công việc bẩn thỉu này Không ai muốn làm những việc khó, tất cả đều muốn dựa vào token để giải quyết vấn đề Cuộc đua trong lĩnh vực này đã cạnh tranh khốc liệt rồi, còn ai thực sự đang giải quyết các vấn đề thực tế nữa không Loại phân tích này sợ nhất là chỉ chỉ ra vấn đề mà không đưa ra giải pháp... Hãy chờ xem Inference Labs sẽ nói gì nhé

Xem bản gốcTrả lời0

governance_ghost

· 01-07 16:54

Sức mạnh tính toán thì đủ, đúng vậy, nhưng thắt cổ chai thực sự là dữ liệu và tối ưu hóa mô hình chứ, các dự án đều muốn ăn một phần nhưng chưa suy nghĩ rõ ràng cách cạnh tranh khác biệt Nói về Inference Labs thì sao, phải xem xét xem giải pháp của họ có thực sự đánh trúng vấn đề cốt lõi hay chỉ là một bộ tiểu luận marketing khác Mạng GPU nghe hấp dẫn nhưng thực tế thật khó triển khai, chi phí phối hợp, riêng tư, an niệm chính là những cái máy chà nhuyễn thực sự Cứ thổi phồng AI phi tập trung, có cảm giác giống hệt như DeFi Summer năm xưa, không tìm được nhu cầu thực sự thì tự bịa Chờ chút, theo logic của họ, thì lớp dữ liệu mới là then chốt sao? Nếu không có dữ liệu chú thích chất lượng cao và cơ chế tối ưu hóa liên tục, thì bao nhiêu GPU cũng vô ích Sức mạnh tính toán thực sự dư thừa, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đã cạnh tranh đến cùng, nhưng ai có thể đảm bảo chất lượng suy luận phi tập trung chứ, đó mới là điều tôi muốn biết Nói cũng khá hợp lý, nhưng Inference Labs có thực sự tìm thấy câu trả lời không, hay lại là một câu chuyện nữa

Xem bản gốcTrả lời0

WhaleWatcher

· 01-07 16:53

Chết, lại một dự án nhu cầu giả được đóng gói đẹp đẽ. Sức tính toán không thiếu chút nào, bản này chỉ muốn cắt một làn sóng cải cach mà thôi. --- Nói thẳng ra, vấn đề thực sự của AI phi tập trung không nằm ở phần cứng, mà ở dữ liệu, mô hình kinh tế đào tạo và cơ chế tin tưởng, đây mới là những bài toán khó. --- Haha, mỗi lần luôn vậy, tạo hình ảnh khái niệm nhanh hơn giải quyết bài toán 100 lần. Xem Inference Labs phá vỡ như thế nào, các dự án khác hãy học hỏi. --- Giá cho thuê GPU ngày càng rẻ hơn, mô hình kinh doanh của các dự án mạng phân tán này vốn dĩ đã không tồn tại được, hãy tỉnh dậy đi các bạn. --- Vấn đề cốt lõi thực sự không nằm ở sức tính toán... nhưng tôi muốn biết thực sự là cái gì đó, bài viết này có vẻ chỉ là đào hố không lấp. --- Điển型của đổi mới giả tạo, lấy vấn đề cũ gói lại dạng Web3, nhà đầu tư vẫn chi tiền mua, đủ kỳ diệu rồi. --- Chờ đã, vậy thì nút thắt thực sự là cái gì vậy? Xin hãy giải đáp, đừng bán hàng giấu giếm đi.

Xem bản gốcTrả lời0

RetroHodler91

· 01-07 16:44

Thật lòng mà nói, câu chuyện về sức mạnh tính toán đã trở nên nhàm chán từ lâu rồi, còn ai còn tin vào chuyện này nữa? Vấn đề thực sự không phải vậy, mọi người đều bị dẫn dắt sai hướng. Điểm mấu chốt của AI phi tập trung nằm ở dữ liệu và quyền riêng tư, đó mới là cái bẫy thực sự. Mọi người đều đang đổ xô vào khái niệm GPU, nhưng chẳng ai nghĩ rõ cách vận hành mô hình kinh doanh như thế nào. Chờ xem, Inference Labs có ý tưởng mới nào không? Tôi sao chưa nghe nói gì về họ. Đây chính là ví dụ điển hình của việc đóng gói nhu cầu giả tạo, làm như thể đó là chuyện thật.

Xem bản gốcTrả lời0