広場
最新
注目
ニュース
プロフィール
ポスト
Gateアプリをダウンロードするにはスキャンしてください
その他のダウンロードオプション
今日はこれ以上表示しない
TokenTreasury_
2025-11-16 20:29:03
フォロー
テスラのAIトレーニング戦略は最近、興味深い議論を引き起こしています。タイミングに関する問題は能力の問題ではなく、インフラが解決策そのものではなくボトルネックになるのはいつかということです。
多くの人々は、遅延した支出が機会の損失を意味すると考えます。しかし、実際の制約がコンピュータになるまで待つことが本当の戦略であるとしたらどうでしょうか?それが、AIトレーニングインフラストラクチャーのすべてのドルが最大のROIを提供する時です。
それはほとんどのテクノロジー企業が従う計算とは異なる。最初に支出するために競争するのではなく、支出が実際に結果を動かす時期に最適化する。クラシックなマスクスタイルのリソース配分。
原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については
免責事項
をご覧ください。
13 いいね
報酬
13
6
リポスト
共有
コメント
0/400
コメント
ChainDoctor
· 7時間前
うーん…この論理は実際に見たことがあります。つまり、ボトルネックが発生したらお金を投入するということです。コスト削減に聞こえますが、結構賭けですね。
原文表示
返信
0
LiquidationSurvivor
· 7時間前
ちょっと待って、この論理は逆じゃない?最初にコンピューティングパワーを蓄えるのは、ランウェイを確保するためじゃないの?ボトルネックになるまでお金を使うのを待つ必要があるの?
原文表示
返信
0
BlockDetective
· 7時間前
まじでこのロジックは素晴らしい。コンピューティングパワーがボトルネックになるまでお金を使うなんて、盲目的にお金を使うよりずっと賢い。
原文表示
返信
0
LiquidityHunter
· 7時間前
ちょっと待って、この論理は逆になっているようですね...まずインフラを整備するのが、もっと簡単にポジションを取る方法ではないでしょうか?わざわざ締め付けられてからお金を使うのではなく、その時には他の人のコンピュートはすでに稼働しています。
原文表示
返信
0
NFTBlackHole
· 7時間前
ちょっと待って、この論理は逆ではないですか?コンピュートがボトルネックになってからお金を投入するのでは遅すぎるのでは?前の積み重ねはどうなるのですか?
原文表示
返信
0
WalletWhisperer
· 8時間前
ちょっと待って、この論理は少し複雑ですね…まさか、本当にコンピューティングパワーが足りなくなってからお金を投入するつもりですか?そうすれば、すべてのお金が効果的に使われることを保証できるのですか?
原文表示
返信
0
人気の話題
もっと見る
#
TopGainersInADownMarket
960 人気度
#
FOMCMeetingMinutesComingUp
786 人気度
#
BitcoinPriceWatch
750 人気度
#
GovShutdownOfficiallyEnded
30.09K 人気度
#
BuyTheDipOrWaitNow?
16.13K 人気度
人気の Gate Fun
もっと見る
最新
ファイナライズ中
リスト済み
1
GC
GCOMMUNITY
時価総額:
$3.81K
保有者数:
1
0.00%
2
9
8
時価総額:
$3.81K
保有者数:
1
0.00%
3
ChildMas
ChildMas
時価総額:
$3.8K
保有者数:
1
0.00%
4
GTM
GTM
時価総額:
$4.01K
保有者数:
3
1.00%
5
ASIFTAHSIN
ASIF TAHSIN
時価総額:
$3.8K
保有者数:
1
0.00%
ピン
サイトマップ
テスラのAIトレーニング戦略は最近、興味深い議論を引き起こしています。タイミングに関する問題は能力の問題ではなく、インフラが解決策そのものではなくボトルネックになるのはいつかということです。
多くの人々は、遅延した支出が機会の損失を意味すると考えます。しかし、実際の制約がコンピュータになるまで待つことが本当の戦略であるとしたらどうでしょうか?それが、AIトレーニングインフラストラクチャーのすべてのドルが最大のROIを提供する時です。
それはほとんどのテクノロジー企業が従う計算とは異なる。最初に支出するために競争するのではなく、支出が実際に結果を動かす時期に最適化する。クラシックなマスクスタイルのリソース配分。