Ipinakilala ng BitTorrent ang BTTInferGrid, isang decentralizadong AI inference computing network

Habang patuloy na ipinapakilala ang AI Agent sa iba’t ibang kumplikadong aplikasyon tulad ng mga workflow ng negosyo, awtomatikong produksyon, at sariling pagpapatupad, opisyal na pumasok ang pandaigdigang industriya ng AI sa isang bagong yugto mula sa “reaksyon na pasibo” patungo sa “sariling pagpapatupad,” at ang pangunahing kompetisyon sa industriya ay nagsilip na sa labas ng simpleng paghahambing ng mga parameter ng malalaking modelo, at naglalayon na sa paghahambing ng kakayahan sa pagpapatupad sa totoong buhay, kung saan ang malakas na kakayahang mag-isip nang lohikal ang pangunahing pundasyon na sumusuporta sa pagbabagong ito.

Ang pagbabago sa paradigm ng mga aplikasyon ay nagdulot ng fundamental na pagbabago sa pangangailangan sa infrastruktura ng computing power: ang pagkonsyumo ng computing power ay patuloy na umiihi mula sa pagtatrain ng modelo patungo sa business inference, at ang trend na ito ay hindi na maaaring balikan. Gayunpaman, ang mga pangunahing sentralisadong sistema ng computing power ay nagpapakita ng mga problema tulad ng mataas na operational cost, mahinang scalability, at kakulangan sa service stability kapag kinakaharap ang malaking dami, mataas na kalikasan, at malalaking pagbabago sa demand ng inference requests. Ang buong industriya ng AI ay nakakaranas ng isang bottleneck sa supply ng computing power.

Ika-17 ng Hunyo, ang matandang decentralizes na transmission ecosystem na BitTorrent ay ipinakilala nang malakas ang kanilang estratehikong produkto—BTTInferGrid, na nakatuon sa AI inference sector at nagtatayo ng decentralized computing network. Batay sa decentralized distributed architecture, ang platform na ito ay epektibong nagpupulong ng mga nakaligtas na GPU computing resources mula sa buong mundo, at nagpapalabas ng mga hadlang sa pagitan ng supply side at AI developers, at nag-aalok ng open at madaling i-access, may on-chain verifiable output, at flexible pay-per-use AI inference computing services.

Sa pamamagitan ng pagpapakilala ng mga benepisyo ng decentralized technology, ang BTTInferGrid hindi lamang sinasagip ang mga kahinaan ng tradisyonal na sentralisadong computing power sa mga sitwasyon na may mataas na concurrency at pagbabago sa load, kundi nagtataguyod din ng malaking pag-unlad sa supply ng computing power, at bumubuo muli ng buong lohika ng pagkakabahagi at paggalaw ng mga yunit sa computing ecosystem.

Samantala, ang BTTInferGrid ay isang estratehikong produkto na batay sa pagpapabuti ng umiiral na BTFS service ng BitTorrent; ito ay hindi lamang mahalagang pagpapalawak ng matagal nang pagpapalalim ng BitTorrent sa pagpapadala ng decentralized resources mula sa field ng storage patungo sa field ng computing power, kundi pati na rin ang mahalagang hakbang nito sa pagbuo ng decentralized AI sector.

Gusto ng BTTInferGrid na muli panghawakan ang sistema ng pagbibigay ng computing power gamit ang decentralized model upang lutasin ang mga problema tulad ng sobrang mataas na gastos at kakulangan sa pagbibigay ng computing power para sa AI inference, habang binabawasan ang gastos at pinapabuti ang epekto, at pinapalakas ang efficiency ng inference para sa malalaking modelo, upang magbigay ng isang infrastructure ng computing power na may mataas na performance, resilience, at value para sa industriya.

