La potencia de cálculo es como la fuente de energía de la IA; sin ella, incluso los modelos más avanzados no pueden existir. En los últimos años, con el crecimiento explosivo del tamaño de los parámetros de la IA, la arquitectura tradicional de cálculo centralizado se ha vuelto cada vez más insostenible: los costos son altísimos, la expansión no puede seguir el ritmo y el desperdicio de máquinas ociosas es grave.

Una idea que merece atención es: juntar las GPU ociosas de todo el mundo en una red, y distribuir automáticamente las tareas mediante algoritmos. Esta especie de piscina de potencia de cálculo distribuida tiene ventajas evidentes sobre los esquemas centralizados tradicionales: puede reducir significativamente los costos de entrenamiento e inferencia, y la oferta de potencia de cálculo se vuelve más flexible y capaz de responder a picos de demanda repentina. Trabajos que requieren mucho cálculo, como renderizado de películas, modelado 3D, o entrenar y realizar inferencias en modelos de IA en tiempo real, pueden obtener un soporte sólido a través de esta red.

Un caso práctico con bastante valor de referencia es la solución de aceleración de renderizado AI en colaboración entre RuYun y Huawei Cloud, que combina potencia de cálculo distribuida con optimización de IA, logrando mejorar la eficiencia de renderizado en más del 40%. Este enfoque está siendo cada vez más aplicado en ecosistemas de potencia de cálculo descentralizados.

De cara al futuro, se espera que la escala de la industria de IA alcance los 8600 mil millones de dólares, y la brecha en la demanda de potencia de cálculo solo será mayor. El modelo distribuido, mediante la integración descentralizada, resuelve en parte el problema de desajuste entre oferta y demanda de potencia de cálculo, y también convierte la potencia en un factor de producción verdaderamente negociable y configurable. De esta forma, tanto las grandes empresas como los pequeños desarrolladores podrán acceder a los recursos computacionales necesarios a costos más bajos.