Длительное время я думал, что высокая стоимость AI связана с тем, что сама модель слишком сложна — ведь обучение модели требует огромных вычислительных ресурсов, а для inference часто нужны дорогие GPU, и эта объяснение кажется вполне логичным.

Но когда я начал активно пользоваться разными AI-сервисами, я постепенно понял одну вещь: на цену влияет не только сама технология, а вся структура, которая вокруг нее построена.
Часто у вас нет выбора: платформа решает, какую модель использовать, как взимать плату и какую цену установить. Пользователь может только принять это, участвовать в процессе не может — такая структура больше похожа на традиционный интернет, а не на открытый рынок.
Именно в таком контексте я начал обращать внимание на @dgrid_ai — проект, который пытается сделать очень простую вещь: освободить AI inference из закрытых платформ, чтобы узлы могли предоставлять вычислительные мощности, а модели — свободно участвовать в выполнении задач.
Когда предложение больше не контролируется несколькими платформами, цена перестает устанавливаться односторонне и постепенно формируется рынком.
Это напомнило мне развитие облачных вычислений: изначально ресурсы были дорогими и концентрированными, но по мере появления все большего числа поставщиков стоимость начала снижаться, и в итоге превратилась в инфраструктуру, доступную каждому.
В тот момент я по-настоящему понял: определяет цену не только технология, а сама рыночная структура.
Если эта модель сможет продолжать развиваться, в будущем AI inference может перестать быть дорогой услугой и стать базовым ресурсом, как пропускная способность и хранилище.
Для обычных пользователей это означает меньшие барьеры для использования, а для разработчиков — больше не быть привязанным к одной платформе.
Такие изменения не произойдут за одну ночь, но направление уже становится ясным. Стоимость AI не обязательно всегда будет в руках немногих компаний.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate