Banyak orang membahas AI, selalu memusatkan perhatian pada model itu sendiri, tetapi mengabaikan masalah yang lebih mendasar.

Dari mana asal daya komputasi, bagaimana data diatur, dan bagaimana sumber daya benar-benar digunakan secara efektif.
Jika masalah ini tidak diselesaikan, model yang sekuat apapun hanya akan menjadi demonstrasi kemampuan di laboratorium.
Itulah sebabnya saya mulai memperhatikan @RiverdotInc, yang berusaha bukan menciptakan model baru, tetapi mengubah sumber daya daya komputasi itu sendiri menjadi infrastruktur dasar yang dapat dihubungkan dan mengalir.
Secara arsitektur, ini lebih mirip jaringan sumber daya yang berorientasi pada AI, bukan platform tradisional; partisipasi node, penjadwalan daya komputasi, dan distribusi sumber daya semuanya berkembang ke arah yang lebih terdesentralisasi dan dapat diperluas.
Keberadaan @River4fun sebenarnya memberikan akses yang lebih dekat dengan pengguna ke sistem ini.
Banyak orang tidak menyadari infrastruktur dasar, tetapi melalui cara yang lebih ringan dan lebih partisipatif dalam berinteraksi dengan jaringan, mereka justru lebih mudah memahami nilai dari sistem ini.
Desain jalur dari infrastruktur ke tingkat pengguna ini adalah salah satu hal yang saya anggap cukup terkendali namun sangat efektif.
Dalam jangka panjang, jika AI benar-benar memasuki tahap aplikasi skala besar, daya komputasi tidak lagi menjadi sumber daya eksklusif dari beberapa raksasa, melainkan seperti bandwidth yang dapat dijadwalkan dan diperdagangkan.
River ingin menyelesaikan inti dari perubahan ini, yaitu lapisan paling penting dalam proses tersebut.
$RIVER $RiverPts @Galxe @River4fun @RiverdotInc @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi