Nút thắt tiềm ẩn của AI: Vì sao Web3 là giải pháp

Ai cũng kinh ngạc trước tốc độ phát triển của AI, nhưng trong quá trình học khoa học máy tính và làm việc với các framework học máy, tôi nhận thấy một nút thắt khổng lồ bị che khuất: năng lực tính toán.
Việc huấn luyện các mô hình AI lớn đòi hỏi những cụm GPU khổng lồ. Hiện nay, các tập đoàn điện toán đám mây tập trung kiểm soát phần cứng này, khiến việc phát triển AI trở nên cực kỳ tốn kém và bị hạn chế. Đây chính là vấn đề mà Web3 có thể giải quyết.
Các mạng phi tập trung như $RNDR đang tập hợp công suất GPU nhàn rỗi từ khắp nơi trên thế giới để tạo ra các mạng lưới điện toán phân tán. Trong khi đó, các giao thức như FET và NEAR đang xây dựng những hệ sinh thái nơi các tác nhân AI tự chủ có thể thực hiện những tác vụ on-chain phức tạp mà không cần con người can thiệp. Chúng ta đang chuyển từ AI do các tập đoàn công nghệ độc quyền tập trung sở hữu sang AI được vận hành bởi các mạng lưới phi tập trung.
Liệu các mạng GPU phi tập trung cuối cùng có thay thế máy chủ đám mây truyền thống trong việc huấn luyện AI không? Hãy chia sẻ dự đoán kỹ thuật của bạn trong phần bình luận nhé! 👇
#DePIN #MachineLearning #Web3 #CryptoTech
$RNDR $FET