𝗘𝗟 𝗣𝗥𝗢𝗫𝗜𝗠𝗢 𝗕𝗥𝗘𝗔𝗞𝗧𝗛𝗥𝗢𝗨𝗚𝗛 𝗗𝗘 𝗜𝗔 𝗡𝗢 𝗘𝗦 𝗨𝗡 𝗡𝗨𝗘𝗩𝗢 𝗠𝗢𝗗𝗘𝗟𝗢.
Podría ser la infraestructura que hay debajo.
La IA avanza a un ritmo increíble.
Más personas usan IA.
Más aplicaciones la están integrando.
Se están desarrollando más agentes autónomos.
Y cada uno de esos casos de uso crea otra demanda de algo que la mayoría de los usuarios nunca ve:
𝗖𝗢𝗠𝗣𝗨𝗧𝗢.
␥ 𝗘𝗟 𝗣𝗥𝗢𝗕𝗟𝗘𝗠𝗔 𝗗𝗘 𝗘𝗟 𝗘𝗦𝗖𝗔𝗟𝗔𝗠𝗜𝗘𝗡𝗧𝗢
Entrenar y ejecutar sistemas de IA cada vez más capaces requiere recursos computacionales significativos.
Los centros de datos centralizados han desempeñado un papel importante para hacerlo posible, pero el crecimiento de la IA también plantea preguntas más grandes sobre la infraestructura:
¿Con qué eficiencia puede distribuirse la computación?
¿Con qué rapidez puede responder la capacidad a la demanda?
¿Cuánta potencia de cómputo no utilizada existe fuera de los centros de datos tradicionales?
¿Y esa capacidad puede convertirse en parte de una red más grande y coordinada?
➢ 𝗔𝗟𝗚𝗨𝗡𝗔 𝗥𝗘𝗦𝗣𝗨𝗘𝗦𝗧𝗔 𝗜𝗦𝗡’𝗧 𝗝𝗨𝗦𝗧 𝗠𝗔𝗦𝗜𝗩𝗔 𝗔 𝗟𝗢𝗦 𝗖𝗘𝗡𝗧𝗥𝗢𝗦 𝗗𝗘 𝗗𝗔𝗧𝗢𝗦.
Quizá sea una distribución más inteligente.
En lugar de pensar la computación como algo que siempre debe provenir de un pequeño número de ubicaciones centralizadas, la infraestructura descentralizada explora un modelo diferente:
𝗗𝗜𝗦𝗧𝗥𝗜𝗕𝗨𝗬𝗘 𝗥𝗘𝗖𝗨𝗥𝗦𝗢𝗦 → 𝗖𝗢𝗢𝗥𝗗𝗜𝗡𝗔𝗥𝗟𝗢𝗦 → 𝗠𝗔𝗧𝗖𝗛 𝗘𝗟𝗟𝗢𝗦 𝗖𝗢𝗡 𝗗𝗘𝗠𝗔𝗡𝗗𝗔.
Eso podría abrir otra vía para obtener y entregar la computación para IA.
@justinsuntron
#TRONEcoStar @BitTorrent_Official
Podría ser la infraestructura que hay debajo.
La IA avanza a un ritmo increíble.
Más personas usan IA.
Más aplicaciones la están integrando.
Se están desarrollando más agentes autónomos.
Y cada uno de esos casos de uso crea otra demanda de algo que la mayoría de los usuarios nunca ve:
𝗖𝗢𝗠𝗣𝗨𝗧𝗢.
␥ 𝗘𝗟 𝗣𝗥𝗢𝗕𝗟𝗘𝗠𝗔 𝗗𝗘 𝗘𝗟 𝗘𝗦𝗖𝗔𝗟𝗔𝗠𝗜𝗘𝗡𝗧𝗢
Entrenar y ejecutar sistemas de IA cada vez más capaces requiere recursos computacionales significativos.
Los centros de datos centralizados han desempeñado un papel importante para hacerlo posible, pero el crecimiento de la IA también plantea preguntas más grandes sobre la infraestructura:
¿Con qué eficiencia puede distribuirse la computación?
¿Con qué rapidez puede responder la capacidad a la demanda?
¿Cuánta potencia de cómputo no utilizada existe fuera de los centros de datos tradicionales?
¿Y esa capacidad puede convertirse en parte de una red más grande y coordinada?
➢ 𝗔𝗟𝗚𝗨𝗡𝗔 𝗥𝗘𝗦𝗣𝗨𝗘𝗦𝗧𝗔 𝗜𝗦𝗡’𝗧 𝗝𝗨𝗦𝗧 𝗠𝗔𝗦𝗜𝗩𝗔 𝗔 𝗟𝗢𝗦 𝗖𝗘𝗡𝗧𝗥𝗢𝗦 𝗗𝗘 𝗗𝗔𝗧𝗢𝗦.
Quizá sea una distribución más inteligente.
En lugar de pensar la computación como algo que siempre debe provenir de un pequeño número de ubicaciones centralizadas, la infraestructura descentralizada explora un modelo diferente:
𝗗𝗜𝗦𝗧𝗥𝗜𝗕𝗨𝗬𝗘 𝗥𝗘𝗖𝗨𝗥𝗦𝗢𝗦 → 𝗖𝗢𝗢𝗥𝗗𝗜𝗡𝗔𝗥𝗟𝗢𝗦 → 𝗠𝗔𝗧𝗖𝗛 𝗘𝗟𝗟𝗢𝗦 𝗖𝗢𝗡 𝗗𝗘𝗠𝗔𝗡𝗗𝗔.
Eso podría abrir otra vía para obtener y entregar la computación para IA.
@justinsuntron
#TRONEcoStar @BitTorrent_Official
