बिटटॉरेंट ने BTTInferGrid, एक डिसेंट्रलाइज्ड एआई इन्फरेंस कंप्यूटिंग नेटवर्क लॉन्च किया

जबकि AI एजेंट उद्यमिक कार्यप्रवाह, स्वचालित उत्पादन और स्वतंत्र निष्पादन जैसे विभिन्न जटिल परिदृश्यों में लागू हो रहे हैं, वैश्विक AI उद्योग आधिकारिक रूप से "प्रतिक्रियाशील" से "स्वतंत्र निष्पादन" के नए चरण में प्रवेश कर चुका है, और उद्योग प्रतिस्पर्धा का केंद्र अब केवल बड़े मॉडल पैरामीटर की तुलना से बाहर होकर लागू करने की क्षमता पर स्थानांतरित हो गया है, और मजबूत तार्किक निष्कर्ष निकालने की क्षमता, यह परिवर्तन समर्थित करने की मूल आधारशिला है।

अनुप्रयोग के मामलों में परिवर्तन ने ऊपरी कैलकुलेशन बुनियादी ढांचे की मांग में मौलिक परिवर्तन ला दिया है: कैलकुलेशन खपत का केंद्र लगातार मॉडल प्रशिक्षण से बिजनेस इन्फरेंस की ओर विस्थापित हो रहा है, यह प्रवृत्ति अपरिवर्तनीय है। हालांकि, वर्तमान में प्रमुख केंद्रीकृत कैलकुलेशन प्रणाली, विशाल, उच्च आवृत्ति और तीव्र शीर्ष-निम्न उतार-चढ़ाव वाले इन्फरेंस अनुरोधों के सामने, उच्च संचालन लागत, लचीली स्केलिंग की कमजोरी और सेवा स्थिरता की कमी जैसी समस्याओं को प्रकट करती है, जिससे पूरा AI उद्योग कैलकुलेशन आपूर्ति के स्तर पर विकास की समस्या का सामना कर रहा है।

17 जून को, प्राचीन डिसेंट्रलाइज्ड ट्रांसमिशन इकोसिस्टम BitTorrent ने एक स्ट्रैटेजिक उत्पाद—BTTInferGrid का लॉन्च किया, जो AI इन्फरेंस सेगमेंट को टारगेट करता है और एक डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूटिंग नेटवर्क बनाता है। यह प्लेटफॉर्म डिसेंट्रलाइज्ड डिस्ट्रीब्यूटेड आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो विश्वभर के बिखरे हुए अव्यवस्थित GPU कंप्यूटिंग रिसोर्सेज को कुशलतापूर्वक एकत्रित करता है, रिसोर्स सप्लाई और AI डेवलपर्स के बीच की कनेक्शन बाधाओं को हटाता है, और एक खुला, आसानी से एक्सेस करने योग्य, ऑन-चेन सत्यापन योग्य परिणामों वाली, और फ्लेक्सिबल यूज़-आधारित बिलिंग के साथ AI इन्फरेंस कंप्यूटिंग सेवाएं प्रदान करता है।

डिसेंट्रलाइज्ड तकनीक के लाभों के आधार पर, BTTInferGrid ने उच्च समानांतरता और लोड उतार-चढ़ाव के स्थितियों में पारंपरिक केंद्रीकृत कैलकुलेशन क्षमता की कमियों को पूरा किया है और कैलकुलेशन आपूर्ति के बिंदु पर एक क्रांतिकारी क्रांति लाई है, जिससे पूरे कैलकुलेशन इकोसिस्टम के संसाधन वितरण और प्रवाह तर्क को पुनः परिभाषित किया गया है।

इसी बीच, BTTInferGrid, BitTorrent द्वारा अपनी मौजूदा BTFS सेवा के आधार पर विकसित एक स्ट्रैटेजिक उत्पाद है, जो न केवल BitTorrent की दीर्घकालिक डिसेंट्रलाइज्ड रिसोर्स स्केड्यूलिंग क्षमता को स्टोरेज से कैलकुलेशन क्षेत्र में महत्वपूर्ण रूप से विस्तारित करता है, बल्कि इसका डिसेंट्रलाइज्ड AI क्षेत्र में महत्वपूर्ण कदम भी है।

BTTInferGrid डिसेंट्रलाइज्ड मॉडल का उपयोग करके कैलकुलेशन पावर सप्लाई सिस्टम को पुनर्गठित करना चाहता है, जिससे AI इन्फरेंस कैलकुलेशन लागत की अधिकता और सप्लाई की कमी जैसी समस्याओं का समाधान हो सके, जिससे लागत कम होगी और कार्यक्षमता बढ़ेगी, साथ ही बड़े मॉडल के इन्फरेंस की दक्षता में सुधार होगा, जिससे उद्योग को उच्च प्रदर्शन, उच्च टिकाऊपन और उच्च लागत-कुशलता वाली कैलकुलेशन बुनियादी ढांचा प्रदान किया जा सके।

