Memulai musim liburan dengan sesuatu yang layak dieksplorasi: platform komputasi AI terdesentralisasi sedang mengubah cara kita memandang sumber daya GPU dan infrastruktur pembelajaran mesin. Pendekatannya sederhana—memanfaatkan kekuatan komputasi GPU terdistribusi, mengurangi biaya pelatihan dan inferensi model AI, dan membangun ekosistem AI yang sepenuhnya terdesentralisasi dan berbasis Web3. Ini adalah jenis perubahan infrastruktur yang benar-benar dapat mempengaruhi pengembangan AI yang dapat diakses.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GateUser-7b078580
· 15jam yang lalu
Data menunjukkan berapa banyak biaya yang bisa dipotong dari rangkaian ini? Jika dihitung per jam, di mana titik terendah historisnya?
Meskipun begitu, apakah masalah konsumsi berlebihan oleh penambang sudah terselesaikan, atau mekanisme yang tidak masuk akal ini masih berlanjut?
Tunggu sebentar lagi, sudahkah mengamati pola? Bagaimana akhir dari proyek semacam ini?
Apakah GPU yang tersebar benar-benar bisa berjalan lancar? Atau akhirnya akan runtuh, saya agak pesimis
Lihat AsliBalas0
WalletDivorcer
· 12-24 16:49
Biaya GPU memang perlu diperhatikan, tetapi apakah ekosistem AI terdesentralisasi benar-benar bisa terwujud? Rasanya ini hanya gelombang hype konsep lagi
Lihat AsliBalas0
DAOdreamer
· 12-24 16:43
Biaya GPU selalu menjadi bagian terbesar, ide desentralisasi memang segar... Tapi apakah benar-benar bisa direalisasikan?
Lihat AsliBalas0
MissingSats
· 12-24 16:39
Haha, lagi-lagi soal AI terdesentralisasi... Jujur saja, memang murah, cuma takutnya kabur aja
Memulai musim liburan dengan sesuatu yang layak dieksplorasi: platform komputasi AI terdesentralisasi sedang mengubah cara kita memandang sumber daya GPU dan infrastruktur pembelajaran mesin. Pendekatannya sederhana—memanfaatkan kekuatan komputasi GPU terdistribusi, mengurangi biaya pelatihan dan inferensi model AI, dan membangun ekosistem AI yang sepenuhnya terdesentralisasi dan berbasis Web3. Ini adalah jenis perubahan infrastruktur yang benar-benar dapat mempengaruhi pengembangan AI yang dapat diakses.