DeepSeek의 Engram은 컴퓨팅 성능이 아니라 메모리가 인공지능의 진정한 병목 현상이라는 것을 보여주었습니다.
대부분의 사람들은 AI 성능이 GPU 성능에 비례한다고 생각합니다.
ENGRAM은 더 심오한 무언가를 증명합니다:
AI는 데이터를 얼마나 빠르고 저렴하며 안정적으로 이동, 저장 및 복구할 수 있는지에 따라 확장됩니다.
ENGRAM은 메모리 중심의 AI 시스템입니다.
단순히 모델을 학습시키는 데 그치지 않습니다. 메모리 자체를 일급 기본 요소로 취급합니다.
•데이터를 코드화된 조각으로 분할
•여러 대의 기기에 저장
•오류 발생 시에도 즉시 복구 가능
이는 인공지능 메모리에 적용된 네트워크 코딩입니다.
이것은 @get_optimum의 기본 원리와 정확히 동일합니다.
블록체인은 AI와 마찬가지로 데이터에 얽매이게 되고 있습니다. 데이터 덩어리, 증명, 상태 비대화, 온체인 AI 에이전트 등이 그 예입니다.
병목 현상은 합의 아닙니다.
이 시스템은 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 이동시키고 재구성합니다.
Optimum은 RLNC(Random Linear Network Coding)를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행합니다.
•데이터를 코드화된 조각으로 분할
•병렬로 전송
•패킷 손실을 허용합니다
•더 빠른 재구성
ENGRAM은 AI 메모리를 위해 이러한 작업을 수행하고 있습니다.
옵티멈은 블록체인 분야에서 이와 같은 일을 하고 있습니다.
물리 법칙도, 수학도 같다. 다만 영역이 다를 뿐이다.
차세대 암호화폐는 "노드 수 증가"에 관한 것이 아닐 것입니다.
네트워크가 정보를 얼마나 효율적으로 이동시키고 복구하는지에 관한 이야기가 될 것입니다.
그래서 ENGRAM이 중요한 겁니다.
그래서 Optimum이 존재하는 겁니다. ⚡