यदि 2024 से 2025 तक का समय AI उद्योग का “हजार मॉडल्स का युद्ध” और लाखों GPU क्लस्टर द्वारा नियंत्रित पैरामीटर हथियारबंदी का समय था, तो 2026 में, AI Agent के बड़े पैमाने पर लागू होने के साथ, AI ने बड़े पैमाने पर अनुप्रयोगों के उत्साह के “इन्फरेंस एज” में प्रवेश कर लिया है। AI इन्फरेंस मॉडल के मूल्य को व्यावहारिक रूप देने का महत्वपूर्ण चरण है, जो “प्रशिक्षित मॉडल” को वास्तविक अनुप्रयोगों, व्यावसायिक मूल्य और दैनिक सेवाओं में परिवर्तित कर सकता है। संक्षेप में, प्रशिक्षण “AI को सिखाना” है, जबकि इन्फरेंस “AI को व्यावहारिक रूप से उपयोग करना” है—उदाहरण के लिए, एक स्वयंचालित गाड़ी जो कभी नहीं चली गई सड़क पर पार्किंग साइन की पहचान करती है, वह एक प्रमुख इन्फरेंस क्रिया है। इन्फरेंस क्षमता AI उत्पादों के उपयोगकर्ता अनुभव, संचालन लागत और व्यावसायिक मूल्य को सीधे प्रभावित करती है।

उद्योग में सहमति है कि भविष्य में 70% से अधिक कैलकुलेशन संसाधन निष्कर्षण परिदृश्यों के लिए उपयोग किए जाएंगे। ओरेकल ने पूर्वानुमान लगाया था कि निष्कर्षण कैलकुलेशन का बाजार आकार अंततः प्रशिक्षण कैलकुलेशन को पार कर जाएगा। चीनी इंजीनियरिंग अकादमी के सदस्य जेंग वेमिन ने भी बताया कि वर्तमान में अधिकांश कैलकुलेशन उपयोगकर्ताओं और बड़े मॉडलों के दैनिक अंतर्क्रियाओं में खर्च हो रहा है। लागत संरचना के अनुसार, बड़े मॉडल निष्कर्षण खर्च में मानव शक्ति केवल 3% है, डेटा 2% है, और कैलकुलेशन का हिस्सा 95% है; शीर्ष एप्लिकेशन की कैलकुलेशन लागत बहुत अधिक है, ChatGPT की दैनिक निष्कर्षण लागत लगभग 700,000 डॉलर है, DeepSeek V3 की 87,000 डॉलर है।

जब AI कैलकुलेशन की मांग केवल कुछ टेक दिग्गजों के केंद्रीकृत प्रशिक्षण से विभिन्न उद्योगों के लाखों डेवलपर्स के व्यावसायिक निष्कर्षण स्थितियों तक फैल गई, तो नींव के बुनियादी ढांचे के मूल्यांकन मानदंड भी बदल गए। प्रशिक्षण काल में, डेवलपर्स मुख्य रूप से कैलकुलेशन के केंद्रीकृत पैमाने और दक्षता पर ध्यान केंद्रित करते थे; निष्कर्षण काल में, AI सेवाएं लाखों अंतिम उपयोगकर्ताओं के सीधे सम्पर्क में आती हैं, जिससे दिनभर में अरबों इंटरैक्शन होते हैं और विशाल कैलकुलेशन खपत होती है, इसलिए डेवलपर्स का ध्यान प्रत्येक कॉल की लागत, प्रतिक्रिया समय और सेवा स्थिरता पर स्थानांतरित हो गया। आज, कैलकुलेशन आपूर्ति, कॉल लागत और सेवा उपलब्धता AI बुनियादी ढांचे के मूल्यांकन के मुख्य मापदंड बन गए हैं, और AI अनुप्रयोगों के सफलतापूर्वक लागू होने का निर्णय करने वाले महत्वपूर्ण कारक हैं।

हालांकि, घातीय रूप से बढ़ती निष्कर्षण मांग के सामने, प्रमुख केंद्रीकृत कैलकुलेशन व्यवस्थाओं की कमियाँ धीरे-धीरे सामने आ रही हैं: GPU किराया लगातार बढ़ रहा है, प्लेटफॉर्म सेवाएँ बार-बार अक्षम हो रही हैं, और कई AI अनुप्रयोग गणना लागत के कारण बंद हो गए हैं। ये समस्याएँ निम्नलिखित तीन पहलुओं में केंद्रित हैं:

एक, कैलकुलेशन स्केड्यूलिंग की लचीलापन की कमी, जिससे ट्रैफ़िक के शीर्ष और निम्न के बदलावों का सामना नहीं किया जा सकता, लागत और स्थिरता के असंतुलन की स्थिति में फंस जाता है: शीर्ष AI कंपनियाँ और क्लाउड प्रदाता लगातार कैलकुलेशन बुनियादी ढांचे में निवेश बढ़ा रहे हैं, लेकिन निष्कर्षण की मांग तेजी से बढ़ रही है और स्पष्ट शीर्ष-निम्न विशेषता दिखाती है—दिन के समय कार्यालय या मार्केटिंग के शीर्षकाल में अनुरोधों की मात्रा दहलीज़ पर पहुँच सकती है; रात में अचानक गिर जाती है। केंद्रीकृत डेटासेंटर में लचीली स्केड्यूलिंग क्षमता की कमी होती है, जिससे इस प्रकार के गतिशील परिवर्तनों के साथ समायोजित होना मुश्किल होता है: यदि शीर्षकाल के अनुसार संरचना की जाए, तो निम्नकाल में अवमूल्यन लागत अत्यधिक होती है; यदि औसत के अनुसार संरचना की जाए, तो शीर्षकाल में सेवा में विघ्न होता है, "उच्च लागत" और "कम स्थिरता" के बीच कठिन परिस्थिति में पड़ जाता है। इसके साथ ही, केंद्रीकृत कैलकुलेशन को डेटासेंटर निर्माण, बिजली, संचालन, व्यावसायिक लाभ आदि कई स्तरों की लागतों को जोड़ना पड़ता है, जिससे अंततः कैलकुलेशन की लागत अत्यधिक हो जाती है, जिससे मध्यम और छोटे नवप्रवर्तक टीमों के प्रयोग के स्थान में प्रचुर मात्रा में संकुचन होता है, और बाज़ार को लागत के लाभों के साथ-साथ लचीली स्केड्यूलिंग क्षमता प्रदान करने वाले नए समाधान की आवश्यकता है।

दूसरा, GPU किराए की कीमतें लगातार बढ़ रही हैं, जिससे छोटे और मध्यम उद्यमों और विकासकर्ताओं के नवाचार के कार्यान्वयन में बाधा उत्पन्न हो रही है: ओपन सोर्स बड़े मॉडल (जैसे Qwen, DeepSeek आदि) ने AI क्षेत्र में प्रवेश की सीमा कम कर दी है, लेकिन मॉडल के डिप्लॉयमेंट और चलाने के लिए अभी भी स्थिर, सस्ते और आसानी से उपलब्ध इन्फरेंस कैपेसिटी की आवश्यकता होती है। हालाँकि, वास्तविकता यह है कि GPU किराए की कीमतें लगातार बढ़ रही हैं; मुख्य H100 GPU के मामले में, प्रति कार्ड प्रति घंटे किराया 2025 अक्टूबर में 1.70 डॉलर से बढ़कर 2026 मार्च में 2.35 डॉलर हो गया, जो छह महीने में लगभग 40% की वृद्धि है। उच्च लागत के कारण कई उत्कृष्ट समाधानों के साथ व्यक्तिगत विकासकर्ता और छोटे और मध्यम उद्यम पीछे हट गए हैं, "मॉडल है, लेकिन कैपेसिटी नहीं" की स्थिति में फंस गए हैं, जिससे AI उद्योग की नवाचार क्षमता और पैमाने पर विकास परगट होता है।

तीसरा, वैश्विक स्तर पर बड़ी मात्रा में अव्यवहृत GPU संसाधन अप्रभावी ढंग से उपयोग किए जा रहे हैं, जिससे आपूर्ति और मांग में गंभीर असमंजस पैदा हो गया है: बाजार के "कैलकुलेशन की कमी" के स्पष्ट विपरीत, विश्वभर में व्यक्तिगत उपकरणों, विश्वविद्यालयों के प्रयोगशालाओं, छोटे सर्वर रूमों और क्रिप्टोकरेंसी स्थानांतरण के बाद शेष बचे सुविधाओं में विशाल मात्रा में अव्यवहृत हाई-परफॉरमेंस GPU कैलकुलेशन संसाधन जमा हुए हैं। मानकीकृत एक्सेस चैनल और कुशल स्केड्यूलिंग इंजन की कमी के कारण, ये कैलकुलेशन संसाधन मुख्यधारा के इन्फरेंस बाजार में प्रवेश नहीं कर पा रहे हैं, जिससे मांग पक्ष पर "एक कार्ड के लिए कठिनाई" और आपूर्ति पक्ष पर "कैलकुलेशन की सोयी हुई स्थिति" का साथ-साथ असमंजस पैदा हो गया है, संसाधन का उपयोग दर में बहुत बड़ा सुधार का स्थान है, और आपूर्ति-मांग के असमंजस को तुरंत हल किया जाना चाहिए।

इस प्रकार, वर्तमान में AI निष्कर्षण कैपेसिटी बाजार तीन आकारिक समस्याओं का सामना कर रहा है: एक ओर, केंद्रीकृत आपूर्ति लागत और लचीलेपन को साथ नहीं रख सकती, दूसरी ओर, AI नवाचार को दबाने के लिए कैपेसिटी किराया लगातार बढ़ रहा है, और तीसरी ओर, विशाल मात्रा में अव्यवहृत GPU संसाधन लंबे समय तक सुप्त रहे हैं। इन सभी उद्योग समस्याओं के सम्मुख, BTTInferGrid डिसेंट्रलाइज्ड प्रौद्योगिकी के साथ कैपेसिटी की आपूर्ति और मांग के असंगति के समाधान के लिए एक नया समाधान प्रस्तुत करता है।

BTTInferGrid, एक डिसेंट्रलाइज्ड तरीके से, वैश्विक रूप से विखरित अव्यवस्थित GPU संसाधनों को बड़ी संख्या में AI डेवलपर्स के साथ दक्षतापूर्वक जोड़ता है, जिससे केंद्रीयकृत कैलकुलेशन के मोनोपोली और बॉटलनेक को मूल स्तर पर तोड़ा जा सके। एक ओर, प्लेटफॉर्म बिखरे हुए अव्यवस्थित GPU कैलकुलेशन को एकीकृत करके एक खुला और साझा कैलकुलेशन बुनियादी ढांचा बनाता है; दूसरी ओर, आपूर्ति और मांग के बीच कनेक्शन को सुगम बनाकर पारंपरिक केंद्रीयकृत मॉडल की प्रवेश बाधाओं और मूल्य निर्धारण के काले बक्से को समाप्त करता है। साथ ही, DePIN के प्रोत्साहन और सहयोगी तंत्र के समर्थन से, BTT InferGrid लगातार उच्च लागत-दक्षता वाली इनफ़रेंस कैलकुलेशन प्रदान करता है, जिससे कैलकुलेशन लागत में उच्चता और आपूर्ति की कमी जैसी मूलभूत समस्याओं का मूल स्तर पर हल मिलता है, और बड़े मॉडल्स की इनफ़रेंस क्षमता और व्यावसायिक मूल्य को सचमुच सक्षम बनाता है।

BTTInferGrid का उद्देश्य स्पष्ट और निर्दिष्ट है: यह AI अनुमान परिदृश्यों के लिए एक डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूटिंग नेटवर्क बनाने पर केंद्रित है, जो वैश्विक अव्यवस्थित GPU कंप्यूटिंग सप्लाई को AI अनुमान मांग से जोड़ता है और खुली पहुंच, परिणामों की जांच योग्यता और उपयोग के आधार पर शुल्क लेने वाली वैश्विक AI कंप्यूटिंग सेवा प्रदान करता है।

विशेष रूप से, BTTInferGrid DePIN निचले स्तर के नेटवर्क मैकेनिज्म का उपयोग करके कैलकुलेशन की आपूर्ति और तीव्र वृद्धि पाए जा रहे AI निष्कर्षण की मांग को सटीक रूप से मेल देता है, जिससे आपूर्ति और मांग दोनों पक्षों को द्विदिशात्मक मूल्य प्रदान होता है:

· गणना आपूर्ति के पक्ष में, वैश्विक रूप से बिखरे हुए अव्यवहृत GPU संसाधनों को दक्षतापूर्वक एकत्रित करके एक खुला और साझा गणना आधार बनाया जाता है। इसके साथ ही, DePIN के प्रोत्साहन और बुद्धिमान समय-सारणीकरण तंत्र का उपयोग करके, एक ओर गणना धारकों के लिए एक कम बाधा वाला, स्थायी आय प्रवाह प्रदान किया जाता है, जिससे वैश्विक रूप से "सोए हुए GPU" को वास्तविक रूप से "प्रवाहित संपत्ति" में बदला जा सकता है; दूसरी ओर, स्थिर और लचीली स्केलिंग की गारंटी प्रदान करके, एक उच्च किफायती, उच्च विस्तारयोग्य, सुरक्षित और विश्वसनीय वैश्विक निष्कर्षण सेवा का निर्माण किया जाता है।

· ग्लोबल AI डेवलपर्स के लिए, BTTInferGrid एक सुविधाजनक एक्सेस, ब्लॉकचेन पर परिणाम सत्यापन और उपयोग के आधार पर शुल्क वाली ग्लोबल इन्फरेंस सेवा प्रदान करता है। केंद्रीकृत क्लाउड विक्रेताओं की उच्च मूल्य अधिभार के विपरीत, BTTInferGrid के पास अत्यधिक लागत लाभ और लचीली स्केलिंग क्षमता है, जो छोटे और मध्यम स्टार्टअप टीमों और स्वतंत्र डेवलपर्स को अपने व्यवसाय परीक्षण लागत कम करने, उत्पाद प्रमाणन और व्यवसाय अपडेट को कुशलता से पूरा करने में मदद करता है, साथ ही ऊपरी कैलकुलेशन सप्लाई इकोसिस्टम को सशक्त बनाता है।

इस प्रकार, BTTInferGrid एआई विकासकों की “एप्लिकेशन बैटल” चरण में कम लागत और उच्च लचीली कैलकुलेशन की तीव्र आवश्यकताओं को व्यावहारिक रूप से हल करता है और वैश्विक असंख्य अव्यवहृत हार्डवेयर संसाधनों के लिए सतत मूल्य निकासी का मार्ग प्रशस्त करता है।

इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि BTTInferGrid प्लेटफॉर्म एक स्व-पोषित सकारात्मक वृद्धि चक्र का सफलतापूर्वक निर्माण करेगा: अव्यवहारित GPU नोड्स का निरंतर विस्तार, निष्कर्षण की गणना लागत में निरंतर कमी, और अधिक डेवलपर्स को प्लेटफॉर्म पर आकर्षित करना; बाजार की मांग लगातार बढ़ती रहेगी, जिससे वैश्विक गणना आपूर्तिकर्ताओं को पारिस्थितिकी तंत्र में शामिल होने के लिए प्रेरित किया जाएगा। BTTInferGrid, केंद्रीकृत मॉडल के साथ गणना आपूर्ति को पुनर्गठित करता है, जिससे दुर्लभ और महंगी विशेष AI गणना को सुलभ, आवश्यकता के अनुसार उपयोग की जा सकने वाली AI सार्वजनिक नींव के रूप में परिवर्तित किया जाता है।

उत्पाद प्रदर्शन के लाभों के संदर्भ में, वर्तमान बाजार में अधिकांश केंद्रीयकृत GPU प्लेटफॉर्म में कैलकुलेशन शक्ति एक्सेस की उच्च बाधा, सेवा की विश्वसनीयता की कमी और आर्थिक मॉडल की दीर्घकालिक स्थिरता की समस्याएँ सामान्य हैं। BTTInferGrid ने निचले स्तर की आर्किटेक्चर पर ध्यान केंद्रित करके, कैलकुलेशन एग्रीगेशन, सेवा प्रमाणीकरण और आर्थिक प्रणाली की सततता के तीन मुख्य पहलुओं में समग्र क्रांति लाई है, जिससे एक अद्वितीय मुख्य प्रतिस्पर्धी लाभ बना है, जिसके विशिष्ट लाभ निम्नलिखित हैं:

1. खुला एक्सेस वाला कैलकुलेशन सप्लाई नेटवर्क, जो वैश्विक अव्यवस्थित GPU संसाधनों को तेजी से एकत्रित करता है: पारंपरिक क्लाउड कैलकुलेशन के लिए उच्च प्रवेश बाधाएँ होती हैं (जैसे कि अनुपालन वाले डेटासेंटर, स्थिर पब्लिक IP, महंगे स्विच आदि की आवश्यकता), जबकि BTTInferGrid एक वास्तविक रूप से खुला एक्सेस वाला कैलकुलेशन सप्लाई नेटवर्क बनाता है, जहाँ कोई भी व्यक्ति या संस्था, जिसके पास अव्यवस्थित GPU जैसे कैलकुलेशन संसाधन हों, बस बुनियादी प्रदर्शन पैरामीटर (जैसे VRAM क्षमता, कैलकुलेशन बेंचमार्क) और नेटवर्क स्थिरता की आवश्यकताओं को पूरा करते हों, उसे सीधे जोड़ा जा सकता है। इस डिज़ाइन से कैलकुलेशन संसाधनों की आपूर्ति के पक्ष में प्रवेश की बाधा बहुत कम हो जाती है, जिससे वैश्विक अव्यवस्थित GPU कैलकुलेशन को अत्यधिक तेजी से नेटवर्किंग और मैट्रिक्स-आधारित रूप से एकत्रित किया जा सकता है।

