Протягом тривалого часу я вважав, що висока вартість AI зумовлена самою складністю моделей — адже для тренування однієї моделі потрібно багато обчислювальних ресурсів, а для роботи — залежність від дорогих GPU. Такий пояснювальний підхід здавався цілком логічним.

Але коли я почав активно користуватися різними AI-сервісами, я поступово зрозумів одну річ: на ціну впливає не лише сама технологія, а й вся структура, яка навколо неї побудована.
Багато разів у вас немає вибору — платформа визначає, яку модель ви використовуєте, як стягувати плату і яку ціну встановлювати. Користувачі можуть лише прийняти це, але не можуть вплинути — така структура більше нагадує традиційний інтернет, а не відкритий ринок.
Саме в такому контексті я почав звертати увагу на @dgrid_ai — вона намагається зробити дуже просту річ: звільнити AI-висновки з закритих платформ, щоб вузли могли надавати обчислювальні потужності, а моделі — брати участь у виконанні завдань.
Коли пропозиція більше не контролюється кількома платформами, ціна перестає визначатися односторонньо і поступово формується ринком.
Це нагадало мені процес розвитку раннього хмарного обчислення: спочатку обчислювальні ресурси були дорогими і зосередженими, але з появою все більшої кількості провайдерів ціна почала стабільно знижуватися і зрештою перетворилася на інфраструктуру, доступну кожному.
Саме тоді я зрозумів, що ціну визначає не лише технологія, а й сама структура ринку.
Якщо ця модель зможе продовжувати розвиватися, у майбутньому AI-висновки можуть перестати бути високовартісною послугою і перетворитися на базовий ресурс, подібний до пропускної здатності та зберігання даних.
Для звичайних користувачів це означає нижчий поріг входу, а для розробників — свободу від прив’язки до однієї платформи.
Ці зміни не стануться за одну ніч, але напрям вже стає очевидним. Вартість AI не обов’язково завжди буде у руках кількох компаній.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate