Ang mga token ng AI inference ay uulit ang kasaysayan ng aluminum na 100 taon: Paano maaaring palakasin ng agentic AI ang malaking demand sa token

Ang mga token ng AI inference ay uulit ang kasaysayan ng aluminum na 100 taon: Paano maaaring palakasin ng agentic AI ang malaking demand sa token

2026/08/29 13:11:00
Kustom na Larawan
Bumabago nang mabilis ang ekonomiks ng artificial intelligence habang bumababa ang mga gastos sa AI inference, nagiging mas epektibo ang mga modelo, at lumilipat ang mga negosyo mula sa simpleng interaksyon sa chatbot patungo sa mga mas autonomous na AI system. Nagdulot ang pagbabagong ito sa paghahambing sa aluminum, isang materyales na lumipat mula sa isang mahal na espesyal na produkto patungo sa pundasyon ng modernong industriya habang bumaba ang mga gastos sa produksyon at nagbukas ng mga bagong aplikasyon. Maaaring pumasok ang AI inference sa isang katulad na yugto, kung деhin ang mas mababang gastos ay hindi kinakailangang maliit ang merkado kundi mas nagiging ekonomiko ang artificial intelligence para sa isang mas malawak na hanay ng mga gawain.
 
Mahalaga ang paghahambing lalo na sa pagtaas ng agentic AI. Sa pagkakaiba sa tradisyonal na mga chatbot na karaniwang tumutugon sa mga indibidwal na prompt mula sa tao, ang mga AI agent ay makapagpapatupad ng marami-saklaw na gawain, makikipag-ugnayan sa mga software tool, maaanalisa ang impormasyon, i-verify ang mga resulta, at magpapatuloy sa paggawa nang may limitadong tulong mula sa tao. Ito ay maaaring palakasin ang bilang ng mga token at compute resources na kailangan upang matapos ang isang gawain. Bilang resulta, ang hinaharap na merkado ng AI ay maaaring mabuo ng isang tila kontradiktorio trend: bumababa ang presyo ng bawat indibidwal na yunit ng inference habang patuloy na tumataas ang kabuuang pagkonsumo ng token, pangangailangan sa compute, pagsisikap sa data-center, at mga pangangailangan sa kuryente. Para sa mga investor sa crypto, mahalaga rin ang pagbabagong ito dahil patuloy na nag-uugnay ang mga modelo ng negosyo ng AI at crypto ang artificial intelligence, digital assets, decentralized infrastructure, at machine-driven economic activity.
 

Paano nagpapakita ang pagbaba ng mga gastos sa AI inference ang mahabang kurba ng gastos ng aliminum

Ang mabilis na pagbaba ng mga gastos sa AI inference ay nagsisimulang mukhang isang ekonomikong pattern na nakita noong ang aliminyo ay naging galing sa isang mahal na espesyal na materyales patungo sa isang malawakang ginagamit na industriyal na komodidad. Habang naging mas mura ang produksyon, ang aliminyo ay umabot sa transportasyon, konstruksyon, pagpapakete, aerospace, at mga produkto para sa konsyumer. Maaaring sundin ng AI ang parehong landas: mas mababang gastos sa token at computing ay maaaring gawing ekonomiko ang paggamit ng artificial intelligence sa mas malawak na hanay ng mga aplikasyon, na posibleng magdulot ng pagtaas ng kabuuang demand kahit na patuloy na bumababa ang gastos sa bawat OKI na gawain.
 

  1. Ang pagbaba ng gastos ng aluminum ay nagpapakita kung paano makakapagpalawig ng demand ang mas mura teknolohiya

Ang aluminio ay nagbibigay ng makabuluhang historical comparison dahil ang pagbaba ng presyo nito ay nagawa higit sa pagbaba ng presyo ng mga umiiral na produkto. Ang mga pagpapabuti sa industriyal na produksyon ay ginawa ang materyal na praktikal para sa buong bagong industriya. Ang data ng U.S. Geological Survey ay nagpapakita na sa pagitan ng 1900 at 1998, bumaba ang inflation-adjusted na presyo ng aluminio ng halos 84%, habang tumataas ang global na primary at secondary aluminum production ng halos 31,000%. Ang pangunahing aral para sa mga investor sa AI ay hindi na ang dalawang merkado ay susundin ang eksaktong parehong landas, kundi na ang malalaking pagbaba sa presyo sa isang general-purpose na teknolohiya ay maaaring buksan ang mga gamit na dati ay sobrang mahal upang patunayan.
 