Kung ang taon 2024 hanggang 2025 ay ang panahon ng “milyon na modelo” at pangunahing pagtatagpo ng mga cluster ng libo-libo na GPU sa pagpapalakas ng mga parameter sa industriya ng AI, ang taong 2026 ay marka ang pagsisimula ng “panahon ng pagpapaliwanag” kung saan ang AI Agent ay nagsisimulang ma-implement sa malawakang saklaw. Ang AI inference ay ang mahalagang hakbang upang isabuhay ang halaga ng mga modelo, na nagpapalit sa “mga naitraining na modelo” sa mga praktikal na aplikasyon, komersyal na halaga, at pang-araw-araw na serbisyo. Sa madaling salita, ang pagtuturo ay “pagtuturo sa AI,” samantalang ang inference ay “pagpapagana ng AI”—halimbawa, ang pagkilala ng autonomous car sa isang palatandaan ng paghinto sa isang daan na hindi pa ito sinakyan ay isang klasikong halimbawa ng inference. Direktang nakakaapekto ang kakayahan sa pagpapaliwanag sa karanasan ng gumagamit, gastos sa operasyon, at komersyal na halaga ng mga produkto ng AI.

Nakakamit ang pangkalahatang pagkakasundo sa industriya na higit sa 70% ng computing power ay magiging ginagamit sa mga senaryo ng inference. Noong una, ang Oracle ay naghula na ang merkado ng computing power para sa inference ay hahabulin ang computing power para sa training. Parehong binanggit ni Cheng院士 Zheng Weimin na ang karamihan sa kasalukuyang computing power ay ginagastos sa araw-araw na interaksyon ng mga user sa malalaking modelo. Batay sa komposisyon ng gastos, ang 3% lamang ng gastos sa inference ng malalaking modelo ay para sa manpower, 2% para sa data, at 95% para sa computing power; ang gastos sa computing power ng mga pangunahing aplikasyon ay napakalaki—ang araw-araw na gastos sa inference ng ChatGPT ay humigit-kumulang $700,000, samantalang ang DeepSeek V3 ay umabot sa $87,000.

Kapag ang pangangailangan sa AI computing power ay mula sa sentralisadong pag-train ng ilang malalaking teknolohiya na kumpanya, at lumaganap sa mga komersyal na pagpapatakbo ng milyun-milyon na developer sa iba’t ibang industriya, ang mga pamantayan sa pag-e-evaluate ng pahinga infrastraktura ay nagbago rin. Sa panahon ng pag-train, ang mga developer ay pangunahing nakatuon sa sukat at kahusayan ng computing power; ngunit sa panahon ng pag-reason, ang AI services ay direktang nakatutok sa malaking bilang ng end-users, at ang araw-araw na milyar-milyar na interaksyon ay nagdulot ng malaking paggamit ng computing power, kaya ang pagtutok ng mga developer ay lumipat patungo sa bawat call cost, response speed, at service stability. Ngayon, ang computing power supply, call cost, at service availability ay naging pangunahing batayan sa pag-e-evaluate ng AI infrastructure, at ito rin ang susi sa pagkakaroon ng matagumpay na pagpapatupad ng AI applications.

Gayunpaman, habang tumataas nang eksponensyal ang pangangailangan sa pagpapatakbo, lalong lumalala ang mga kahinaan ng pangunahing sentralisadong sistema ng computing power: tumataas ang presyo ng pag-rent ng GPU, madalas na bumubukas ang serbisyo ng platform, at maraming AI application ang napipilitang isara dahil sa mataas na gastos sa computing power. Ang mga problema na ito ay malinaw na nakikita sa sumusunod na tatlong aspeto:

Una, ang pagpapalagay ng computing power ay hindi sapat na flexible upang makatugon sa mga pagbabago sa traffic peak at valley, at nasa harap ng pagkawala ng balanse sa gastos at stabilitad: bagaman ang mga pangunahing AI company at cloud providers ay patuloy na lumalaki ang kanilang pag-invest sa computing infrastructure, ang pagtaas ng demand sa inference ay mabilis at may malinaw na mga peak at valley—noong araw, lalo na sa oras ng opisina o marketing peak, maaaring tumaas ng maraming beses ang bilang ng mga kahilingan; samantalang sa gabi, bumabagsak ito nang bigla. Ang sentralisadong data center ay walang kakayahang mag-schedule nang flexible upang makatugon sa ganitong dinamikong pagbabago: kung isasakripisyo ang configuration batay sa peak, ang depreciation cost ay mataas sa panahon ng low peak; kung isasakripisyo ang configuration batay sa average, maaaring magkaroon ng service interruption sa panahon ng peak, at nasa harap ng dilemma na “mataas na gastos” at “mababang stability.” Samantala, ang sentralisadong computing power ay kailangan pa ng dagdag na gastos sa pagtatayo ng data center, kuryente, pagpapanatili, at komersyal na kita, na nagtatapos sa mataas na gastos sa computing power, at malaki ang pagbabawas sa espasyo para sa pagsubok at pagkakamali ng mga maliit at midyum na innovator. Kailangan ng merkado ng bagong solusyon na may parehong kahusayan sa gastos at flexible scheduling.

Pangalawa, patuloy na tumataas ang presyo ng pag-rent ng GPU, at ang mataas na gastos ay nagpapahina sa pagpapatupad ng inobasyon ng mga maliit at katamtamang negosyo at mga developer: Bagaman ang mga open-source na malalaking modelo (tulad ng Qwen, DeepSeek, atbp.) ay nabawasan ang hadlang sa pagpasok sa larangan ng AI, ang pag-deploy at pagpapatakbo ng mga modelo ay nananatiling nakadepende sa matatag, mura, at madaling ma-access na computing power para sa inference. Gayunpaman, ang katotohanan ay patuloy na tumataas ang bayarin sa pag-rent ng GPU; halimbawa, ang per-oras na presyo ng pangunahing GPU na H100 ay tumaas mula sa $1.70 noong Oktubre 2025 patungo sa $2.35 noong Marso 2026, isang pagtaas ng halos 40% sa loob ng anim na buwan. Ang mataas na gastos ay nagpapabigat sa maraming indibidwal na developer at mga maliit at katamtamang negosyo na may mga mahusay na solusyon, at nagdudulot ng sitwasyong “may modelo, walang computing power,” na malubhang nagpapabagal sa kagalingan at pagsasakal ng inobasyon sa industriya ng AI.

Ikatlo, ang malaking dami ng nakapagpapahinga na GPU resources sa buong mundo ay hindi epektibong ginagamit, na nagdudulot ng malaking pagkakaiba sa supply at demand: Sa kabaligtaran ng "kakulangan sa computing power" sa merkado, mayroong malaking halaga ng nakapagpapahinga na high-performance GPU computing power na nakatago sa mga personal na device, mga university laboratory, maliit na server rooms, at mga pasilidad na natitirang mula sa pagbabago sa cryptocurrency. Dahil sa kakulangan ng standardisadong paraan ng pag-access at epektibong scheduling engine, ang mga computing power na ito ay hindi makakapasok sa pangunahing merkado ng inference, na nagbuo ng isang kontradiksiyon kung saan mayroong "kakulangan sa mga kartang" sa demand side at "nakapagpapahingang computing power" sa supply side. May malaking potensyal para sa pagpapabuti ng paggamit ng mga resources, at kailangang masolusyunan ang kontradiksiyon sa supply at demand.

Sa kabuuan, ang kasalukuyang merkado ng AI inference computing power ay nakakaranas ng tatlong structural na hamon: isa, ang sentralisadong suplay ay hindi kayang i-balans ang gastos at elastiisidad; dalawa, ang patuloy na pagtaas ng rental ng computing power ay nagpapababa sa pag-innoBTTInferGrid ay gumagamit ng decentralized technology upang maghatid ng isang bagong solusyon para sa paglutas ng pagkakamali sa supply at demand ng computing power.

Ang BTTInferGrid ay naglalayong mag-ugnay nang may de sentralisadong paraan ang mga natitirang GPU resource mula sa buong mundo sa malalaking bilang ng mga developer ng AI, upang sa ganitong paraan ay masira ang monopoliyo at bottleneck ng sentralisadong computing power. Sa isang panig, pinagsasama ng platform ang mga natitirang GPU computing power upang bumuo ng isang bukas at ibabahagi na imprastruktura ng computing power; sa kabilang panig, itinatag ang isang channel na nag-uugnay sa supply at demand, at tinatanggal ang mga hadlang sa pagpasok at mga lihim na presyo sa tradisyonal na sentralisadong modelo. Samantala, batay sa激励 at kooperatibong mekanismo ng DePIN, ang BTT InferGrid ay kayang magbigay nang patuloy na mataas na halaga at mura na computing power para sa inference, at sa ganitong paraan ay lubos na lutasin ang pangunahing problema ng mataas na gastos at kakulangan sa supply ng computing power, at tunay na palawakin ang performance at komersyal na halaga ng inference ng malalaking modelo.

