Cuộc cạnh tranh tiếp theo trong hạ tầng AI có thể không phải là ai có nhiều sức mạnh tính toán nhất.
Có thể nó sẽ xoay quanh việc ai có thể chứng minh rằng một suy diễn thực sự đã xảy ra.
Một dịch vụ AI tập trung yêu cầu người dùng tin tưởng rằng một mô hình đã được thực hiện chính xác và rằng đầu ra trả về thực sự đến từ quy trình đã được tuyên bố. Giả định đó hoạt động tốt ở quy mô nhỏ, nhưng trở nên khó bảo vệ hơn khi các khối lượng công việc AI trải rộng trên nhiều nhà điều hành và mạng lưới.
Đây chính là nơi OpenGradient trở nên thú vị.
Mạng lưới này không chỉ được thiết kế để lưu trữ các mô hình AI và xử lý các yêu cầu suy diễn. Nó còn được xây dựng xung quanh ý tưởng rằng việc thực hiện có thể được xác minh thay vì chỉ chấp nhận dựa trên niềm tin. Điều đó thay đổi kiến trúc của sự tin tưởng.
Lý do điều này quan trọng là đơn giản: AI ngày càng trở thành hạ tầng cho các hệ thống khác. Các tác nhân, ứng dụng và quy trình tự động sẽ đưa ra quyết định dựa trên đầu ra của mô hình. Nếu lớp thực thi không thể được xác minh, mọi hành động ở phía sau đều thừa hưởng sự không chắc chắn đó.
Thị trường thường định giá hạ tầng AI qua lăng kính của quyền truy cập mô hình và cung cấp tính toán. Tôi nghĩ rằng cái nhìn này bỏ qua một lớp quan trọng.
Tính toán tạo ra trí tuệ.
Xác minh tạo ra sự tự tin vào trí tuệ đó.
Nếu AI phi tập trung tiếp tục phát triển, các dự án kết nối lưu trữ, suy diễn và xác minh thành một quy trình duy nhất có thể sẽ giải quyết được một vấn đề quan trọng hơn chỉ là phân phối mô hình.
@OpenGradient #OPG #opg $OPG $NVDAB $TSLAB
Có thể nó sẽ xoay quanh việc ai có thể chứng minh rằng một suy diễn thực sự đã xảy ra.
Một dịch vụ AI tập trung yêu cầu người dùng tin tưởng rằng một mô hình đã được thực hiện chính xác và rằng đầu ra trả về thực sự đến từ quy trình đã được tuyên bố. Giả định đó hoạt động tốt ở quy mô nhỏ, nhưng trở nên khó bảo vệ hơn khi các khối lượng công việc AI trải rộng trên nhiều nhà điều hành và mạng lưới.
Đây chính là nơi OpenGradient trở nên thú vị.
Mạng lưới này không chỉ được thiết kế để lưu trữ các mô hình AI và xử lý các yêu cầu suy diễn. Nó còn được xây dựng xung quanh ý tưởng rằng việc thực hiện có thể được xác minh thay vì chỉ chấp nhận dựa trên niềm tin. Điều đó thay đổi kiến trúc của sự tin tưởng.
Lý do điều này quan trọng là đơn giản: AI ngày càng trở thành hạ tầng cho các hệ thống khác. Các tác nhân, ứng dụng và quy trình tự động sẽ đưa ra quyết định dựa trên đầu ra của mô hình. Nếu lớp thực thi không thể được xác minh, mọi hành động ở phía sau đều thừa hưởng sự không chắc chắn đó.
Thị trường thường định giá hạ tầng AI qua lăng kính của quyền truy cập mô hình và cung cấp tính toán. Tôi nghĩ rằng cái nhìn này bỏ qua một lớp quan trọng.
Tính toán tạo ra trí tuệ.
Xác minh tạo ra sự tự tin vào trí tuệ đó.
Nếu AI phi tập trung tiếp tục phát triển, các dự án kết nối lưu trữ, suy diễn và xác minh thành một quy trình duy nhất có thể sẽ giải quyết được một vấn đề quan trọng hơn chỉ là phân phối mô hình.
@OpenGradient #OPG #opg $OPG $NVDAB $TSLAB
