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很多人讨论 AI 的时候，总是把注意力放在模型本身，却忽略了一个更底层的问题。
算力从哪里来，数据如何被调度，资源如何被真正有效地利用。
这些问题不解决，再强的模型也只是停留在实验室里的能力展示。
这也是我开始关注 @RiverdotInc 的原因，它试图做的不是再造一个模型，而是把算力资源本身变成一种可以被连接和流动的基础设施。
从架构上看这更接近一个面向 AI 的资源网络，而不是传统意义上的平台，节点的参与、算力的调度以及资源的分配，都在朝着更加去中心化和可扩展的方向演进。
而 @River4fun 的存在，其实给这个体系提供了一个更贴近用户的入口。
很多人对底层基础设施没有感知，但通过更轻量、更具参与感的方式去接触网络，反而更容易理解这套系统的价值。
这种从基础设施到用户层的路径设计，是我觉得它比较克制但又很有效的一点。
从长期来看如果 AI 真正进入大规模应用阶段，算力不会再是少数巨头的专属资源，而是像带宽一样可以被调度和交易。
River 想解决的，正是这个转变过程中最核心的那一层。
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