2. सत्यापित सेवा गुणवत्ता और नोड व्यवहार, डिसेंट्रलाइज्ड ट्रस्ट की चुनौती को हल करें: डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूटिंग की सबसे बड़ी चिंता विश्वसनीयता है—कैसे खनिकों को कम शक्ति वाले GPU से उच्च प्रदर्शन वाले कार्ड का दावा करने से रोकें? कैसे सुनिश्चित करें कि निष्कर्ष सत्य और विश्वसनीय हों? BTTInferGrid ने कार्य निर्धारण (बुद्धिमान वितरण), चुनौती सत्यापन (क्रिप्टोग्राफिक नमूना जांच), सहमति स्कोरिंग (गतिशील प्रतिष्ठा स्कोर) और ब्लॉकचेन-आधारित समन्वय (स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट पुरस्कार/दंड) के माध्यम से एक क्रॉस-वेरिफाय करने योग्य बंद चक्र बनाया है, जिससे निष्कर्षण सेवा की विश्वसनीयता में प्रभावी वृद्धि हुई है।

3. आवश्यकता-आधारित आर्थिक मॉडल द्वारा सतत पारिस्थितिकी तंत्र बनाएं: प्रारंभिक DePIN प्रोजेक्ट्स अक्सर "उच्च टोकन जारी करके नोड्स को अंधाधुंध माइनिंग के लिए आकर्षित करना, लेकिन वास्तविक मांग के अभाव के कारण टोकन अवमूल्यन, कीमत में गिरावट और नोड्स का पलायन" के मृत्यु सर्पिल में फंस जाते हैं। BTTInferGrid ने शुरुआत से ही वास्तविक मांग द्वारा संचालित पारिस्थितिकी तंत्र बनाने का लक्ष्य निर्धारित किया है—वास्तविक निष्कर्षण कॉल और नोड प्रदर्शन को केंद्रीय प्रोत्साहन के आधार के रूप में लेते हुए। केवल तभी AI डेवलपर्स वास्तव में मॉडल के उपयोग के लिए भुगतान करते हैं, जब गणना संसाधन प्रदाता को केंद्रीय लाभ हिस्सा और प्रतिष्ठा बढ़ावा प्राप्त होता है। यह डिज़ाइन सप्लाई स्केल और बाजार की मांग के बीच सकारात्मक समायोजन और वृद्धि को प्रोत्साहित करेगा, जिससे नेटवर्क पारिस्थितिकी तंत्र की दीर्घकालिक स्वस्थ और सतत विकास सुनिश्चित होगी।

सारांश में, पारंपरिक प्रवेश बाधाओं को तोड़कर, वैश्विक स्तर पर किसी भी उपलब्ध GPU को अपनी क्षमता मानकों के अनुसार सीमारहित रूप से जोड़ने वाले खुले सप्लाई ग्रिड से लेकर, कार्य नियोजन, चुनौती प्रमाणीकरण, सहमति मूल्यांकन और चेन पर पुरस्कार/दंड के चार चक्रीय बंद लूप द्वारा बनाई गई पूर्ण प्रक्रिया के लिए विश्वसनीयता की रक्षा, और फिर से अनुमानित बुलबुले से पूरी तरह से मुक्त होकर, प्रेरणा को वास्तविक AI निष्पादन कॉल की मांग पर आधारित करने वाले आधारभूत आर्थिक मॉडल तक—BTTInferGrid, कैलकुलेशन संसाधनों के आवंटन के मैकेनिज़्म को तीन पहलुओं—संसाधन संग्रह, सेवा विश्वसनीयता और मूल्य वितरण—से पुनः परिभाषित कर रहा है।

BTTInferGrid केवल एक “कैलकुलेशन पावर एग्रीगेशन” नहीं है, बल्कि एक उन्नत डिसेंट्रलाइज्ड कैलकुलेशन नेटवर्क है जो AI इन्फरेंस टास्क स्केड्यूलिंग और निष्पादन, कैलकुलेशन पावर की आपूर्ति और मांग का स्मार्ट मैचिंग और कनेक्शन, और ब्लॉकचेन पर संसाधन समन्वय और क्लीयरिंग जैसे बहुत सारे कार्यों को एकीकृत करता है।

BTTInferGrid के डिसेंट्रलाइज्ड कैलकुलेशन इकोसिस्टम में, सभी प्रतिभागी कैलकुलेशन के "आपूर्ति, उपयोग और प्रमाणीकरण" के चारों ओर तीन प्रमुख भूमिकाएँ बनाते हैं:

· कैलकुलेशन सप्लायर (माइनर): अव्यवस्थित GPU संसाधन प्रदान करते हैं, AI निष्कर्षण कार्यों को स्वीकार करते हैं और निष्पादित करते हैं, प्रणाली वैधीकृत वास्तविक कार्य, कार्य पूर्णता गुणवत्ता और गतिशील प्रदर्शन स्कोर के आधार पर संबंधित पुरस्कार स्वचालित रूप से आवंटित करती है।

· कैलकुलेशन डिमांड साइड (AI डेवलपर्स): BTTInferGrid स्टैंडर्ड और यूनिफाइड API सर्विस इंटरफेस प्रदान करता है, जो डेवलपर्स को वैश्विक वितरित GPU संसाधनों तक पहुंच प्रदान करता है।

· नेटवर्क गार्डियन (वैलिडेटर): डिसेंट्रलाइज्ड वैलिडेशन और रेटिंग सिस्टम में भाग लें, माइनिंग नोड्स के कंप्यूटेशनल प्रदर्शन की ऑडिट और रैंडम चैलेंज करें, असामान्य व्यवहार की पहचान करें और नेटवर्क सेवा गुणवत्ता को बनाए रखें। इसके साथ ही, वैलिडेटर नेटवर्क की पूर्णता को बनाए रखकर पुरस्कार प्राप्त करते हैं और नेटवर्क की निष्पक्षता और विश्वसनीयता को सुनिश्चित करते हैं।

सामान्य रूप से, AI डेवलपर्स के लिए, BTTInferGrid एक लागत-कुशल, उच्च स्केलेबल और सुरक्षित विश्वसनीय AI निष्कर्षण सेवा प्रदान करता है, जो कैलकुलेशन की कमी के कारण होने वाली उत्पाद विघटन और ग्राहक अपवाह की समस्या को प्रभावी ढंग से कम करता है। GPU प्रदाताओं के लिए, यह वैश्विक किनारे और अव्यवहृत हार्डवेयर संसाधनों को सक्रिय करता है, GPU संसाधन प्रदाताओं के लिए एक स्थायी आय प्रवाह स्थापित करता है, ताकि प्रत्येक कैलकुलेशन शक्ति निष्कर्षण युग में अपना वांछित मूल्य प्रदान कर सके।

उत्पाद के वास्तविक कार्यान्वयन में, पारंपरिक केंद्रीकृत बादल फर्मों के "पहले हार्डवेयर जमा करें, फिर मांग का इंतजार करें" भारी संपत्ति मॉडल से अलग, DePIN शुरुआती चरण में प्राकृतिक रूप से द्विदिशीय समन्वय की चुनौतियों का सामना करता है—आपूर्ति अधिक होने से नोड्स अव्यवहारित हो जाते हैं और टोकन अर्थव्यवस्था टूट जाती है, जबकि आपूर्ति कम होने से डेवलपर अनुभव और प्रणाली की दक्षता प्रभावित होती है। इसके लिए, BTTInferGrid एक स्पष्ट, स्थिर और मांग-आधारित चरणबद्ध शुरुआती रणनीति अपनाता है, जो अनियंत्रित और अतिरिक्त विस्तार को छोड़कर, संसाधन उपयोग दक्षता, आर्थिक स्थायित्व और प्रौद्योगिकी संरचना के स्थिर विस्तार पर पहले केंद्रित होता है।

· छोटी अवधि का लक्ष्य (2026): नेटवर्क को स्टार्ट करें, बुनियादी कोर नोड्स को जोड़ें और वितरित निष्कर्षण सेवाओं की पुष्टि करें, GPU नोड्स के पैमाने को धीरे-धीरे बढ़ाएं।

· मध्यम अवधि का लक्ष्य (2027): पारिस्थितिकी को विविध बनाना, नेटवर्क सेवाओं की स्थिरता और गोपनीयता सुरक्षा को सुधारना, और अधिक AI मॉडल फॉर्मेट और इन्फरेंस फ्रेमवर्क के साथ संगतता बनाना, जिसके साथ-साथ मॉडल फाइन-ट्यूनिंग जैसे अनुप्रयोगों की ओर धीरे-धीरे बढ़ना।

· दीर्घकालिक लक्ष्य (2028 और उसके बाद): AI-नेटिव नींव की बुनियादी ढांचा बनना, जो AI एजेंट और स्वचालित अनुप्रयोगों के लिए प्राथमिक कैलकुलेशन लेयर बनाए, बड़े पैमाने पर AI अनुप्रयोगों के लिए लचीली कैलकुलेशन समर्थन प्रदान करे, और अंततः कैलकुलेशन, वितरित स्टोरेज और ब्लॉकचेन पर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स को एक समन्वयित आर्किटेक्चर में सह-चलन के लिए सक्षम बनाए।

कार्यान्वयन में, BTTInferGrid भी चरणबद्ध विकास रणनीति अपनाता है। शुरुआती चरण में, नेटवर्क प्रोफेशनल GPU पर केंद्रित होगा, और कैपेसिटी सप्लाई (माइनर्स) के जुड़ने के लिए समीक्षा की आवश्यकता होगी, जबकि मांग ओर के उपयोगकर्ता प्लेटफॉर्म के माध्यम से इन्फरेंस सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं। भविष्य में, यह एक पूर्ण खुला सुपरकंप्यूटिंग ग्रिड में विकसित होगा: जिसमें कंस्यूमर-लेवल, प्रोफेशनल-लेवल, और डेटासेंटर-लेवल के विभिन्न GPU प्रकारों का समर्थन होगा, और प्रदर्शन के आधार पर ग्रेडिंग, जुड़ने और मूल्य निर्धारण किया जाएगा; माइनर्स के लिए खुली पहुंच होगी, साथ ही सेवा गुणवत्ता की गारंटी के लिए स्टेकिंग मैकेनिज़्म शामिल किया जाएगा; मांग ओर पर एक समन्वित API इंटरफ़ेस खोला जाएगा, जो विभिन्न AI मॉडल फॉरमैट्स और इन्फरेंस फ्रेमवर्क्स के साथ संगत होगा, और लचीले डिप्लॉयमेंट विकल्प प्रदान करेगा।

वर्तमान में, BTTInferGrid ने कई प्रमुख AI ओपन-सोर्स बड़े मॉडल्स को सफलतापूर्वक एकीकृत कर लिया है, जिनमें अलीबाबा क्लाउड के Qwen3.6 27B और Qwen2.5 7B Instruct, और Meta के Llama 3.1 8B Instruct शामिल हैं। AI डेवलपर्स अपनी वास्तविक व्यावसायिक परिस्थितियों के अनुसार आवश्यकता के आधार पर लचीले ढंग से मॉडल्स का उपयोग कर सकते हैं। भविष्य में, प्लेटफॉर्म मॉडल इकोसिस्टम को लगातार विस्तारित करता रहेगा और डेवलपर्स को अधिक अग्रणी मॉडल्स का समर्थन प्रदान करेगा।

इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि BTTInferGrid के पास BitTorrent और BTFS के लंबे समय के अनुभव के आधार पर प्राकृतिक विकास का लाभ है। BitTorrent और इसका BTFS डिसेंट्रलाइज्ड स्टोरेज क्षेत्र में कई वर्षों से गहराई से काम कर रहे हैं, जिसमें BitTorrent के पास 100 मिलियन से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ता और 2 बिलियन से अधिक स्थापनाएँ हैं, जिससे DePIN मॉडल की संभावना सफलतापूर्वक साबित हो चुकी है और संसाधन एकीकरण, टोकन प्रोत्साहन, ब्लॉकचेन पर सेटलमेंट, समुदाय संचालन जैसी परिपक्व क्षमताएँ संचित हो चुकी हैं। BitTorrent के AI क्षेत्र में रणनीतिक उत्पाद के रूप में, BTTInferGrid BTFS सेवा पर आधारित है और इन परिपक्व अनुभवों को AI निष्कर्षण की गणना क्षमता क्षेत्र में बिना किसी बाधा के स्थानांतरित कर सकता है, जिससे पारिस्थितिकी का तेजी से विकास हो सकता है।

डिसेंट्रलाइज्ड तकनीक के आधार पर, BTTInferGrid ने "कैलकुलेशन क्षमता का बर्बाद होना" और "कैलकुलेशन क्षमता की कमी" के साथ उद्योग की समस्या को सटीकता से हल किया है। इसकी ओपन एक्सेस, डिसेंट्रलाइज्ड सहयोग, वेरिफाय करने योग्य योगदान और समुदाय-निर्मित अवधारणाएँ केवल पारंपरिक केंद्रीकृत कैलकुलेशन मोनोपोली के खिलाफ एक मजबूत छलांग ही नहीं हैं, बल्कि स्पष्ट उत्पाद स्थिति और मजबूत तकनीकी आधार के साथ एक डिसेंट्रलाइज्ड वैश्विक कैलकुलेशन का एक कल्पनाशील नया दृश्य भी आकर्षित करती हैं। यहाँ, हर अव्यवहारित कैलकुलेशन क्षमता को सक्रिय किया जाएगा, और हर डेवलपर सस्ती लागत पर स्मार्ट भविष्य तक पहुँच सकता है।