¿El fin último de la IA es modelos más potentes o redes más abiertas?

La mayoría se enfoca en lo primero porque es más directo, pero en realidad, lo que suele determinar la distribución del valor es lo segundo.
Recientemente, observando @dgrid_ai, una señal clara es que no se ha centrado en crear el modelo más potente, sino en intentar distribuir las capacidades del modelo existente en una red participativa.
Es decir, se asemeja más a construir la "infraestructura básica" de la IA, en lugar de la capa de aplicaciones.
Esta idea es muy similar a los primeros días de Internet, que pasó de servidores centralizados a redes distribuidas, aunque el proceso no será tan sencillo.
Porque los costos computacionales de la IA son mucho más altos que los de los servicios tradicionales, lo que exige mayor estabilidad y rendimiento en la red.
La pregunta es simple: ¿puede este modelo encontrar un equilibrio entre costo y rendimiento?
Si no, será difícil competir con servicios centralizados. Si puede, podría cambiar quién posee la IA.
Muchos todavía comparan la efectividad de los modelos, pero lo que realmente vale la pena observar es quién está redefiniendo la forma en que operan detrás de escena.
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