SCALE NETWORK — AI + ब्लॉकचेन

Scale Network एक AI इंफ्रास्ट्रक्चर परितंत्र बना रहा है, जहाँ भागीदार नेटवर्क को संसाधन प्रदान कर सकते हैं और इसके माइनिंग प्रणाली के माध्यम से SCALE कमा सकते हैं।

यह प्रोजेक्ट वितरित कंप्यूटिंग, डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर और AI वर्कलोड्स को जोड़ता है, जिसमें SCALE को परितंत्र के भरपूर गतिविधियों को संचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

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अब उद्योग के AI में एक अंधबिंदु है: सभी "मॉडल" बेच रहे हैं, लगभग कोई भी "उस मॉडल को उत्पादन में वास्तविक रूप से काम करने देने वाली बुनियादी ढांचा" नहीं बेच रहा।

यह विरोधाभास है - कंपनियाँ LLMs, एजेंट्स, आंतरिक चैटबॉट्स में बजट खर्च कर रही हैं, लेकिन अधिकांश विफलताएँ मॉडल की गुणवत्ता के बारे में नहीं हैं। वे नीचे के डेटा के बारे में हैं, जो अभी भी टुकड़ों में है, सिंक नहीं हुआ है, और सुरक्षित रूप से और उचित शासन के साथ मॉडल में प्रवेश करना असंभव है।

🔺 वास्तविक प्रश्न यह नहीं है कि "कौन सा मॉडल बेहतर है" - बल्कि यह है कि क्या किसी संगठन का डेटा AI के संपर्क में आने के लिए तैयार है।

🔺 नियमित उद्योगों - वित्त, स्वास्थ्य, रक्षा, विमानन - के लिए, बाधा और भी अधिक है: आपको AI की आवश्यकता है जो जटिल डेटा को संभालता है और हवा-अलग या स्थानीय पर्यावरण में चलता है, कहीं जहाँ सबसे अधिक उपभोक्ता-सामने AI SaaS कभी नहीं पहुँचता।

🔺 इसीलिए हाल के समय में सबसे दिलचस्प मामले क्रिप्टो-मूल AI स्टार्टअप्स से नहीं, बल्कि पूर्ण-स्टैक बुनियादी ढांचा प्रदाताओं से आ रहे हैं - Scale Network, पहले ही कई संगठनों के लिए सक्रिय है, जो अंतर्राष्ट्रीय हवाईअड्डों (चंगी, شنغहाई) और सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणालियों (Public Health England) के स्तर पर काम करते हैं।

इसीलिए "AI बुनियादी ढांचा" महत्वपूर्ण संगठनों की दृष्टि में "AI मॉडल" से पृथक चर्चा होता जा रहा है - मॉडल प्रतिस्थापनीय हैं, लेकिन डेटा → AI → क्रिया को jोड़ने वाली परत ही AI को उत्पादन में सफलतापूर्वक सफलता प्रदान करती है।

अन्य को क्या लगता है कि परिचय में AI के पहले प्रवाह में, AI के प्रति प्रभावशाली प्रभाव का प्रमुख कारण "बुनियादी" है? 🔄

सावधानी: व्यक्तिगत मत, वित्तीय सलाह नहीं। कोई भी निर्णय लेने से पहले DYOR करें।

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