Nhiều người khi thảo luận về AI luôn tập trung vào mô hình, nhưng lại bỏ qua một vấn đề nền tảng hơn.

Nguồn lực tính toán đến từ đâu, dữ liệu được điều phối như thế nào, tài nguyên được sử dụng hiệu quả ra sao.
Nếu không giải quyết những vấn đề này, dù mô hình có mạnh đến đâu cũng chỉ dừng lại ở việc trình diễn khả năng trong phòng thí nghiệm.
Đây cũng là lý do tôi bắt đầu quan tâm đến @RiverdotInc, họ không cố gắng tạo ra một mô hình mới, mà biến nguồn lực tính toán thành một hạ tầng cơ bản có thể kết nối và luân chuyển.
Về mặt kiến trúc, đây gần như là một mạng lưới tài nguyên dành cho AI, chứ không phải nền tảng theo nghĩa truyền thống, sự tham gia của các nút, điều phối tính toán và phân phối tài nguyên đều hướng tới sự phi tập trung và mở rộng hơn.
Và sự tồn tại của @River4fun thực chất đã cung cấp một cổng tiếp cận gần gũi hơn với người dùng cho hệ thống này.
Nhiều người không nhận thức rõ về hạ tầng nền tảng, nhưng qua cách tiếp cận nhẹ nhàng, dễ tham gia hơn, họ lại dễ hiểu giá trị của hệ thống này hơn.
Thiết kế lộ trình từ hạ tầng đến người dùng như vậy, tôi nghĩ là điểm mạnh vừa kiềm chế nhưng lại rất hiệu quả của nó.
Trong dài hạn, nếu AI thực sự bước vào giai đoạn ứng dụng quy mô lớn, nguồn lực tính toán sẽ không còn là đặc quyền của vài ông lớn nữa, mà giống như băng thông, có thể được điều phối và giao dịch.
River muốn giải quyết chính là tầng trung tâm nhất trong quá trình chuyển đổi này.
$RIVER $RiverPts @Galxe @River4fun @RiverdotInc @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi