كانت قاعدة مور بسيطة: كل عامين، تضاعفت قوة الشرائح بينما انخفضت تكاليف الحوسبة إلى النصف. لعقود من الزمن، جعلت تلك المنحنى التقدم يبدو مجانيًا.
لقد انحنت الذكاء الاصطناعي ذلك المنحنى. كل معلمة جديدة تكلف أكثر من السابقة، لذا فإن كل اختراق يستهلك جيلًا من وحدات معالجة الرسومات. المكاسب في الكفاءة التي كانت تشتري لنا فصولًا الآن تشتري لنا أسابيع.
لقد نفد لدينا "تقدم مجاني".
لهذا السبب أصبحت الحوسبة الآن نقطة الاختناق. ليس النماذج، وليس البيانات، وليس الخوارزميات - إنما الأجهزة.
DeAI لا يمسح هذه الندرة. بل يقوم بالتحكيم بها. من خلال تجميع القدرة غير المستغلة حول العالم، فإنه يحول عدم الكفاءة إلى سيولة وينقل منحنيات التكلفة إلى الأسفل في الوقت الفعلي.
هذا ليس عن هزيمة الفيزياء.
إنه يتعلق بالتفوق عليه من خلال الشبكات.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
كانت قاعدة مور بسيطة: كل عامين، تضاعفت قوة الشرائح بينما انخفضت تكاليف الحوسبة إلى النصف. لعقود من الزمن، جعلت تلك المنحنى التقدم يبدو مجانيًا.
لقد انحنت الذكاء الاصطناعي ذلك المنحنى. كل معلمة جديدة تكلف أكثر من السابقة، لذا فإن كل اختراق يستهلك جيلًا من وحدات معالجة الرسومات. المكاسب في الكفاءة التي كانت تشتري لنا فصولًا الآن تشتري لنا أسابيع.
لقد نفد لدينا "تقدم مجاني".
لهذا السبب أصبحت الحوسبة الآن نقطة الاختناق. ليس النماذج، وليس البيانات، وليس الخوارزميات - إنما الأجهزة.
DeAI لا يمسح هذه الندرة. بل يقوم بالتحكيم بها. من خلال تجميع القدرة غير المستغلة حول العالم، فإنه يحول عدم الكفاءة إلى سيولة وينقل منحنيات التكلفة إلى الأسفل في الوقت الفعلي.
هذا ليس عن هزيمة الفيزياء.
إنه يتعلق بالتفوق عليه من خلال الشبكات.