# 去中心化AI的關鍵瓶頸,其實不在算力



最近去中心化AI概念火得不行,各路項目都在兜售"分布式GPU網絡""人人貢獻算力"這套說法。聽起來確實性感,但問題來了——這真的是剛需嗎?

算力短缺真的成了難題?想想就知道,這個假命題站不住腳。全球閒置的GPU多到用不完,AWS、Google Cloud這樣的雲服務商隨時隨地都能租,價格還在持續下降。算力本身從來都不缺。

那真正卡住去中心化AI發展的是什麼?這才是值得深入看的問題。不少項目把焦點放在錯誤的地方,反而看不清那些真正需要突破的技術和商業難點。

Inference Labs最近的思路或許能給我們一些啟發,看看他們是怎麼理解這個問題的。
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BlockImpostervip
· 3小時前
算力過剩這個點說得太對了,一堆項目還在那兒編故事呢,笑死 這是真的,都在講分布式GPU但沒人問為什麼要分布式,成本反而更高 問題確實不在算力,在於數據、隱私、模型激勵這些更深的坑 Inference Labs那邊怎麼破的局,等著看呢 去中心化AI火歸火,但大多數項目感覺還在原地踏步啊 說白了就是偽需求當真需求在賣,得意思一下
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解构主义者vip
· 01-07 16:55
啊 又是一个伪命题项目砌词造势罢了...算力缺?笑死,大模型公司根本不缺 这篇戳中了 太多项目就靠"分布式"这个概念割韭菜呢 算力不是瓶颈这观点我同意,真正难的还是数据、隐私和经济模型这些dirty work 没人想干hard的事儿 都想靠token来解决问题 赛道竞争已经这么激烈了 还有谁真正在解决实际问题啊 这类分析最怕的就是只指出问题 不给解决方案...等着看Inference Labs怎么说吧
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governance_ghostvip
· 01-07 16:54
算力充足这点说得对,但真正的瓶颈在数据和模型优化吧,项目都想着分一杯羹却没想清楚用什么差异化竞争 话说Inference Labs咋理解的,得看看他们的方案是否真的击中痛点还是又是另一套营销论述 GPU网络听着性感但实际落地难啊,协调成本、隐私、安全性这些才是真正绞肉机 天天吹去中心化AI,感觉跟当年的DeFi Summer炒作如出一辙,找不到真实需求就自己编 等等,按他们的逻辑,那数据层才是最关键的?要是没有高质量的标注数据和持续优化机制,再多GPU也白搭 算力确实过剩,云服务商卷到底了,但谁能保证去中心化的推理质量呢,这才是我想知道的 说得挺在理的,但Inference Labs真的找到答案了吗,还是又来讲故事的
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鲸鱼观察员vip
· 01-07 16:53
靠,又一个伪需求项目包装术。算力根本不缺,这帮人就是想割一波韭菜而已。 --- 說白了,去中心化AI的真問題不在硬件,在於數據、模型訓練的經濟模型和信任機制,這些才是難啃的骨頭。 --- 哈哈,每次都是這樣,概念造勢比解決問題快一百倍。看Inference Labs咋破局的,其他項目學學。 --- GPU租賃價格越來越便宜,這些分佈式網絡項目的商業模式本身就站不住,醒醒吧各位。 --- 核心問題確實不在算力...但我想知道真的是什麼啊,這篇文章好像只是挖坑不填。 --- 典型的伪创新,把旧问题包装成Web3的樣子,投資者還照樣買單,夠魔幻的。 --- 等等,那真正的瓶頸到底是啥?求解答,別賣關子啊。
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RetroHodler91vip
· 01-07 16:44
說實話,算力這套敘事早就烂大街了,還有人信這玩意兒? 真正的問題根本不是這個,大家都被帶偏了。 去中心化AI卡在哪兒,得看看數據和隱私那塊,這才是真坑。 都在炒GPU的概念,可沒人想清楚怎麼跑通商業模型啊。 等等,Inference Labs想到啥新東西了嗎?我咋沒聽說過。 這就是典型的伪需求包裝啊,搞得跟真回事兒似的。
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