لماذا بدأ المزيد والمزيد من مشاريع الذكاء الاصطناعي في التركيز على شبكة الحوسبة بدلاً من النموذج نفسه.

في السابق، كان الجميع يناقش الذكاء الاصطناعي ويهتم بقدرات النموذج، مثل حجم المعلمات والأداء.
لكن الآن اكتشفت أن ما يقيّد تطور الذكاء الاصطناعي غالبًا ليس النموذج، بل طريقة الحصول على القدرة الحاسوبية.
@dgrid_ai جعلني أعيد فهم هذه النقطة. ليس التركيز على النموذج، بل على تنظيم القدرة الحاسوبية.
عندما يمكن ربط القدرة الحاسوبية واستخدامها بشكل أكثر كفاءة، فإن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي ستتسارع بطبيعة الحال. هذا التغيير ليس ترقية سطحية للوظائف، بل هو تحسين في الكفاءة الأساسية.
من وجهة نظر المستخدم، لن ترى شبكة القدرة الحاسوبية مباشرة، لكنك ستشعر بأن خدمات الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر مرونة.
بدأت أدرك أن $DGAI لا تمثل منتج ذكاء اصطناعي فحسب، بل تمثل اتجاهًا جديدًا للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
وهذا هو السبب في أنني مستمر في متابعة تطورها، لأن التغيير الحقيقي غالبًا يبدأ من الأساس.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate