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主要科技公司 reportedly 正在將其 AI 模型訓練操作轉移到境外,以確保獲取高性能的 Nvidia 芯片。這個戰略舉措突顯了在開發下一代 AI 系統的競爭中,對尖端硬件的日益競爭。



計算密集型工作負載的遷移反映了GPU基礎設施對AI進步的重要性。公司基本上是在跟隨硬件——在他們能夠可靠地獲取大規模模型開發所需處理能力的地方建立訓練設施。

這一趨勢突顯了一個更廣泛的現實:獲取像Nvidia的H100和A100系列這樣的專業芯片已經成爲AI創新的瓶頸。對於區塊鏈和Web3領域來說,這也很重要——許多去中心化的AI項目和鏈上機器學習協議在擴展其計算需求時面臨着類似的基礎設施挑戰。
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LiquidatedNotStirredvip
· 11-27 14:19
gpu芯片這玩意現在真成了新石油,哈哈大家都在搶 --- 卷到海外去找顯卡了...這就是web3項目的日常吧,基建太拉了 --- nvidia真絕了,把全世界都綁在芯片上面 --- 分散式ai項目現在就是算力貧民,同情一秒鍾 --- 說白了就是算力卡脖子,沒個h100根本玩不起來
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花里胡哨研究院vip
· 11-27 13:56
又一個硬件限制的老故事,說白了就是卡在芯片上動不了了。理論上應該可行的分布式訓練,實際還是得跪在nvidia腳下,這下精通了。
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资损元宇宙流浪汉vip
· 11-27 13:53
nvidia這波芯片壟斷真的離譜,大廠都得跪 --- 說白了就是算力戰爭,誰拿不到H100誰就完蛋 --- Web3那邊更慘吧,連爭都爭不過大廠... --- 跨境搞訓練設施?看來芯片荒真的沒完沒了 --- gpu這玩意兒成了新時代的石油,誰都得看nvidia臉色 --- 感覺開源模型的春天可能要來了,反正也搶不過大廠的算力 --- 這就是爲啥decentralized AI項目都很難起來,基礎設施卡脖子啊 --- 靠,花那麼多錢搞海外設施就爲了買芯片?這成本得多離譜 --- blockchain項目更尷尬,想用AI又沒錢買芯片...
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