Kasalukuyang nakikita ang isang katulad na proseso sa AI. Hanapin ng AI Index ng Stanford na bumaba ang gastos sa pagpapatakbo ng mga modelo na may ganap na GPT-3.5-level nang higit sa 280 beses mula sa huling bahagi ng 2022 hanggang sa huling bahagi ng 2024. Ang patuloy na pagpapabuti sa mga AI chip, arkitektura ng modelo, software ng inference, quantization, batching, at efisiyensiya ng data center ay tumutulong upang bawasan ang gastos. Ibig sabihin nito na maaari na ng mga kumpanya na isaalang-alang ang AI para sa karaniwang workload kaysa mag-iingat lamang ng mga advanced na modelo para sa mga mataas na halaga ng gawain.
 
  • Mas maraming industriya ang makakatwiran ang pag-deploy ng AI: Ang pagbaba ng mga gastos sa inference ay makakagawa ng mga aplikasyon tulad ng pagproseso ng dokumento, paghahanap ng fraud, suporta sa customer, pagsasalin, pagsubok ng software, at pag-analisa ng data na ekonomikong makabuluhan sa mas malaking saklaw.
  • Kakamit ng mas maliit na negosyo: Mas mababang gastos sa API at infrastraktura ay nagbabawas sa pisikal na hadlang para sa mga startup at mas maliit na kumpanya na dati ay hindi kayang harapin ang malalaking AI workload.
  • Maaaring magkaroon ng mga bagong produkto: Maaaring gumawa ng mga serbisyo na AI-native ang mga developer na nakasalalay sa patuloy na interaksyon ng modelo kesa sa paggamit ng AI bilang pansamantalang tampok.
 

  1. Ang pagbaba ng presyo ng AI token ay maaaring maglikha ng epekto ng Jevons-Paradox

Ang ugnayan sa pagitan ng mas mababang presyo at mas mataas na paggamit ay malapit na nauugnay sa paradox ni Jevons, isang ekonomikong konsepto na naglalarawan ng mga sitwasyon kung saan ang pagpapabuti sa efisiyensiya ay ginagawang mas mura ang paggamit ng isang yaman at sa huli ay tumataas ang kabuuang konsumo. Ipinapalit sa AI, ang mas mababang gastos sa inference ay maaaring hikayatin ang mga developer at negosyo na mas madalas na patakbuhin ang mga modelo, prosesuhin ang mas malaking amount ng impormasyon, at lumikha ng mga workflow na nangangailangan ng maraming pagtawag sa modelo kaysa sa isang tugon lamang.
 
Mahalaga ito dahil ang ekonomiks ng AI ay hindi dapat sukatin lamay sa presyo ng isang milyong mga token. Mas mahalagang tanong ay kung gaano karaming inference ang ginagamit ng mga negosyo kung naging sapat na mura ito upang i-embed ang AI sa buong kanilang operasyon. Halimbawa, ang isang platform sa customer service ay maaaring lumipat mula sa pagbuo ng mga indibidwal na sagot patungo sa awtomatikong pagklasipikasyon ng mga hiling, paghahanap sa mga loob na database, paggawa ng mga sagot, pagsusuri sa mga patakaran sa pagtutugma, at pagsusuri sa huling output. Kahit na mas mura ang bawat token, ang kabuuang amount ng computation na ginagamit sa buong workflow ay maaaring tumataas nang malaki.
 
  • Pinahahaba ang mga window ng konteksto upang makapag-analisa ang mga modelo ng mas malalaking dokumento, talakayan, codebases, at mga tala ng negosyo sa loob ng isang solong workflow.
  • Ang pag-verify at mga hakbang sa pag-iisip ay maaaring magrequire ng ilang hiwalay na pagtawag sa model dahil ang mga sistema ng AI ay ihahambing ang mga resulta, tinitiyak ang mga kamalian, o pinapabuti ang sagot bago matapos ang isang gawain.
  • Maaaring i-reroute ng multi-model workflows ang iba’t ibang bahagi ng isang gawain sa mga espesyalisadong modelo para sa pag-iisip, paningin, pag-code, paghahanap, o klasipikasyon, na nagdudulot ng pagtaas sa pangkabuuang paggamit ng token.
 

