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Razones por las que el próximo billón de archivos de IA no residirá en servidores de nube convencionales$WAL @WalrusProtocol Razones por las que el próximo billón de archivos de IA no residirá en servidores de nube convencionales El aumento de la IA está generando un diluvio sin precedentes de información. Los sistemas de IA crean y utilizan archivos grandes diariamente, que van desde modelos de entrenamiento y análisis en tiempo real hasta videos, imágenes e interacciones de usuarios. Durante muchos años, los servidores de nube convencionales han sido la solución de almacenamiento principal para estos datos. Sin embargo, ese modelo está comenzando a revelar sus limitaciones. El almacenamiento en la nube centralizado fue diseñado para una época diferente. A medida que la IA se expande, los gastos aumentan rápidamente, los tiempos de inactividad impactan a millones simultáneamente y los datos quedan confinados dentro de las regulaciones y sistemas de un proveedor. Esto resulta en una dependencia y riesgo sostenido para los equipos de IA. Un solo error o cambio en la política puede desestabilizar sistemas enteros.

Razones por las que el próximo billón de archivos de IA no residirá en servidores de nube convencionales

$WAL
@Walrus 🦭/acc
Razones por las que el próximo billón de archivos de IA no residirá en servidores de nube convencionales
El aumento de la IA está generando un diluvio sin precedentes de información. Los sistemas de IA crean y utilizan archivos grandes diariamente, que van desde modelos de entrenamiento y análisis en tiempo real hasta videos, imágenes e interacciones de usuarios. Durante muchos años, los servidores de nube convencionales han sido la solución de almacenamiento principal para estos datos. Sin embargo, ese modelo está comenzando a revelar sus limitaciones.
El almacenamiento en la nube centralizado fue diseñado para una época diferente. A medida que la IA se expande, los gastos aumentan rápidamente, los tiempos de inactividad impactan a millones simultáneamente y los datos quedan confinados dentro de las regulaciones y sistemas de un proveedor. Esto resulta en una dependencia y riesgo sostenido para los equipos de IA. Un solo error o cambio en la política puede desestabilizar sistemas enteros.
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