家人們， 繼續我們的教育系列，旨在教育和傳播有關各個領域的知識，今天我們將解釋「計算路由的未來：為什麼位置很重要」。 讓我們來看看它 🧵👇

2/ 計算路由的未來始於一個真理： 在 AI 的世界裡，計算的所在位置變得比其性能更為重要。 多年前，大家都相信相反的觀點——更大的 GPU、更高的 TFLOPS 和更高的規格將決定一切。

3/ 但世界現在正在學習，即使是最好的硬體，如果放在錯誤的地方，也會面臨困難。 當今計算環境的問題 集中式雲端將 GPU 集中在幾個大型區域。 這聽起來很有效率——直到 AI 工作負載需要即時響應。

4/ 突然間，團隊面臨以下問題： 🔹 延遲高峰 🔹 長路由路徑 🔹 超載區域的瓶頸 🔹 數據移動數千公里 🔹 成本上升，因為計算資源不在需求附近 你可以擁有世界上最快的 H100…… 但如果它距離 1,000 公里，你就會失去。

5/ 為什麼地理位置已成為真正的超能力？ AI 正在從批次工作轉向即時工作負載： 代理、共同駕駛、實時推理、遊戲、機器人技術、自動化 👉 這些都無法容忍緩慢的路由。

6/ 未來屬於以下的計算方式： 🔹 更接近用戶 🔹 更接近設備 🔹 更接近數據來源 計算越接近 → 回應越快 → 體驗越好。 規格很重要，但接近性更勝一籌。

7/ 分散式解決方案 ✅ 這就是分散式計算進入畫面的地方。 不再依賴少數幾個大型數據中心，工作負載會在全球的 GPU 網絡中進行路由，自動選擇提供最佳延遲和吞吐量的位置。

8/ 這解鎖了： 🔹 更快的執行 🔹 更智能的路由 🔹 更低的成本 🔹 更高的可靠性 🔹 無論地理位置如何，始終如一的體驗 它徹底顛覆了雲端模型。

9/ Aethir 如何透過全球分散式 GPU 網路解決這個問題？ 💚 Aethir 從第一天起就為位置感知計算而建。 擁有超過 435K 的 GPU 容器，分佈在 200 多個地點，該網路智能地將工作負載路由到最近和最有效的 GPU 集群。

10/ 這意味著： 🔹 更少的等待 🔹 更短的距離 🔹 更少的抖動 🔹 更高的性能 Aethir 不會將你的工作負載推送到「一個區域」。 它會在正確的時間找到正確的位置上的正確 GPU。

11/ SCR 在何處發揮作用？ Aethir 的策略計算儲備 (SCR) 進一步加強了這個系統。 SCR 將資本引導到需求上升的地區，確保更多的 GPU 被部署在最需要的地方。

12/ 🔁 這創造了一個實時反饋循環： 更多需求 → 更多基於SCR的GPU部署 → 更低延遲 → 更高性能。 這確保了網絡智能地增長，而不是盲目地。 沒有浪費的硬體。沒有閒置的容量。只有高效、位置優化的計算。

13/ 未來預測什麼？ 隨著AI變得更加即時、互動和全球化，計算路由成為性能的支柱。

14/ 我們將看到一個世界： 🔹 AI 代理即時回應 🔹 應用程式在用戶所在的地方運行 🔹 數據不會傳輸得比必要的更遠 🔹 工作負載在大陸之間動態轉移 🔹 計算不再是固定的 — 它是流動的和智能的 下個十年的贏家將是那些對地理的理解與對硬體的理解一樣深刻的網絡。

15/ 結論 AI的未來不僅僅是更強大的GPU；而是更智能的計算位置。 Aethir正在以全球分佈的GPU雲和一個旨在精確擴展計算的戰略計算儲備來構建這個未來，正好滿足需求激增的地方。

16/ 如果你正在構建 AI，現在是重新思考你的基礎設施的時候了。 因為在下一個時代，地點不僅僅是一個優勢，它是實際上重要的規格。