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Aethir與Aphone合作的深層原因:彌補中心化算力支撐的不足

BlockBeats 律動財經 2024-05-17 19:00

本來還很好奇,作為一個分布式 GPU 雲算力提供商,@AethirCloud 為何要推出智慧型手機 Aphone,而且要給 Aethir 節點營運方空投?這兩天,從大家對 GPT4o 的熱議聲中找到了答案。背後邏輯還和 OpenAI 的「算力大爆炸」發展的 B 面:亟待爆發的分布式算力協作框架有關。

以 GPT-4o 為例,表面上看可以讓大模型接入機器人等設備,讓人機交互實現「智能化」的跨時代新奇體驗。但 Prompt 為文字還好,要變成圖、影音等內容,就得有強大的算力先把圖、影音等內容切片分幀然後再轉化成語義再和大模型交互。若實時交互的畫面內容過於複雜,解析和特徵提取過程就會產生大量 Tokens,對應的算力消耗也會巨量,因此很難做到不延遲。

因此,OpenAI 等公司靠中心化算力實現的實時無延遲互動並不能視為無瑕疵創新,反倒更像草草交出來的答卷,細究的話問題一大堆。

該怎麼辦呢?破局之策還是得靠分布式雲算力服務市場的崛起來補足,讓用戶終端設備比如手機或電腦進行模型解析和預加工,先依託邊緣計算完成一些實時輸入的解析,然後再傳入雲端和大模型進行交互,理論上這樣似乎就可以降低對中心化算力的依賴,也會優化延遲,進而彌補純中心化算力驅動下的大模型進化不足之處。



這或許才是 Aethir 推出 Aphone 智慧型手機的潛在原因吧:讓智能硬體作為終端載體也成為分布式雲算力處理中心的一部分,進而細化模型訓練的應用場景,以彌補純靠中心化算力支撐的不足問題。



一個分布式的雲算力協作框架可以:1、聚合大量分布式算力和數據資源,用邊緣計算能力降低對純中心化算力的依賴;2、減少對單一服務提供商的依賴,提高分布式系統容錯力和穩定性;3、帶動不同模型和服務之間的互操作性,豐富大語言模型的服務範圍和體驗。

Note:最近重點關注 AI 賽道,關於去中心化算力服務的市場機遇、發展前景、以及項目代表系統介紹,可參考 @web3caff_zh 的萬字研報進行補充閱讀:https://research.web3caff.com/zh/archives/17351?ref=743

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