根据@sundarpichai的消息，最新版本的Gemma 3现在可以在单个桌面GPU上运行，这要归功于量化感知训练（QAT），该技术大幅降低内存使用，同时保持模型质量。专注于加密货币挖掘和AI模型部署的交易者可能会发现这一进步特别有益，因为它具有节省成本的潜力。

根据Sundar Pichai的说法，Gemini 2.5 Flash模型提供低延迟和成本效益，使用户能够根据其特定需求控制模型的推理能力。这使得Gemini模型在价格性能效率方面处于领先地位，这对于使用AI驱动策略的交易者至关重要。

根据Tetranode的说法，AI模型的效率与硅的需求成反比，因为效率的提高可能导致分配更多的任务，从而增加硬件需求。Tetranode指出，无论算法改进如何，较大的GPU阵列仍然具有优势，这表明在理解AI模型效率与硬件需求之间的关系时可能存在忽视。

根据Paolo Ardoino的说法，未来AI模型训练将需要更少的GPU，大幅降低成本。这一发展可能通过降低运营开支影响加密货币交易，促进更高效的数据处理。Ardoino强调，数据获取仍然至关重要，建议交易平台应优先获取数据以保持竞争优势。向本地或边缘推理的转变可能会在交易环境中加快决策过程，加强实时交易能力。