很少有人意識到擴展這些所需的物理學。 數字會改變，但瓶頸卻不會。 如果訓練任務在 AWS 或 Azure 中排隊，進度就會變成一個調度問題。 機器人和實時系統無法等待票號。 機器人技術、模擬和生成推理都需要即時啟動。 DeAI 解決了這個問題。 它將閒置的 GPU 聚合起來：來自數據中心、礦工和玩家 - 形成一個永不休眠的彈性網絡。 聽起來像是 Neo 在更困難的任務上依賴遠程協助……如果那個鏈接或 GPU 插槽擁擠，你的 $499/月的機器人可能會在中途摺疊時暫停，等待計算清理。 這不是關於更多的硬體，而是關於更智能的路由。 建設擴展硬體。 協調擴展智慧。