Profil de Same Gul | Binance Square

PINNED

·

--

Pendant des années, l'IA a été présentée comme une course pour construire des modèles plus grands. Mais l'économie de l'IA pourrait finalement être façonnée par une question moins glamour : qui peut se permettre de les déployer ? Le marché a tendance à supposer que l'intelligence est la ressource rare. De plus en plus, le déploiement devient la contrainte. Un modèle d'IA spécialisé pour la santé, le droit, l'éducation ou les langues locales peut exister, mais servir des milliers de versions personnalisées simultanément nécessite souvent des budgets d'infrastructure que les petits développeurs ne peuvent tout simplement pas justifier. Ce qui rend OpenLoRA au sein de l'écosystème @Openledger intéressant, c'est qu'il aborde l'IA d'un point de vue d'efficacité plutôt que de capacité. Au lieu de se demander comment créer un autre modèle, il se demande comment des milliers d'adaptateurs spécialisés peuvent partager des ressources suffisamment efficacement pour rendre la personnalisation économiquement viable. Cette distinction est importante. Si le déploiement de l'IA reste coûteux, l'avenir de l'IA devient de plus en plus centralisé autour d'un petit nombre de fournisseurs bien capitalisés. Si le déploiement devient dramatiquement moins cher, des structures de marché entièrement différentes deviennent possibles, où de petites équipes, des entreprises locales et des communautés de niche peuvent opérer des IA spécialisées sans posséder une infrastructure informatique massive. Le problème plus profond pourrait être que la prochaine phase de l'IA ne concerne pas la création de plus d'intelligence mais la distribution de celle-ci de manière plus efficace. Dans ce contexte, OpenLoRA concerne moins l'optimisation technique et davantage la réduction du coût de participation lui-même. Et tout au long de l'histoire technologique, réduire les coûts de participation a souvent été plus important que d'augmenter la capacité brute. $OPEN {spot}(OPENUSDT) #OpenLedger

Pendant des années, l'IA a été présentée comme une course pour construire des modèles plus grands. Mais l'économie de l'IA pourrait finalement être façonnée par une question moins glamour : qui peut se permettre de les déployer ?
Le marché a tendance à supposer que l'intelligence est la ressource rare. De plus en plus, le déploiement devient la contrainte. Un modèle d'IA spécialisé pour la santé, le droit, l'éducation ou les langues locales peut exister, mais servir des milliers de versions personnalisées simultanément nécessite souvent des budgets d'infrastructure que les petits développeurs ne peuvent tout simplement pas justifier.
Ce qui rend OpenLoRA au sein de l'écosystème @OpenLedger intéressant, c'est qu'il aborde l'IA d'un point de vue d'efficacité plutôt que de capacité. Au lieu de se demander comment créer un autre modèle, il se demande comment des milliers d'adaptateurs spécialisés peuvent partager des ressources suffisamment efficacement pour rendre la personnalisation économiquement viable.
Cette distinction est importante.
Si le déploiement de l'IA reste coûteux, l'avenir de l'IA devient de plus en plus centralisé autour d'un petit nombre de fournisseurs bien capitalisés. Si le déploiement devient dramatiquement moins cher, des structures de marché entièrement différentes deviennent possibles, où de petites équipes, des entreprises locales et des communautés de niche peuvent opérer des IA spécialisées sans posséder une infrastructure informatique massive.
Le problème plus profond pourrait être que la prochaine phase de l'IA ne concerne pas la création de plus d'intelligence mais la distribution de celle-ci de manière plus efficace.
Dans ce contexte, OpenLoRA concerne moins l'optimisation technique et davantage la réduction du coût de participation lui-même. Et tout au long de l'histoire technologique, réduire les coûts de participation a souvent été plus important que d'augmenter la capacité brute.
$OPEN
#OpenLedger

Same Gul

Sujets d’actualité