  1. Ang curve ng gastos ng AI ay maaaring mag-move nang mas mabilis kaysa sa industriyal na pagbabago ng aluminum

Ang pinakamalaking pagkakaiba sa pagitan ng AI at aliminum ay ang bilis kung saan umuunlad ang kanilang ekonomiya. Ang paglipat ng aliminum mula sa isang materyales sa industriya sa mass-market ay nangyari sa loob ng maraming dekada, habang ang ekonomiya ng AI inference ay nagbabago sa loob ng ilang taon. Ang mga pagpapabuti sa performance ng semiconductor, efficiency ng model, serving infrastructure, at software optimization ay maaaring mabilis na bawasan ang gastos sa pagbibigay ng isang tiyak na antas ng AI capability. Ipinahayag ng Epoch AI noong 2026 na ang performance bawat dolyar para sa AI chips ay tumataas ng halos 49% bawat taon mula 2023, na nagpapakita kung gaano kabilis umuunlad ang mga pundasyon ng computing economics. Ito ay hindi nangangahulugan na ang AI inference ay magiging walang hanggang murang o naaangkop ang demand nang walang mga hadlang; ang suplay ng kuryente, availability ng advanced-chip, kapasidad ng data-center, networking infrastructure, at gastos ng mga sophistikadong reasoning models ay nananatiling mahalagang limitasyon. Gayunpaman, kung patuloy na bumababa ang gastos sa inference habang tumataas ang AI capability, maaaring lumawak ang merkado mula sa mga interaksyon sa chatbot na triggered ng tao patungo sa lalong lalong automated na software, enterprise systems, at autonomous agents, na gumagawa ng isang mas malaking addressable market para sa AI computation.
 

Bakit Maaaring Pagsibulin ng Agentic AI ang Pagsabog sa Demand para sa AI Token

Ang paglipat mula sa mga chatbot na may talakayan patungo sa mga agentic AI system ay maaaring magbago nang fundamental kung paano kinokonsumo ang inference tokens. Karaniwang tumutugon ang mga tradisyonal na AI tool sa direktang prompt ng tao at tumitigil agad pagkatapos ma-generate ang sagot. Ang mga AI agent ay disenyo upang magtrabaho nang iba: maaari silang magplano ng mga gawain, gamitin ang mga panlabas na kasangkapan, makakuha ng impormasyon, suriin ang mga resulta, ayusin ang mga pagkakamali, at magpatuloy sa pagtrabaho sa loob ng maraming hakbang. Ang istrukturang ito ay nangangahulugan na ang isang solong utos ng user ay maaaring mag-trigger sa isang mas malaking amount ng aktibidad ng model, na maaaring magdulot ng pagtaas sa kabuuang demand para sa tokens kahit na patuloy na bumababa ang gastos ng bawat token.
 

  1. Maaaring i-convert ng AI Agents ang isang hiling ng user sa libu-libong interaksyon ng modelo

Ang Agentic AI ay nagpapalawak sa pagkonsumo ng mga token dahil ang modelo ay hindi na limitado sa pagbuo ng isang tanging tugon para sa isang human reader. Maaaring una munang i-interpret ng isang kumplikadong agent ang layunin, hatiin ito sa mga subtask, maghanap sa mga database o web, tumawag ng mga software tool, analisahin ang nakuha na impormasyon, lumikha ng intermediate reasoning, i-verify ang kanyang gawa, at i-revise ang final result bago matapos ang gawain. Ang coding agents ay nagbibigay ng malinaw na halimbawa: sa halip na magmungkahi lamang ng ilang linya ng code, ang isang autonomous na sistema ay maaaring suriin ang buong repository, baguhin ang ilang files, jalurin ang mga test, tukuyin ang mga error, at ulitin ang proseso hanggang sa magtrabaho nang maayos ang software. Dumadaloy ang mga katulad na workflow sa legal research, financial analysis, customer operations, cybersecurity, marketing, at enterprise automation. Ang 2026 enterprise data ng OpenAI ay nagpakita na ang agentic workloads ay maaaring maglikha ng mas malaki ang output tokens kaysa sa karaniwang paggamit ng chat, na nagpapahiwatig na ang susunod na yugto ng demand sa AI ay maaaring mas maliit na nakadepende kung gaano karaming tao ang aktibong nagketik ng prompts at mas malaki na nakadepende kung gaano karaming tuloy-tuloy na gawain ang mga software agent na ginagawa para sa kanila.
 

  1. Maaaring palawigin ng mga AI workflow na laging naka-on ang addressable na inference market

Mas malaking pagkakataon ang mula sa mga agent na gumagana nang tuloy-tuloy kaysa maghintay na mag-initiate ang isang tao sa bawat aksyon. Ang mga negosyo ay nagsisimulang subukan ang mga sistema na makakapagmonito ng mga transaksyon, i-update ang mga database, suriin ang mga dokumento, analisahin ang operasyonal na data, tumugon sa karaniwang pangyayari, at magkoordinasyon nang awtomatiko sa iba pang software. Sa mga kapaligirang ito, ang demand para sa AI token ay nakadepende sa bilang at karamihan ng mga gawain na isinasagawa ng machine kaysa direktang sa bilang ng mga human user. Halimbawa, isang kumpanya na may ilang libo-libong empleyado ay maaaring mag-run ng higit pa sa ilang libo-libong AI interactions kung ang mga autonomous agent ay одно-isa nang tinitingnan ang mga invoice, sinusubok ang software, pinopanatili ang security events, naghahanda ng mga ulat, sinusuri ang mga kontrata, o pinopanatili ang customer workflows buong araw. Ang katulad na automation ay lumalabas din sa mga financial markets, kung saan AI in crypto trading ay maaaring gamitin para sa mga gawain tulad ng market analysis, signal generation, at tuloy-tuloy na pagmonito.
 
Ang pagbabagong ito ay maaari ring magbago kung paano tinataya ng mga investor ang merkado ng AI inference. Ang atensyon ng tao ay naglalagay ng natural na limitasyon sa pagkonsumo ng chatbot dahil ang mga tao ay limitado sa bilis kung paano sila nakakabasa, sumusulat, at nakikipag-ugnayan sa software. Ang mga autonomous agent ay nagpapahina sa pagkakasalba sa limitasyong ito dahil ang mga makina ay maaaring mag-generate at mag-proseso ng impormasyon nang tuloy-tuloy at pare-pareho. Gayunpaman, ang mas mataas na pagkonsumo ng token ay hindi awtomatikong nagpapahiwatig ng walang hanggang ekonomikong halaga. Ang mga negosyo ay magiging kailangan pa ring patunayan ang gastos ng mga agentic workflow sa pamamagitan ng masukat na pagpapabuti ng produktibidad, paglago ng kita, pagbawas ng panganib, o mas mababang operating expenses, habang ang mga limitasyon sa infrastraktura tulad ng compute capacity, suplay ng kuryente, model latency, at availability ng data-center ay maaaring makaapekto sa bilis kung paano lalawak ang adopsyon. Kahit may mga limitasyong ito, ang paglipat patungo sa mga always-on agent ay maaaring malaki pang pataasin ang amount ng inference na kailangan bawat user, bawat kumpanya, at bawat natapos na business process, gawing isa sa pinakamalakas na potensyal na driver ng pangmatagalang demand para sa AI token.
 

Maaari bang maging malaking merkado ang AI Inference? Token Economics, Compute at Power Limits

Ang pangmatagalang laki ng merkado ng AI inference ay depende sa higit pa sa pagbaba ng presyo ng mga token. Habang ang AI ay nagsisimula nang ma-embed sa enterprise software, consumer applications, autonomous systems, at digital services, maaaring lumawak nang malaki ang kabuuang demand sa inference. Samantala, ang ekonomiks ng paglago ay hahawak ng kung gaano kaepeksiyente ang mga provider sa pag-convert ng mga chip, kuryente, kapasidad ng data center, at networking infrastructure sa magagamit na AI output. Ang resulta ay maaaring isang merkado kung saan patuloy na bumababa ang unit cost habang nananatiling mataas ang kabuuang gastusin dahil patuloy na tumataas ang bilang at kumplikasyon ng mga AI workload.
 

