Khi tôi nói chuyện với các dự án đang phát triển trong lĩnh vực AI, họ đang áp dụng hoặc là cách tiếp cận sử dụng LLM đầy đủ, đặt chỗ và thuê một H100 nhưng cũng đang tìm cách kiểm soát con quái vật LLM. Điều thú vị là, một LLM không chỉ có khả năng cung cấp thông tin như ví dụ về cơ khí ô tô hoặc chăm sóc sức khỏe, mà còn về Goethe, các xu hướng mới nhất trên X, sự chuyển động và lịch sử của Bitcoin, và nhiều thứ khác nữa. Điều này có nghĩa là bạn sẽ cần một GPU cao cấp vì mô hình "quá thông minh". Nhưng nếu bạn định tạo ra một mô hình chuyên biệt, ví dụ chỉ để kiểm tra dữ liệu onchain, các giao dịch LP kết hợp với cảm xúc CT trên X, bạn không cần tất cả những thứ liên quan đến Goethe hay cách tạo ra một tên lửa, đúng không? Đây là nơi @OpenledgerHQ có thể giúp với cơ sở hạ tầng của họ. Nó có thể giúp tạo ra một SLM dựa trên một mô hình tổng quát, cũng như tái tạo quy trình hoạt động của LLM trên GPU để họ giảm thiểu tài nguyên cần thiết và giảm chi phí. Tôi vẫn chưa thấy toàn bộ nền tảng kỹ thuật và cách mà kiến trúc hoạt động trong thực tế, nhưng nếu Openledger cung cấp những gì họ đang chuẩn bị, thì đó sẽ là một cơ sở hạ tầng cốt lõi cho nhiều startup AI. Điều tốt nhất? Các startup AI thậm chí có thể tạo ra một nguồn doanh thu thứ hai với hệ thống thưởng dữ liệu của Openledger.