人工智能（AI）是当今世界上最激动人心的技术之一，但其发展也带来了许多挑战。一项关键的转变正在发生：AI 基础设施的转移，从计算到数据，而不是从数据到计算。
随着 AI 技术的发展，数据变得越来越重要。数据是 AI 的基础，没有高质量的数据，任何 AI 算法都无法发挥作用。因此，许多公司都在竭尽全力收集和存储大量的数据，以便用于训练他们的 AI 模型。
然而，随着数据量的不断增加，传统的计算模型变得越来越不可行。数据的规模已经远远超出了许多传统计算系统的处理能力，因此需要一种新的思维方式来解决这个问题。
这就是为什么 AI 基础设施正在发生转变，从计算到数据。相比于将所有数据传输到中央计算中心进行处理，现在的趋势是将计算移动到数据源头。通过在数据生成的地方进行计算，可以大大减少数据传输的需求，提高计算效率。
这种新的数据中心计算模型带来了许多好处。首先，它可以显著减少数据传输时出现的延迟问题。其次，它可以降低数据存储和传输的成本。通过将计算和数据集成在一起，可以提高整个系统的效率和性能。
总的来说，AI 基础设施转移是一个值得关注的趋势，将为未来 AI 技术的发展带来许多潜在的机会和挑战。通过将重点放在数据而不是计算上，我们可以更好地利用现有的资源，推动 AI 技术向前迈进。
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