Un rapport d'actualité récent de CNBC indique que la mémoire AI est en rupture de stock, et que les prix sont en forte hausse. L'AI centralisée dépend de pools de mémoire de plus en plus grands et coûteux, et ce modèle atteint ses limites. Il est nécessaire de prendre un chemin différent, et de se concentrer sur une inférence efficace et un calcul décentralisé qui ne repose pas sur des exigences de mémoire toujours croissantes. Lorsque la mémoire devient prohibitivement chère, un calcul plus intelligent devient le véritable avantage. Perceptron débloque une capacité distribuée et des ressources sous-utilisées plutôt que de rivaliser pour du matériel rare. C'est pourquoi l'intelligence décentralisée et ouverte n'est pas une option, c'est inévitable. Source: