Почему все больше AI-проектов начинают делать акцент на сети вычислительных мощностей, а не на саму модель.

Ранее при обсуждении AI все обращали внимание на возможности модели, такие как размер параметров и эффективность.
Но сейчас я понимаю, что настоящими ограничениями развития AI зачастую являются не модели, а способы получения вычислительных ресурсов.
@dgrid_ai заставил меня заново понять это. Его фокус не на модели, а на организации вычислительных мощностей.
Когда вычислительные ресурсы могут быть связаны и использованы более эффективно, скорость развития AI естественно ускоряется. Эти изменения — не просто поверхностное обновление функций, а повышение базовой эффективности.
С точки зрения пользователя вы напрямую не увидите сеть вычислительных мощностей, но почувствуете, что AI-услуги становятся более гибкими.
Я начал осознавать, что $DGAI представляет собой не просто AI-продукт, а новое направление в инфраструктуре AI.
Именно поэтому я продолжаю следить за его развитием, ведь настоящие изменения зачастую начинаются с низового уровня.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate