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特斯拉的人工智能培訓策略最近引發了有趣的辯論。時間問題不在於能力——而在於何時基礎設施成爲瓶頸,而不是解決方案本身。



有些人認爲延遲支出意味着錯失機會。但如果真正的策略是等待計算能力成爲實際限制呢?那時,AI培訓基礎設施中的每一美元都能帶來最大的投資回報。

這與大多數科技公司遵循的計算方式不同。與其急於先花錢,不如優化實際能推動業績的支出時機。這是經典的馬斯克式資源分配。
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链上老中医vip
· 6小時前
嗯...這邏輯其實我見過,就是等瓶頸出現再砸錢,聽起來省成本但也挺賭的啊
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Liquidation Survivorvip
· 6小時前
等等,這邏輯反了吧...先囤算力不就是爲了搶跑道嗎?非要等到瓶頸再花錢?
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BlockDetectivevip
· 6小時前
媽呀 這邏輯真的絕 等計算力成瓶頸再砸錢 比那些盲目燒錢的聰明太多了
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Liquidity_Huntervip
· 6小時前
等等,這邏輯好像反了啊...先把基礎設施鋪好不是應該更容易卡位麼?非要等到卡脖子再花錢,這時候別人的compute都跑起來了
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NFT黑洞钱包vip
· 7小時前
等等,這邏輯是不是反了?compute成爲瓶頸的時候再砸錢,那不就晚了嗎?前面的積累呢?
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Wallet_Whisperervip
· 7小時前
等等,這邏輯有點繞啊...難道是在等算力真的卡脖子了再砸錢?這樣才能保證每分錢都花在刀刃上?
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