Un recente rapporto di CNBC indica che la memoria AI sta esaurendo e i prezzi stanno aumentando. L'AI centralizzata dipende da pool di memoria sempre più grandi e costosi, e quel modello sta raggiungendo i suoi limiti. È necessario intraprendere un percorso diverso e concentrarsi su inferenze efficienti e calcolo decentralizzato che non dipenda da requisiti di memoria in continua crescita. Quando la memoria diventa proibitivamente costosa, il calcolo più intelligente diventa il vero vantaggio. Perceptron sblocca capacità distribuite e risorse sottoutilizzate piuttosto che competere per hardware scarso. Ecco perché l'intelligenza decentralizzata e aperta non è opzionale, è inevitabile. Fonte: