近日，一项名为“dhso”的颠覆性技术引起了广泛关注。该技术可将 AI 训练期间 GPU 之间的通信量减少多达一万倍，打破大厂硬件资源垄断，让每个人都可以参与 AI 模型训练。同时，通过标准互联网连接进行训练成为可能，无需专用高速连接，还能缓解大型数据中心带来的电力能源消耗、基础设施成本和土地使用相关问题。
从通信需求增长角度来看，随着 AI 训练门槛降低，更多人参与其中，数据传输量有望大幅提升。传统通讯作为信息传输的重要载体，在数据传输方面起着至关重要的作用。标准互联网连接即可进行训练，意味着更多的小型机构和个人开发者将加入到 AI 训练的行列，对通信的需求将进一步增加。去中心化的网络和资源池化模式，也需要更加高效的通信网络来支持协作，传统通讯可以在这种新的网络架构中发挥重要作用，促进不同节点之间的数据交换和共享。
从技术创新推动角度分析，该颠覆性技术的出现，可能引发整个通信行业的技术升级和创新。传统通讯可以借此机会提升自身技术水平，为了适应 AI 训练通信量的变化，加大研发投入，开发出更适合低带宽、高并发场景的通信产品。例如，优化通信网络架构，提高数据传输效率，降低功耗，以满足 AI 训练对通信设备的新要求。技术创新往往带来新的市场机遇，传统通讯可以凭借自身的资源和技术积累，在新的市场环境中抢占先机，扩大市场份额。
从能源与成本优势角度考虑，该技术缓解了大型数据中心带来的电力能源消耗和基础设施成本等问题，这与传统通讯的发展方向相契合。随着对能源消耗和成本的关注度不断提高，通信行业也在寻求更加节能高效的解决方案。传统通讯可以利用自身的优势，开发出低功耗的通信产品，为降低 AI 训练的能源消耗做出贡献。降低基础设施成本也有助于推动传统通讯在更广泛的领域应用。
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