根据Paolo Ardoino的说法，未来的AI模型训练将不再依赖于一百万个GPU的蛮力。相反，更好的模型开发将显著降低培训成本，并强调数据访问仍然是关键。Ardoino建议推理将转向本地或边缘计算，使当前在蛮力方法上的支出在事后看来显得低效。

根据维塔利克·布特林，14B蒸馏模型可以在笔记本电脑上本地运行，性能尚可，但不及全尺寸模型。这一见解可能影响交易者，因为它表明无需高端基础设施即可实现区块链分析的高效本地计算，可能降低成本并提高可访问性。来源：[VitalikButerin](https://twitter.com/VitalikButerin/status/1883623482216624537)。