Cơ bản
Giao ngay
Giao dịch tiền điện tử một cách tự do
Giao dịch ký quỹ
Tăng lợi nhuận của bạn với đòn bẩy
Chuyển đổi và Đầu tư định kỳ
0 Fees
Giao dịch bất kể khối lượng không mất phí không trượt giá
ETF
Sản phẩm ETF có thuộc tính đòn bẩy giao dịch giao ngay không cần vay không cháy tải khoản
Giao dịch trước giờ mở cửa
Giao dịch token mới trước niêm yết
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Giới thiệu về Giao dịch hợp đồng tương lai
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Launch
CandyDrop
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Launchpad
Đăng ký sớm dự án token lớn tiếp theo
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Simple Earn
Kiếm lãi từ các token nhàn rỗi
Đầu tư tự động
Đầu tư tự động một cách thường xuyên.
Sản phẩm tiền kép
Kiếm lợi nhuận từ biến động thị trường
Soft Staking
Kiếm phần thưởng với staking linh hoạt
Vay Crypto
0 Fees
Thế chấp một loại tiền điện tử để vay một loại khác
Trung tâm cho vay
Trung tâm cho vay một cửa
Thêm
# Các nút thắt chính của AI phi tập trung thực ra không nằm ở khả năng tính toán
Gần đây, khái niệm AI phi tập trung trở nên cực kỳ hot, các dự án đều đang rao bán "mạng lưới GPU phân tán" và "mọi người đóng góp khả năng tính toán". Nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng vấn đề là — điều này có thực sự cần thiết không?
Thiếu hụt khả năng tính toán thực sự đã trở thành một vấn đề nan giải? Chỉ cần nghĩ thôi cũng biết, giả thuyết này không đứng vững. Trên toàn cầu có rất nhiều GPU bỏ không, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud có thể thuê bất cứ lúc nào, giá cả còn liên tục giảm. Khả năng tính toán vốn dĩ chưa bao giờ thiếu.
Vậy điều gì thực sự cản trở sự phát triển của AI phi tập trung? Đây mới là vấn đề đáng để xem xét sâu hơn. Nhiều dự án tập trung vào những điểm sai lệch, khiến họ không thể nhìn rõ những công nghệ và khó khăn kinh doanh thực sự cần đột phá.
Gần đây, ý tưởng của Inference Labs có thể mang lại cho chúng ta một số gợi ý, hãy xem họ hiểu vấn đề này như thế nào.
Đây là sự thật, cứ nói về GPU phân tán nhưng chẳng ai hỏi tại sao phải phân tán, chi phí còn cao hơn nữa
Vấn đề thực sự không nằm ở sức mạnh tính toán, mà ở dữ liệu, quyền riêng tư, khuyến khích mô hình những cái hố sâu hơn
Inference Labs bên đó phá đảo như thế nào, chờ xem呢
AI phi tập trung lửa quay về lửa, nhưng phần lớn dự án cảm giác vẫn còn bước tại chỗ thôi
Nói công khai thôi là giả nhu cầu làm thành nhu cầu thật mà bán, phải ý một chút
Bài viết này chạm đúng vào điểm nhiều dự án chỉ dựa vào khái niệm "phân tán" để lừa đảo
Tôi đồng ý rằng công suất tính toán không phải là điểm nghẽn, điều thực sự khó khăn vẫn là dữ liệu, quyền riêng tư và các mô hình kinh tế, những công việc bẩn thỉu này
Không ai muốn làm những việc khó, tất cả đều muốn dựa vào token để giải quyết vấn đề
Cuộc đua trong lĩnh vực này đã cạnh tranh khốc liệt rồi, còn ai thực sự đang giải quyết các vấn đề thực tế nữa không
Loại phân tích này sợ nhất là chỉ chỉ ra vấn đề mà không đưa ra giải pháp... Hãy chờ xem Inference Labs sẽ nói gì nhé
Nói về Inference Labs thì sao, phải xem xét xem giải pháp của họ có thực sự đánh trúng vấn đề cốt lõi hay chỉ là một bộ tiểu luận marketing khác
Mạng GPU nghe hấp dẫn nhưng thực tế thật khó triển khai, chi phí phối hợp, riêng tư, an niệm chính là những cái máy chà nhuyễn thực sự
Cứ thổi phồng AI phi tập trung, có cảm giác giống hệt như DeFi Summer năm xưa, không tìm được nhu cầu thực sự thì tự bịa
Chờ chút, theo logic của họ, thì lớp dữ liệu mới là then chốt sao? Nếu không có dữ liệu chú thích chất lượng cao và cơ chế tối ưu hóa liên tục, thì bao nhiêu GPU cũng vô ích
Sức mạnh tính toán thực sự dư thừa, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đã cạnh tranh đến cùng, nhưng ai có thể đảm bảo chất lượng suy luận phi tập trung chứ, đó mới là điều tôi muốn biết
Nói cũng khá hợp lý, nhưng Inference Labs có thực sự tìm thấy câu trả lời không, hay lại là một câu chuyện nữa
---
Nói thẳng ra, vấn đề thực sự của AI phi tập trung không nằm ở phần cứng, mà ở dữ liệu, mô hình kinh tế đào tạo và cơ chế tin tưởng, đây mới là những bài toán khó.
---
Haha, mỗi lần luôn vậy, tạo hình ảnh khái niệm nhanh hơn giải quyết bài toán 100 lần. Xem Inference Labs phá vỡ như thế nào, các dự án khác hãy học hỏi.
---
Giá cho thuê GPU ngày càng rẻ hơn, mô hình kinh doanh của các dự án mạng phân tán này vốn dĩ đã không tồn tại được, hãy tỉnh dậy đi các bạn.
---
Vấn đề cốt lõi thực sự không nằm ở sức tính toán... nhưng tôi muốn biết thực sự là cái gì đó, bài viết này có vẻ chỉ là đào hố không lấp.
---
Điển型của đổi mới giả tạo, lấy vấn đề cũ gói lại dạng Web3, nhà đầu tư vẫn chi tiền mua, đủ kỳ diệu rồi.
---
Chờ đã, vậy thì nút thắt thực sự là cái gì vậy? Xin hãy giải đáp, đừng bán hàng giấu giếm đi.
Vấn đề thực sự không phải vậy, mọi người đều bị dẫn dắt sai hướng.
Điểm mấu chốt của AI phi tập trung nằm ở dữ liệu và quyền riêng tư, đó mới là cái bẫy thực sự.
Mọi người đều đang đổ xô vào khái niệm GPU, nhưng chẳng ai nghĩ rõ cách vận hành mô hình kinh doanh như thế nào.
Chờ xem, Inference Labs có ý tưởng mới nào không? Tôi sao chưa nghe nói gì về họ.
Đây chính là ví dụ điển hình của việc đóng gói nhu cầu giả tạo, làm như thể đó là chuyện thật.