跳到正文
RadarAI· X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)·· 3 小时前AI 评分38

Sam Altman 谈本地推理的浪费

AI 导读

Sam Altman 指出,从全球资源分配角度看,让世界上有限的 DRAM 供应分散在每个人自己的电脑里、却只有 5% 的时间在用,相当糟糕。按每 token 算,数据中心轻松胜出,batch size 为 1 的本地模型按任何利用率指标看都是浪费。但他也承认,本地模型是整个技术栈中唯一没人能对你弃用的部分。

正文 · 原文

Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X·2026-10-30 07:24· 36 分钟前AI 评分47

AI 导读

Sam Altman 谈本地推理。 “从全球资源分配的角度看,让每个人、让世界上有限 DRAM 供应中的一大批都放在自己的电脑里、却只有 5% 的时间在用,这相当糟糕” 按每 token 算,数据中心轻松胜出。batch size 为 1 的本地模型按任何利用率指标看都是浪费,但它也是整个技术栈中唯一没人能对你弃用的部分。https://x.com/morqon/status/2115838856524120128/video/1

正文 · 原文

Sam Altman on local inference.

"from a global allocation perspective, it's quite terrible to have everybody, a bunch of the world's limited supply of DRAM sitting in their own computer and being used 5% of the time"

per token, the datacenter wins easily. A local model at batch size 1 is wasteful by any utilization metric, and it’s also the only part of the stack nobody can deprecate on you. https://x.com/morqon/status/2115838856524120128/video/1

来源:Rohan Paul · x.com

来源:RadarAI · aihot.news