更大的模型並不是策略；它們是延遲稅。 實際的瓶頸在於這些模型運行的地方。 數據本地性、邊緣推理和去中心化的GPU流動性在實際工作負載中勝過更大的參數。 首先為物理構建，未來才會真正運作。

集中式雲計算提高了成本並關閉了大門。 @ionet 通過將工作路由到遍佈138個國家的全球GPU池來改變這一點。 如果你有想法，你就能獲得計算資源。 這就是如何消除地理偏見。

有一個想法可以將“少數人的AI”變成“每個人的AI”：開放協調。 @ionet 讓任何人在大約90秒內租用計算資源。 → 無配額 → 無需批准 → 更便宜的計算 → 只需構建 每個人的AI，而不是少數人的。