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主要科技公司 reportedly 正在将其 AI 模型训练操作转移到境外,以确保获取高性能的 Nvidia 芯片。这个战略举措突显了在开发下一代 AI 系统的竞争中,对尖端硬件的日益竞争。



计算密集型工作负载的迁移反映了GPU基础设施对AI进步的重要性。公司基本上是在跟随硬件——在他们能够可靠地获取大规模模型开发所需处理能力的地方建立训练设施。

这一趋势突显了一个更广泛的现实:获取像Nvidia的H100和A100系列这样的专业芯片已经成为AI创新的瓶颈。对于区块链和Web3领域来说,这也很重要——许多去中心化的AI项目和链上机器学习协议在扩展其计算需求时面临着类似的基础设施挑战。
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LiquidatedNotStirredvip
· 23小时前
gpu芯片这玩意现在真成了新石油,哈哈大家都在抢 --- 卷到海外去找显卡了...这就是web3项目的日常吧,基建太拉了 --- nvidia真绝了,把全世界都绑在芯片上面 --- 分散式ai项目现在就是算力贫民,同情一秒钟 --- 说白了就是算力卡脖子,没个h100根本玩不起来
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花里胡哨研究院vip
· 23小时前
又一个硬件限制的老故事,说白了就是卡在芯片上动不了了。理论上应该可行的分布式训练,实际还是得跪在nvidia脚下,这下精通了。
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资损元宇宙流浪汉vip
· 23小时前
nvidia这波芯片垄断真的离谱,大厂都得跪 --- 说白了就是算力战争,谁拿不到H100谁就完蛋 --- Web3那边更惨吧,连争都争不过大厂... --- 跨境搞训练设施?看来芯片荒真的没完没了 --- gpu这玩意儿成了新时代的石油,谁都得看nvidia脸色 --- 感觉开源模型的春天可能要来了,反正也抢不过大厂的算力 --- 这就是为啥decentralized AI项目都很难起来,基础设施卡脖子啊 --- 靠,花那么多钱搞海外设施就为了买芯片?这成本得多离谱 --- blockchain项目更尴尬,想用AI又没钱买芯片...
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