  1. Mas mababang presyo ng token ay maaaring palawakin ang ekonomiya ng pag-deploy ng AI

Ang pagbaba ng presyo ng inference ay maaaring mabawasan ang antas kung saan maging komersyal na viable ang isang AI application. Ang mga kumpanya na dati ay nag-iwas sa malawakang pag-deploy dahil bawat pagtawag sa model ay may malaking gastos ay maaaring makapag-automate ng higit pang karaniwang gawain, maglingkod sa mas malalaking base ng mga user, at subukan ang mga tampok ng AI na dati ay hindi ekonomiko. Ito ay hindi nangangahulugang bababa ang kabuuang gastos sa AI. Kung ang mas muraang inference ay nagpapahikayat sa mga kumpanya na prosesuhin ang higit pang mga dokumento, i-analyze ang higit pang mga transaksyon, mag-generate ng higit pang software, at i-automate ang higit pang mga proseso ng negosyo, maaaring tumumaas ang volumen ng mga token na ginagamit nang mas mabilis kaysa sa pagbaba ng presyo bawat token. Para sa mga investor, mahalaga ang pagkakaiba ito sa pagitan ng unit economics at kabuuang demand sa merkado dahil ang halaga ng inference market ay maaaring nakabatay sa paglago ng workload kaysa sa presyo ng token lamang.
 

  1. Ang compute capacity at data centers ang magiging batayan kung gaano kalakas ang pag-scall ng inference

Ang mabilis na paglago sa mga workload ng AI ay nangangailangan ng katumbas na pagpapalawak sa infrastruktura ng pagpapakilos. Dapat i-install ang mga advanced na GPU at iba pang mga akselerador sa mga data center na may sapat na memorya, kakayahan sa networking, mga sistema ng pagpapalamig, at mga mabilis na koneksyon upang ipagpatuloy ang lalong hihingin na mga modelo. Kahit na mas maging epektibo ang mga algoritmo, ang mas malalaking context windows, mga multimodal na aplikasyon, real-time reasoning, at malalaking enterprise workload ay maaaring magrequire ng malaking pagsisikap sa infrastruktura. Ibig sabihin nito, ang paglago ng AI inference ay maaaring lalong magdepende sa suplay ng semiconductor, mga timeline ng pagtatayo ng data center, performance ng network, at pagsisikap sa kapital ng mga cloud provider at teknolohiya company. Ang mga pisikal na limitasyon na ito ay maaaring pigilan ang demand na lumawak nang walang hanggan, ngunit maaari rin itong suportahan ang patuloy na pagsisikap sa infrastruktura na kailangan upang magbigay ng AI services sa malaking saklaw.
 

  1. Ang pangangailangan sa kuryente ay maaaring maging isa sa pinakamahalagang pagtatakda ng AI

Ang pagkakaroon ng kapangyarihan ay nagiging pangunahing salik sa ekonomiks ng artificial intelligence. Ayon sa International Energy Agency, ang pagkakagamit ng kuryente sa mga data center ay maaaring tumaas mula sa halos 485 TWh noong 2025 patungo sa halos 950 TWh hanggang 2030, kasama ang pagtaas ng pagkakagamit ng kuryente sa mga data center na nakatuon sa AI na magkakaroon ng mas mabilis na paglago. Ang pagbuo ng karagdagang computing capacity ay kailangan ng hindi lamang mga chip at server kundi pati na rin ang tiyak na pagkakaroon ng kuryente, infrastruktura ng transmisyon, mga transformer, mga sistema ng pagpapalamig, at angkop na mga lokasyon. Ang pagpapabuti sa efficiency ng enerhiya ay maaaring bawasan ang kuryente na kailangan para sa bawat indibidwal na AI task, ngunit ang pagtaas ng dami ng workload ay maaaring mapalitan ang ilan sa mga natitirang benepisyo. Bilang resulta, ang hinaharap na sukat ng AI inference ay maaaring lalong masukat batay sa bilis kung paano malalawak ng sektor ng teknolohiya at sistema ng enerhiya nang sabay-sabay.
 