Ang BTTInferGrid ay may malinaw at tiyak na posisyon, nakatuon sa pagbuo ng decentralized computing network na nakadirekta sa mga escenario ng AI inference, na nag-uugnay sa suplay ng ginagamit na GPU computing power sa buong mundo at sa pangangailangan ng merkado sa AI inference, at nag-aalok ng isang global AI computing service na bukas sa pag-access, may kumpirmadong resulta, at binabayaran batay sa paggamit.

Sa partikular, ang BTTInferGrid ay batay sa pondo ng DePIN, na tumutugma nang tumpak sa suplay ng computing power at ang biglaang paglago ng pangangailangan sa AI inference, upang magbigay ng双向 na value empowerment sa parehong panig ng suplay at demand:

· Sa panig ng suplay ng computing power, pinagsasama nito nang epektibo ang mga natitirang GPU resource mula sa buong mundo upang bumuo ng isang bukas at nakakapagbahagi na batayan ng computing power. Samantala, gamit ang mga pambabawas at matalinong pagdudulot ng DePIN, binubuo nito ang isang mababang hadlang at patuloy na channel ng kita para sa mga may-ari ng computing power, na ginagawa ang mga "natutulog na GPU" sa buong mundo bilang "mga likidong asset"; samantala, pinapanatili nito ang katatagan at pagpapalawak ng computing power, at binubuo ang isang global na serbisyo para sa inference na may mataas na halaga, mataas na scalability, at siguradong pagkakakilanlan.

Sa panig ng pangangailangan sa computing power, binibigyan ng global na serbisyo sa inference na madaling ma-access, may veripikasyon sa blockchain, at bayad ayon sa paggamit ang mga developer ng AI sa buong mundo. Kumpara sa mataas na presyo ng mga sentralisadong cloud provider, mayroon ang BTTInferGrid sa ekstremong kahusayan sa gastos at kakayahang mag-eksponensyal na mag-expand, na makakatulong sa mga maliit at katamtamang negosyo sa teknolohiya, at mga independiyenteng developer na bawasan ang gastos sa pagsubok at pagpapalit ng produkto, at makapagpapatupad nang epektibo ang pag-verify ng produkto at pag-iterate ng negosyo, habang nagbibigay din ng suporta sa pataas na ekosistema ng pagbibigay ng computing power.

Sa pamamagitan nito, ang BTTInferGrid ay direktang sinasagot ang makabuluhang pangangailangan ng mga developer ng AI sa “phases ng aplikasyon” para sa mura at mataas na elastically na computing power, at nagbibigay din ng mapagkakatiwalaang paraan para i-monetize ang malaking dami ng nakapagpapahinga na hardware resources sa buong mundo.

Mas mahalaga pa, ang BTTInferGrid platform ay magkakaroon ng isang sariling pagpapalago na pabilis na riket: ang mga nag-iisang GPU node ay patuloy na lalawak, ang gastos sa pagpapatakbo ng inference ay patuloy na bumababa, at mas maraming developer ang hihikayatin na sumali; habang ang pangangailangan sa merkado ay patuloy na tumataas, na nagpapalakas pa sa pagkakaroon ng global na supply ng compute power sa ecosystem. Ang BTTInferGrid ay nagrereconstruct ng supply ng compute power sa pamamagitan ng decentralized model, at nagpapalit sa makitid at mahal na espesyalisadong AI compute power sa isang accessible at on-demand na AI public infrastructure.

