câu hỏi cốt lõi mà deAI phải đối mặt là gì? imo, nó được thể hiện hoàn hảo bởi @PonderingDurian: "liệu lợi ích của việc tính toán tiềm ẩn chi phí thấp ở tầng hạ tầng, mã nguồn mở tích lũy ở tầng mô hình, và sự sáng tạo ở tầng ứng dụng cuối cùng có vượt qua chi phí của việc điều phối mà các phòng thí nghiệm lớn giảm thiểu bằng cách đưa mọi thứ dưới mái nhà của một công ty duy nhất không?" câu trả lời phụ thuộc vào cách bạn cân nhắc sự ma sát ngay lập tức so với lợi thế lâu dài. các phòng thí nghiệm lớn đang đặt cược rằng chi phí điều phối là quá đau đớn đến nỗi mọi người sẽ sẵn sàng trả giá cao để tránh chúng. họ có thể đúng, trong ngắn hạn. nhưng một khi việc điều phối được giải quyết (các đột phá của @PluralisHQ, @NousResearch, & @PrimeIntellect đang khiến tôi tự tin hơn rằng điều này sẽ xảy ra), các hệ sinh thái mở có thể giải phóng trí tuệ tập thể với tốc độ + quy mô mà không phòng thí nghiệm tập trung nào có thể sánh kịp. đây là nơi AI phi tập trung chiến thắng.