  1. Ang isang malaking merkado ng AI inference ay patuloy na nakadepende sa ekonomikong halaga

Ang pinakamalakas na pangmatagalang limitasyon ay maaaring hinggil sa kung nagdadala ba ang AI workloads ng sapat na ekonomikong halaga upang patunayan ang kanilang gastos. Hindi malamang na palawakin ng mga kumpanya ang paggamit ng mga token nang walang hanggan simpleng dahil mas mura na ang inference; patuloy pa rin silang susuriin kung nagpapabuti ba ang AI sa produktibidad, nagpapababa ng operating expenses, nagpapataas ng kita, o nagpapagawa ng mga gawain nang mas epektibo kaysa sa mga umiiral na alternatibo. Maaaring magdala ang ilang aplikasyon ng malakas na return at mabilis na paglago, habang maaaring mapababa o itigil ang iba kung hindi makatotohanan ang kanilang benepisyo upang patunayan ang mga gastos sa compute at infrastructure. Dahil dito, maaaring maging napakalaking merkado ang AI inference nang hindi ito literal na walang hanggan. Ang tiyak na laki nito ay malamang na nakabatay sa balanse sa pagitan ng mas mababang gastos sa token, paglalawak ng mga use case ng AI, availability ng infrastructure, at masukat na return mula sa mga lalong automatisadong workloads.
 

Kongklusyon

Ang paghahambing sa pagitan ng AI inference at aliminum ay nagpapakita kung paano ang pagbaba ng gastos ay maaaring palawakin ang merkado para sa isang makapangyarihang teknolohiyang pangkalahatan sa pamamagitan ng paggawa ng mga bagong aplikasyon na ekonomikong makabuluhan. Habang ang mas magagandang chip, mas epektibong modelo, at mas maayos na imprastruktura ay bumababa ang gastos sa AI inference, maaaring makapag-deploy ang mga negosyo ng artificial intelligence sa isang mas malawak na hanay ng mga gawain, habang ang agentic AI ay maaaring dagdagan pa ang demand sa pamamagitan ng paggamit ng paulit-ulit na pag-iisip, pagtawag sa mga kasangkapan, pagkuha ng data, pag-verify, at automated na workflow kaysa mag-asa sa isang solong prompt at sagot. Ito ay lumilikha ng posibilidad na tumataas ang demand sa AI token kahit na bumababa ang presyo bawat token, lalo na habang ang pagtatangkilik ay kumalat sa software development, finance, cybersecurity, legal services, customer operations, at iba pang data-intensive na sektor.
 
Gayunpaman, hindi malamang literal na walang hanggan ang merkado ng AI inference, dahil ang suplay ng semiconductor, kapasidad ng data center, availability ng kuryente, network infrastructure, at ang ekonomikong halaga na nilikha ng AI applications ay patuloy na magtutukoy kung gaano kalakas ang paglago ng demand. Para sa mga investor, ang pangunahing isyu ay kung ang mas mura inference ay magpapalaya ng sapat na produktibong workload upang suportahan ang mas malaki at mapanatiling AI economy, habang real-time crypto market data ay maaaring magbigay ng mas malawak na konteksto habang patuloy na umuunlad ang AI-related infrastructure, mga digital asset, at mga tokenized na teknolohiya.
 

Mga Karaniwang Tanong

Ano ang isang AI inference token?

Ang isang AI inference token ay isang maliit na yunit ng teksto o data na ginagawa ng isang AI model habang nagpapagawa ng isang tugon. Karaniwang ipinapresyo ng mga tagapagbigay ang inference batay sa bilang ng input at output tokens na ginamit. Mabilis na tumataas ang bilang ng mga token kapag ang mga model ay nagdadala ng mahabang dokumento, malalaking codebase, multimodal na input, o mga kumplikadong gawain sa pag-iisip.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng gastos bawat token at gastos bawat AI task?

Ang cost per token ay tumutukoy sa presyo ng pagproseso ng isang fixed amount ng model input o output, habang ang cost per task ay nagpapakita ng kabuuang mga yaman na kailangan upang matapos ang isang workflow. Maaaring gumawa ng maraming model calls, gumamit ng external tools, makuha ang impormasyon, at i-verify ang mga resulta ang isang advanced AI agent, kaya ang huling gastos upang matapos ang isang task ay maaaring mas malaki kaysa sa ipinapakita ng presyo ng token.

Ano ang mga industriya na maaaring magdulot ng pinakamalaking pangangailangan sa AI inference?

Ang mga potensyal na user na may mataas na volume ay kasama ang software development, financial services, healthcare administration, legal services, cybersecurity, e-commerce, customer support, logistics, media, at scientific research. Ang mga industriya na nagdadala ng malaking amount ng digital information ay maaaring maglikha ng partikular na mataas na demand sa inference dahil ang AI ay maaaring i-integrate nang direkta sa mga umiiral na data-heavy workflow.

