Скрытое узкое место ИИ: почему Web3 — это решение
Все поражаются тому, как быстро развивается ИИ, но во время учёбы на факультете компьютерных наук и работы с фреймворками машинного обучения я заметил серьёзное скрытое узкое место: вычислительные мощности.
Для обучения крупных моделей ИИ требуются огромные кластеры графических процессоров. Сейчас этим оборудованием управляют централизованные облачные гиганты, из-за чего разработка ИИ обходится очень дорого и остаётся доступной лишь ограниченному кругу. Именно эту проблему и призван решить Web3.
Децентрализованные сети, такие как $RNDR , объединяют незадействованные мощности графических процессоров со всего мира, создавая распределённые вычислительные сети. В то же время такие протоколы, как FET и NEAR, создают экосистемы, в которых автономные ИИ-агенты могут выполнять сложные задачи в блокчейне без участия человека. Мы переходим от ИИ, принадлежащего централизованным технологическим монополиям, к ИИ, работающему на базе децентрализованных сетей.
Смогут ли децентрализованные сети графических процессоров со временем заменить традиционные облачные серверы для обучения ИИ? Поделитесь своими прогнозами в комментариях! 👇
#DePIN #MachineLearning #Web3 #CryptoTech
$RNDR $FET
Все поражаются тому, как быстро развивается ИИ, но во время учёбы на факультете компьютерных наук и работы с фреймворками машинного обучения я заметил серьёзное скрытое узкое место: вычислительные мощности.
Для обучения крупных моделей ИИ требуются огромные кластеры графических процессоров. Сейчас этим оборудованием управляют централизованные облачные гиганты, из-за чего разработка ИИ обходится очень дорого и остаётся доступной лишь ограниченному кругу. Именно эту проблему и призван решить Web3.
Децентрализованные сети, такие как $RNDR , объединяют незадействованные мощности графических процессоров со всего мира, создавая распределённые вычислительные сети. В то же время такие протоколы, как FET и NEAR, создают экосистемы, в которых автономные ИИ-агенты могут выполнять сложные задачи в блокчейне без участия человека. Мы переходим от ИИ, принадлежащего централизованным технологическим монополиям, к ИИ, работающему на базе децентрализованных сетей.
Смогут ли децентрализованные сети графических процессоров со временем заменить традиционные облачные серверы для обучения ИИ? Поделитесь своими прогнозами в комментариях! 👇
#DePIN #MachineLearning #Web3 #CryptoTech
$RNDR $FET