Sa mga benepisyo sa pagganap ng produkto, ang karamihan sa mga sentralisadong platform ng GPU sa merkado ay may mga problema tulad ng mataas na hadlang sa pag-access sa computing power, kulang na tiwala sa serbisyo, at hindi mapanatiling sustainable na ekonomikong modelo. Ang BTTInferGrid naman ay nag-optimize mula sa pundasyon ng arkitektura, at nagkaroon ng buong pag-usbong sa tatlong aspeto: pagpupulong ng computing power, pag-verify ng serbisyo, at pagpapanatili ng sustainable na ekonomikong sistema, at nagbuo ng sariling pangunahing kompetensya, na may mga sumusunod na benepisyo:

1. Buksan ang network ng pagkakaloob ng computing power na nagpapabilis sa pagkolekta ng mga nag-iisang GPU resource sa buong mundo: Ang tradisyonal na cloud computing ay may mataas na hadlang sa pagpasok (tulad ng kailangan ng komplyans sa data center, static public IP, at mahal na switch), ngunit ang BTTInferGrid ay nagtatayo ng tunay na bukas na network ng pagkakaloob ng computing power, kung saan anumang entidad o indibidwal na may nag-iisang GPU o iba pang computing resources ay maaaring mag-connect nang walang problema kung sila ay sumusunod sa mga pangunahing performance parameters (tulad ng VRAM capacity at computing benchmark) at mga kinakailangan sa network stability. Ang disenyo na ito ay nagsasabwag nang malaki ang hadlang sa pagkakaloob ng computing power, na nagpapahintulot sa mga nag-iisang GPU computing resources sa buong mundo na makalikom nang napakabilis sa isang networked, matrix form.

2. Maaaring patunayan na kalidad ng serbisyo at pag-uugali ng node, lutasin ang hamon ng pagkakatiwala sa decentralization: Ang pinakamalaking problema sa decentralized computing ay ang kapanatagan—paano maiiwasan ang paggamit ng mababang kalidad na GPU bilang palihis para sa mataas na kalidad? Paano masisiguro ang katotohanan at kapanatagan ng mga resulta ng pag-iisip? Ginagawa ng BTTInferGrid ang isang saradong loop na maaaring magkaroon ng kros-verification sa pamamagitan ng task scheduling (inteligent na pagkakahati), challenge verification (cryptographic sampling), consensus scoring (dinamikong reputation score), at on-chain coordination (smart contract rewards at penalties), upang epektibong mapataas ang kapanatagan ng serbisyo ng pag-iisip.

3. Ekonomikong modelo na dinudulot ng pangangailangan para sa mapagtataguyod na ekosistema: Madalas na nabababa sa “patayong spiral” ang mga maagang DePIN project dahil sa mataas na pagpapalawig ng token upang tarikin ang mga node, ngunit dahil sa kakulangan ng totoong pangangailangan, nagiging sanhi ito ng inflation ng token, pagbaba ng presyo, at pagkawala ng mga node. Mula sa simula, tinukoy ng BTTInferGrid na gawing ekosistema na dinudulot ng totoong pangangailangan—ginagamit ang totoong pagtawag sa pagpapahalaga at ang pagganap ng node bilang pangunahing batayan ng insentibo. Tanging kapag tunay na nagbabayad ang mga developer ng AI para magtawag sa modelo, ang mga tagapagbigay ng computing power ang makakakuha ng pangunahing bahagi ng kita at karagdagang pagsuporta sa reputasyon. Ang disenyo na ito ay magpapalakas nang malakas sa pagtugma at paglago ng suplay at pangangailangan sa merkado, at tiyak na magpapanatili ng malusog at mapagtataguyod na pag-unlad ng network.

Sa kabuuan, mula sa pagbuwis ng tradisyonal na mga hadlang sa pagpasok at pagpapahintulot sa anumang nag-iisang GPU na sumusunod sa mga pamantayan sa performance na makapag-ugnay nang walang paghihirap sa isang bukas na grid ng suplay, hanggang sa pagbuo ng isang buong proseso na may tiyak na pagkakatiyak na pangako na binubuo ng pagjadwal ng gawain, pag-verify ng hamon, pag-scor ng konsenso, at on-chain na parusa at kapalit, at pati na rin ang pagtatapos sa mga bubble ng spekulasyon at ang pagpapalagay ng insentibo sa isang demand-driven na ekonomiya na nakabatay sa totoong pagtawag sa AI inference—ang BTTInferGrid ay muling tinutukoy ang mekanismo ng pagkakabahagi ng computing power sa tatlong aspeto: pagkolekta ng mga yunit, tiyak na serbisyo, at pagkabahagi ng halaga.

