当前AI算力需求的增速远超硬件产能扩张的速度。单纯扩建数据中心无法弥补这一缺口,反而将成本和风险集中在少数地区。



真正的突破口在于算力的重新配置。利用全球范围内的GPU资源,让计算更贴近开发和部署团队所在的位置。这样不仅能降低延迟,还能提高资源利用效率。分散式的算力供应链正在成为应对AI爆发式增长的关键方案。
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Permabull Petevip
· 21小时前
分布式算力这套逻辑确实看着舒服,但真能落地吗?感觉还是得看谁能把全球GPU网络真正串联起来
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TokenSleuthvip
· 01-16 14:42
分散式算力才是正道啊,中心化数据中心那套早该改改了
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GasGuruvip
· 01-14 15:57
分散式算力这玩意儿听起来不错,但真正能落地的有几个?感觉还是大厂集中度太高
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白嫖小能手vip
· 01-14 15:57
分散式才是正道,集中式数据中心那套早该被淘汰了
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Агент 007 в криптоvip
· 01-14 15:55
分布式算力这条路确实绕不过去,中心化数据中心那套玩法已经天花板了。
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Tokenomics911vip
· 01-14 15:50
分散式算力这套逻辑早该推了,中心化数据中心就是个坑啊
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SchrödingersNodevip
· 01-14 15:44
分散式算力这事儿啊,说得没错但也没那么简单吧... --- 又是一堆数据中心的故事,但这回思路确实不一样 --- GPU分散配置听起来美好,实际协调成本谁负责呢 --- 延迟问题解决了,但跨域数据一致性呢,没人提? --- 不对,这才是真正该投的方向,中心化数据中心早该破局了 --- 感觉就是把问题从地理位置挪到了网络层,没根本解决啊 --- 话虽这么说,但全球算力网真形成的话确实改局面 --- 这概念炒了两年了,现在真有可用方案吗 --- 终于有人看透这事了,单纯堆服务器早晚玩脱 --- 关键是谁来维护这套分散系统,运维成本可能更离谱
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TokenomicsDetectivevip
· 01-14 15:41
分散式算力链这套逻辑我觉得还行,就是怎么确保数据同步不出问题呢?延迟降低了安全性会不会反而跟不上
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