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fact database
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AI基础设施差距：存储而非仅GPU决定性能
人工智能行业正面临一个显著的基础设施差距，组织在GPU上投入巨资，却忽视了底层数据存储和网络架构。这种不平衡导致计算资源利用不足和AI项目停滞，因为遗留系统无法处理AI所需的持续数据移动。更有效的方法是使用更小、更专业的模型来将任务路由到最合适的AI，而不是将所有查询都发送给昂贵、强大的前沿模型。这种策略，尤其是在大规模应用中，可以通过确保合适的模型处理合适的工作来优化成本和性能，其中专业模型输出结构化数据供大型模型高效处理。
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AI项目失败源于数据库限制，而非模型
企业AI项目频繁失败并非由于模型不准确，而是因为现有数据库无法满足代理式系统的需求。这些系统需要实时数据检索、操作启动和跨系统推理，而传统数据基础设施往往缺乏这些能力。pgEdge首席执行官David Mitchell强调了这一挑战，并指出需要能够支持这些复杂、动态AI操作的数据库。