Ang BTTInferGrid ay hindi simpleng "pagpupulong ng computing power", kundi isang masusing decentralize na network ng computing power na naglalaman ng maraming punsiyon tulad ng pagpaplano at pagsasagawa ng AI inference tasks, intelligent matching at pag-uugnay ng supply at demand ng computing power, at pagcoordinasyon at paglilinis ng mga mapagkukunan sa blockchain.

Sa decentralized computing ecosystem ng BTTInferGrid, ang lahat ng mga participant ay bumubuo ng tatlong pangunahing papel na nakabatay sa “suplay, paggamit, at pag-verify” ng computing power:

· Mga nag-aalok ng computing power (minero): Nagbibigay ng mga nag-iisang GPU resource, tumatanggap at nagpapatupad ng mga AI inference task, at ang sistema ay awtomatikong nagkakaloob ng kaugnay na reward batay sa napatunayang aktwal na work done, kalidad ng pagkumpleto ng task, at dinamikong performance score.

· Mga nangangailangan ng computing power (mga developer ng AI): Binibigyan ng BTTInferGrid ang mga developer ng standard at uniform na API interface upang makapag-access sa distributed GPU resources sa buong mundo.

· Network Guardians (Validators): Sumasali sa decentralizadong sistema ng pag-verify at pag-score, nag-audit at nagtataguyod ng random na pagsubok sa performans ng mining nodes, nagtatukoy ng anomalous na pag-uugali at nagpapanatili ng kalidad ng serbisyo ng network. Samantala, natatanggap ng mga validator ang mga reward sa pamamagitan ng pagpapanatili ng integridad ng network, upang magkaisa sa pagtataguyod ng katapatan at katiyakan ng network.

Sa kabuuan, para sa mga developer ng AI, ang BTTInferGrid ay nag-aalok ng mas mura, mataas na skalabiliidad, at ligtas at mapagkakatiwalaang AI inference service, na epektibong naglulutas ng mga problema sa paghinto ng produkto at pagkawala ng mga kliyente dahil sa kakulangan sa computing power. Para sa mga tagapagbigay ng GPU, ito ay nagpapalawak ng mga global na edge at nakatigil na hardware resources, at nagtatayo ng isang patuloy na channel ng kita para sa mga tagapagbigay ng GPU, upang ang bawat yunit ng computing power ay maaaring magbigay ng kanyang tamang halaga sa panahon ng inference.

Sa pagpapatupad ng partikular na produkto, iba sa tradisyonal na sentralisadong cloud provider na gumagamit ng mabigat na modelo na “una ay maglagay ng hardware, pagkatapos ay maghintay ng demand”, ang DePIN ay natural na nakakaranas ng hamon sa pag-uugnay sa parehong direksyon mula sa simula—ang sobrang suplay ay magdudulot ng pagkakabigay ng node at pagbagsak ng ekonomiya ng token, habang ang kakulangan sa suplay ay magdudulot ng pagkasira sa karanasan ng developer at efisiyensiya ng sistema. Sa kabutihang-loob, ang BTTInferGrid ay nagtataguyod ng malinaw, matatag, at demand-driven na estratehiya sa pagpapalawak sa mga yugto, at tinatanggal ang walang-ayos at mapagkukunan na paglago, at nagtataglay ng prioridad sa paggamit ng mga yaman, katatagan ng ekonomiya, at tiyak na pagpapalawak ng arkitektura.

· Mga maikling layunin (2026): Pagsisimula ng network, pagkumpleto ng pagkonekta sa mga pangunahing node at pagpapatotoo sa distributed inference service, at pagpapalawak nang paulit-ulit ng sukat ng GPU nodes.

