Ostatnio DeepSeek zyskał na popularności, ale jako stary inwestor, pierwsza reakcja to: czy przeciętny człowiek naprawdę może sobie pozwolić na te koszty obliczeniowe? @Fabric Foundation robi coś innego — używa VPU, aby obniżyć koszty treningu o około 50%, łącząc rozproszone węzły obliczeniowe, które wykorzystują nieużywane GPU/CPU, tworząc dynamiczny rynek.
Mówiąc prosto: GPU to "wszechstronna opiekunka", która może wszystko, ale jest droga; VPU to "specjalista", stworzony specjalnie do weryfikacji i obliczeń AI. Jeśli moc obliczeniowa nadal będzie zmonopolizowana przez gigantów, decentralizacja Web3 będzie żartem. #robo
Ale muszę też ostudzić entuzjazm. Oficjalnie powiedziano, że węzły muszą stakować $ROBO, aby uzyskać prawo do przydziału zadań, a ten mechanizm stworzył stabilny popyt na rynku. Jednak w okresie testowym niektórzy partnerzy mieli wskaźnik wykorzystania poniżej 30%, a jakość i skala VPU są nadal w drodze. Jeśli zajmujemy się tylko PR i nie zajmujemy się sprzętem, $ROBO łatwo stanie się "eksperymentalnym okazu".
W dniu, w którym koszty obliczeniowe spadną do zera, maszyny będą mogły pracować za nas, ale nie zastąpią naszych uczuć. Te "nielogiczne" emocje mogą być ostatnią naszą obroną.
Interakcja: Jeśli moc obliczeniowa byłaby za darmo, o co najbardziej chciałbyś poprosić AI, aby spełniło Twój "dziwny" sen? $ROBO
