La demanda grassroots está generando uso orgánico en el ecosistema @usedotai. El resultado es un modelo de inferencia de IA fundamentalmente diferente… Privacidad primero Eficiente Y optimizado en costos por diseño Cuando puedes ofrecer capacidades comparables con una ventaja de precio del 10-15% o más, esa diferencia se multiplica a medida que crece el uso. La adopción orgánica está alimentando una ventaja en infraestructura. $DOT @usedotai puede optimizar continuamente cómo se seleccionan y sirven los modelos. Además, existe la posibilidad de vender créditos de inferencia no utilizados de vuelta al equipo. En lugar de que los créditos permanezcan inactivos, pueden conservar utilidad y liquidez dentro del ecosistema. Convirtiendo la capacidad no utilizada en algo económicamente productivo en lugar de un peso muerto. Y merecen el reconocimiento: @stagedhappen, @AlaaDelRey y todo el equipo de @usedotai han superado ampliamente las expectativas con esta dirección. Esta tesis también está comenzando a alinearse con la dirección hacia la que se dirige la investigación institucional… El último informe de @BlackRock sobre la “Economía Nativa de Máquinas” plantea la computación como un recurso económico emergente y destaca específicamente la importancia del enrutamiento eficiente de modelos, la optimización de la computación y la infraestructura programable a medida que crece la IA. La investigación de @GoldmanSachs estima que el uso de tokens de agentes de IA podría multiplicarse 24 veces para 2030, con IA empresarial, consumidora, generativa y física impulsando aumentos enormes en la demanda de inferencia. Si esta trayectoria se materializa siquiera parcialmente, la eficiencia de inferencia se convierte en un problema crítico de infraestructura. A medida que los agentes ejecutan más tareas, la inferencia deja de tratarse simplemente de acceder a un modelo y se vuelve más sobre optimizar el enrutamiento, la computación, la latencia, el costo y la privacidad a escala. Las plataformas capaces de atender ese tipo de demanda de manera eficiente… Manteniendo la privacidad y compounding orgánicamente el uso… Se sitúan directamente en la intersección del próximo ciclo de computación. @usedotai está cambiando la forma en que construimos. Abierto por diseño. Privado por arquitectura. Y diseñado para reducir los costos de inferencia lo más posible. https://t.co/Hud0Fjfmms 🔴