Maaari ba ng mas maliit na AI models na bawasan ang hinaharap na pangangailangan sa mga token?

Maaaring bawasan ng mas maliit at mas epektibong mga modelo ang gastos sa mga indibidwal na gawain, ngunit ang epekto nito sa kabuuang demand ay hindi sigurado. Maaaring gawing ekonomiko ang AI para sa mga aplikasyon na kung saan ay masyadong mahal kung hindi ito, na posibleng magdulot ng pagtaas sa kabuuang paggamit. Maaari ring mag-combine ang maraming sistema ng mga maliit na modelo para sa karaniwang gawain kasama ang mga malaking modelo para sa mga mahirap na pag-iisip na gawain.

Bakit mahalaga ang mga pangangailangan sa kuryente ng data center para sa mga investor sa AI?

Ang AI inference ay nakadepende sa pisikal na imprastruktura, kabilang ang mga processor, networking equipment, mga sistema ng pagpapalamig, at mapagkakatiwalaang kuryente. Kung ang paggawa ng enerhiya, kakayahan sa pagpapadala, o pagbuo ng data center ay hindi makakasabay sa pangangailangan, ang kakulangan sa imprastruktura ay maaaring magdulot ng pagtaas sa gastos o pagpapabagal sa pag-deploy. Ito ang nagiging dahilan kung bakit ang availability ng enerhiya ay lalong mahalaga sa ekonomiks ng mas malawak na merkado ng AI compute.
 

Nag-aalok ang KuCoin ng mas matatag na opsyon sa isang volatil na merkado

Kung nag-aalala ka sa madalas na pagtaas at pagbaba sa merkado, at hinahanap ang mas matatag na opsyon upang kumita nang pasibo, ang KuCoin ay ang tamang lugar para dumating:
 
Simple Earn: Mag-deposit at mag-withdraw ng mga token anumang oras, at kumita ng mga patatag na kita.
KuCoin Earn: Kumita ng matatag na kita gamit ang propesyonal na pamamahala ng ari-arian.
Hold to Earn: Kumita ng mga reward sa pamamagitan ng paghawak ng mga asset sa Funding, Trading, Margin, Futures, Mining, at Unified Accounts.
Staking: Buksan ang potensyal ng pagkakakita ng mga asset sa chain.
Advanced Investments: Ang Advanced Investments ay nag-aalok ng iba’t ibang structured products upang tulungan ang iyong pera na lumago sa anumang merkado.
Shark Fin: Proteksyon sa Principal at Garantidong Kita
Dual Investment: Bumili nang mura at magbenta nang mahal na may malinaw na kalkulasyon ng kita.
Snowball: Mataas na kita, kasama ang proteksyon sa presyo.
Discount Buy: Bumili ng crypto sa discounted na presyo.
KCS Loyalty: Pataasin ang antas upang makinabang sa eksklusibong benepisyo sa pamamagitan ng pag-stake ng ≥ 1 KCS.
KuCoin Wealth: Mag-discover ng hinaharap na halaga at magsimula sa iyong matalinong pag-invest.
KCS Benefits: Mag-hold at mag-stake ng KCS para makapag-access sa mga benepisyo sa buong platform.
KCS Staking 2.0: Maki-参与 sa on-chain governance ng KCS upang kumita ng yield.
Kustom na Larawan
 
 

Paalala

Ang impormasyon na ibinibigay sa pahinang ito ay maaaring mula sa mga third-party source at hindi kailangang kumakatawan sa mga pananaw o opinyon ng KuCoin. Ang nilalaman na ito ay inilaan lamang para sa pangkalahatang impormasyon at hindi dapat itingin bilang pampinansyal, pampag-invest, o propesyonal na payo. Hindi nagagarantiya ng KuCoin ang kumpiyansa, kumpletong impormasyon, o kahusayan ng impormasyon, at hindi ito responsable sa anumang pagkakamali, pagkakalimutan, o mga resulta na nagmumula sa paggamit nito. Ang pag-invest sa mga digital asset ay may inherenteng panganib. Mangyaring mabuting suriin ang inyong antas ng panganib at pananalapi bago gumawa ng anumang desisyon sa pag-invest. Para sa karagdagang detalye, mangyaring bisitahin ang Mga Tuntunin ng Paggamit at Pagpapakilala sa Panganib ng KuCoin.

Disclaimer: AI technology ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.