· Layunin sa gitnang panahon (2027): Pagpapalawak ng ekosistema, pagpapabuti ng katatagan at pagkakaroon ng privacy at seguridad sa network, kasabay ng pagkakaroon ng kompatibilidad sa mas maraming format ng AI model at framework ng inference, at pagpapalawak nang paulit-ulit sa mga aplikasyon tulad ng model fine-tuning.

· Mababaw na layunin (2028 at patuloy): Maging AI-native na pangunahing imprastruktura, at bumuo ng computing layer na pinakamahusay para sa AI Agent at automated applications, na nagbibigay ng flexible computing power para sa malalaking AI applications, upang sa huli ay magkakaroon ng koordinadong paggalaw ang computing power, distributed storage, at on-chain smart contracts sa isang iisang arkitektura.

Sa pagpapatupad, ang BTTInferGrid ay gumagamit din ng estratehiyang pag-unlad sa mga yugto. Sa panahon ng paglunsad, ang network ay pangunahing gumagamit ng mga propesyonal na GPU, at ang pagkonekta ng supply side (miners) ay kailangang masuri. Ang mga user sa demand side ay maaaring magamit ang mga serbisyo ng inference sa pamamagitan ng platform. Sa hinaharap, ito ay magiging isang bukas na supercomputing grid: susuportahan nito ang iba’t ibang uri ng GPU tulad ng consumer-grade, professional-grade, at data center-grade, at magkakaroon ng pag-access at pricing base sa performance; bukas na ang pagkonekta sa miners kasama ang pagpapakilala ng mekanismo ng staking upang siguraduhin ang kalidad ng serbisyo; samantala, bukas na ang unified API interface sa demand side, na compatible sa iba’t ibang format ng AI models at inference frameworks, at nag-aalok ng flexible deployment options.

Kasalukuyan, ang BTTInferGrid ay nagsagawa ng successful integration sa maraming pangunahing open-source AI large models, kabilang ang Qwen3.6 27B at Qwen2.5 7B Instruct mula sa Alibaba Cloud Qwen series, at ang Llama 3.1 8B Instruct mula sa Meta. Maaari ng mga AI developer na i-customize ang paggamit ayon sa kanilang mga pangangailangan sa praktikal na business scenarios. Sa hinaharap, magpapatuloy ang platform sa pagpapalawak ng model ecosystem upang bigyan ng karagdagang suporta ang mga developer sa mga pinakabagong model.

Mas mahalaga pa, may suportang matibay ang BTTInferGrid sa matagal nang pagkakaroon ng BitTorrent at BTFS, na nagbibigay sa kanya ng natural na pangunahing kalamangan. Ang BitTorrent at ang BTFS nito ay nakapagpapalalim na sa larangan ng decentralized storage, kung saan ang BitTorrent ay may higit sa 100 milyong aktibong user at 2 bilyon na pag-install, na napatunayan na ang DePIN model ay maaaring magtagumpay, at nakapag-imbak ng mga matatag na kakayahan tulad ng pagpapalakas ng mga yunit, pagbibigay ng token incentive, on-chain settlement, at community management. Bilang estratehikong produkto ng BitTorrent sa pagpapalawak sa AI sector, ang BTTInferGrid ay batay sa upgraded na BTFS service, na makakapaghatid nang walang pagkakamali ng mga matatag na karanasan sa larangan ng AI inference computing power, at makakatulong nang mabilis sa paglago ng ecosystem.

Sa pamamagitan ng decentralized technology, binigo ng BTTInferGrid ang industriyal na problema ng pagkakaroon ng parehong idle at kakulangan sa computing power. Ang kanyang open access, decentralized collaboration, verifiable contributions, at community-driven development ay hindi lamang isang malakas na paglalaban laban sa tradisyonal na sentralisadong monopolyo sa computing power, kundi naglalayong magbigay ng isang malikhaing bagong pananaw sa decentralized global computing power, batay sa malinaw na product positioning at matibay na teknikal na pundasyon. Dito, bawat idle computing power ay mabubuhay muli, at bawat developer ay makakakuha ng access sa intelligent future sa mababang gastos.