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实际上，情况恰恰相反，它甚至成为了使更多侵入性服务正常化的理由。

这种情况尤为严重，因为适应这种技术的消费硬件可能永远不会上市，因为行业的主要参与者（如谷歌、Meta等）对这种与他们云服务竞争的产品没有兴趣。

讨论总结

本次讨论主要围绕大型语言模型（LLM）的发展及其对云计算依赖的影响展开。讨论者普遍认为，尽管LLM技术的发展本应减少对云计算的依赖，但实际上却加剧了这一趋势。主要观点包括：大型科技公司（如Google、Meta）对本地硬件的推广缺乏兴趣，因为这会与他们的云服务竞争；资源分配不平等，拥有更多资源的公司将始终占据优势；AI技术的使用存在隐私和数据安全问题，本地模型可能更适合处理敏感数据。此外，讨论还涉及未来技术趋势、硬件升级、电力成本和可持续能源等话题。

主要观点

  1. 👍 大型科技公司对本地硬件的推广缺乏兴趣
    • 支持理由：本地硬件会与他们的云服务竞争。
    • 反对声音：本地模型可以针对特定任务进行优化，可能在某些特定任务上表现优于大型云模型。
  2. 🔥 资源分配不平等
    • 正方观点：拥有更多资源的公司将始终占据优势。
    • 反方观点：随着技术的进步，硬件将逐步升级，支持本地LLM的应用。
  3. 💡 AI技术的使用存在隐私和数据安全问题
    • 本地模型可能更适合处理敏感数据。
  4. 🌐 未来技术趋势
    • 未来手机和其他设备将配备更多的RAM和专用AI协处理器。
  5. 💰 电力成本和可持续能源
    • 对于关注电力成本和可持续能源的用户，本地运行LLMs是一个重要考量。

金句与有趣评论

  1. “😂 No matter what the hardware is, those who have billions will have way more of those than you in your garage.”
    • 亮点：强调资源分配不平等的现实。
  2. “🤔 And 2) the difference is self-perpetuating; if AI is a tool that radically impacts the way you do things (and enables you to do more), then it stands to reason that the difference between those having practical access to it and those who don’t will widen quickly.”
    • 亮点：指出AI技术加剧资源分配不平等的趋势。
  3. “👀 Cloud-based models are massively censored, and getting even more so.”
    • 亮点：揭示云服务模型面临的审查问题。
  4. “🌟 For whatever reason I haven’t felt the urge to invest into a GPU rig, or a cloud service and I’m quite happy with what can be accomplished by bare CPU inference.”
    • 亮点：强调低配置系统也能通过优化享受LLMs的便利。
  5. “🚀 I think we are rapidly closing the gap between useful LLM’s and consumer hardware.”
    • 亮点：乐观看待消费者硬件与LLM技术之间的差距缩小。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对云服务依赖增加的担忧，也有对本地硬件和技术进步的乐观态度。主要分歧点在于资源分配不平等和技术发展速度。担忧主要集中在隐私安全、资源分配和技术垄断上，而乐观情绪则源于硬件升级和技术进步带来的可能性。

趋势与预测

  • 新兴话题：本地硬件与云服务的平衡、AI技术的隐私和安全问题、可持续能源与电力成本的考量。
  • 潜在影响：随着硬件和技术的进步，本地模型将在更多设备中普及，减少对云服务的依赖；隐私和安全问题将推动更多本地化解决方案的发展；资源分配不平等和技术垄断问题可能引发更多社会和政策层面的讨论。

详细内容：

标题：关于 LLM 与云服务依赖关系的热门讨论

在 Reddit 上，有一个题为“我原本希望 LLM 能让我们减少对云的依赖但……”的帖子引发了广泛关注。该帖子指出，现实情况却是相反的，而且这甚至成为了使更多侵入性服务常态化的理由。此帖获得了大量点赞和众多评论，主要讨论方向集中在 LLM 与云服务的关系、消费级硬件适应这一技术的可能性，以及其带来的影响。

文章将要探讨的核心问题是：我们是否真的能够摆脱对云服务的依赖，实现 LLM 在本地的有效运行，以及消费级硬件在其中所扮演的角色。

在讨论中，有人认为无论硬件如何，财力雄厚的大公司总是拥有更多优势，我们能做的只是希望现有的硬件能满足自身需求。但也有人指出，AI 存在两个问题：一是进入门槛过高会使大多数人无法拥有 AI，只能租用服务，从而形成战略依赖；二是这种差异会自我延续，拥有和未拥有实用 AI 访问权限的人之间的差距会迅速扩大。

还有人提出，大型云 AI 虽然全能，但理论上可以设计特定任务的模型来超越大型模型。同时，存在审查、数据隐私等问题，使得在某些情况下必须使用本地模型。

有用户分享道：“对于像我这样使用相对低端系统（MiniPC）的人来说，还是能享受到不少进步的。LLMs 能生成代码，推理速度也能接受，甚至比一年前的 ChatGPT 表现更好。我住在电费较高的地方，所以没投资 GPU 或云服务，仅增加了内存，也能运行较大的模型。但不能在自己设备上离线运行且低耗电的情况，还是让我觉得不够理想。”

有人认为我们正在缩小有用的大型语言模型（LLM）与消费级硬件之间的差距，随着每次重大发布，能力都在跃升，消费级硬件也会逐步改进。但也有人觉得云服务已经获胜，本地化模型对大多数人来说只是爱好。

有人认为我们正面临成为科技公司租户的严重危险，由于硬件和成本问题，在生产中利用 LLMs 变得越来越困难，依靠服务似乎是明智之选。还有人创建了 Kalavai 平台，以争取基础设施主权。

可以看出，讨论中的共识是大家都关注 LLM 与云服务的依赖关系以及消费级硬件的发展。特别有见地的观点如指出 AI 带来的差异会自我延续，丰富了讨论的深度。

总之，关于 LLM 与云服务的依赖关系的讨论仍在继续，未来的发展趋势值得我们进一步关注和思考。