Jensen Huang Mengatakan AI Terbuka dan Tertutup Akan Hidup Berdampingan: Apa Artinya bagi Kripto dan AI Terdesentralisasi
2026/08/02 08:06:00
Pandangan CEO NVIDIA Jensen Huang bahwa kecerdasan buatan terbuka dan propietaris akan berkembang bersama memiliki implikasi jauh melampaui persaingan di antara laboratorium AI terkemuka. Jika bobot model canggih menjadi lebih tersedia secara luas, hambatan berikutnya akan semakin menjadi infrastruktur yang diperlukan untuk melatih, menyesuaikan, dan mengoperasikannya. Hal ini menciptakan peluang potensial bagi jaringan GPU terdesentralisasi, pasar AI berbasis blockchain, dan protokol seperti Bittensor, tetapi tidak menjamin bahwa setiap proyek AI terdesentralisasi atau token terkait akan berhasil.
Pertanyaan utama untuk kripto bukan hanya apakah lebih banyak model AI akan dapat diunduh. Namun, apakah jaringan terdesentralisasi dapat menyediakan komputasi, inferensi, penyimpanan, pembayaran, dan verifikasi yang bermanfaat pada tingkat yang bersedia dibeli oleh bisnis dan pengembang. Komentar Huang memperkuat argumen untuk ekosistem AI yang beragam, tetapi kinerja teknis, keandalan jaringan, ekonomi token, dan permintaan pelanggan nyata akan menentukan apakah kripto menjadi lapisan infrastruktur penting atau tetap menjadi narasi spekulatif seputar pertumbuhan AI.
Visi AI Terbuka dan Tertutup Jensen Huang dan Mengapa Kedua Model Akan Hidup Berdampingan
Jensen Huang tidak melihat masa depan kecerdasan buatan sebagai pertarungan winner-takes-all antara sistem terbuka dan tertutup. Berbicara di NVIDIA GTC pada Maret 2026, pendiri dan CEO NVIDIA menolak pilihan biner tersebut, menyatakan bahwa “proprietari versus terbuka bukanlah suatu hal. Ini adalah proprietari dan terbuka.” Argumennya adalah bahwa ekosistem AI global akan memerlukan berbagai model untuk berbagai beban kerja, industri, dan persyaratan keamanan, bukan satu sistem universal yang dikendalikan oleh satu perusahaan atau filosofi pengembangan. Model proprietari Frontier mungkin terus memimpin tugas-tugas yang membutuhkan kinerja penalaran maksimal, keamanan terkelola, dan dukungan perusahaan, sementara model dengan bobot terbuka dapat memberikan pengembang, bisnis, dan pemerintah kendali yang lebih besar atas kustomisasi, pemrosesan data, dan penyebaran.
Huang Menolak Perdebatan AI Terbuka versus Tertutup
Meskipun AI terbuka dan tertutup sering disajikan sebagai pendekatan yang saling bersaing, keduanya memenuhi kebutuhan pengguna yang berbeda. Model propietaris biasanya dikendalikan oleh pengembangnya dan diakses melalui aplikasi, platform cloud, atau API. Struktur ini dapat memberikan kinerja canggih, pembaruan terkoordinasi, perlindungan keamanan terpusat, dan dukungan profesional tanpa memerlukan pelanggan untuk mengoperasikan infrastruktur pembelajaran mesin yang kompleks. Trade-off-nya adalah pengguna mungkin memiliki visibilitas terbatas terhadap parameter model, proses pelatihan, dan perlindungan internalnya. Organisasi juga dapat menjadi bergantung pada harga, ketersediaan, kebijakan data, dan batasan penggunaan satu penyedia saat AI semakin terintegrasi mendalam ke dalam operasi mereka.
Model berbasis bobot terbuka mengikuti model distribusi yang berbeda karena parameter yang telah dilatih biasanya dapat diunduh, dimodifikasi, dan dideploy pada infrastruktur yang dipilih oleh pengguna. Hal ini memungkinkan penyesuaian model untuk dataset pribadi, bahasa regional, penelitian ilmiah, atau alur kerja bisnis khusus. Sebuah organisasi dapat menjalankan model di server sendiri, dalam cloud pribadi, atau dekat perangkat edge di mana latensi dan kendali data penting. Namun, bobot terbuka tidak secara otomatis berarti sepenuhnya open-source. Dataset pelatihan, kode sumber, evaluasi keamanan, atau metode pengembangan mungkin tetap tidak tersedia, dan lisensi dapat membatasi penggunaan tertentu. Oleh karena itu, keterbukaan model ada pada spektrum, bukan sebagai kategori ya atau tidak sederhana.
Menurut pernyataan Huang tentang GTC, industri seperti kesehatan, keuangan, dan manufaktur akan semakin bergantung pada kombinasi model umum, khusus, terbuka, dan propietaris. Sebuah rumah sakit dapat menggunakan sistem frontier komersial untuk penelitian medis luas sambil memproses informasi pasien rahasia melalui model yang dideploy secara lokal. Lembaga keuangan mungkin menggunakan model propietaris untuk analisis umum tetapi menyimpan catatan pelanggan di dalam lingkungan terkendali sendiri. Produsen dapat menjalankan model yang lebih kecil dekat dengan pabrik dan peralatan industri sambil mengandalkan sistem berbasis cloud untuk tugas rekayasa yang kompleks. Agen AI dan platform routing model dapat membuat struktur hibrida ini menjadi lebih umum. Alih-alih mengirim setiap permintaan ke satu model, sistem orkestrasi dapat mengevaluasi kompleksitas, sensitivitas, biaya, dan persyaratan waktu respons setiap tugas sebelum memilih opsi yang paling cocok. Klasifikasi dokumen rutin mungkin ditugaskan ke model lokal yang efisien, sementara pemrograman canggih atau penalaran ilmiah dapat dikirim ke platform propietaris yang lebih mampu. Pengguna dapat berinteraksi dengan satu aplikasi meskipun beberapa model beroperasi di belakangnya. Pendekatan ini dapat mengurangi biaya yang tidak perlu, melindungi informasi sensitif, dan membatasi ketergantungan pada satu penyedia sekaligus mempertahankan akses terhadap kemampuan frontier.
Strategi Model Terbuka NVIDIA Mendukung Visi Huang
Tindakan NVIDIA menunjukkan bahwa dukungan Jensen Huang terhadap AI terbuka dan propietari melampaui pernyataan publik. Pada Maret 2026, perusahaan membentuk Nemotron Coalition bersama Mistral AI, Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Perplexity, Reflection AI, Sarvam, dan Thinking Machines Lab. Koalisi ini menggabungkan penelitian, dataset, kerangka evaluasi, keahlian spesialis, dan sumber daya komputasi untuk mengembangkan model frontier terbuka. Model dasar pertamanya sedang dikembangkan bersama oleh NVIDIA dan Mistral AI, dengan anggota lain berkontribusi pada pengujian, pasca-pelatihan, dan pengembangan berkelanjutan. NVIDIA berencana membagikan model hasilnya ke seluruh ekosistem AI dan menggunakannya sebagai fondasi untuk keluarga Nemotron 4. Pada Maret 2026, model Nemotron yang sudah ada telah mencatat lebih dari 45 juta unduhan di Hugging Face, menunjukkan permintaan signifikan terhadap sistem AI yang dapat disesuaikan. NVIDIA memperluas strategi ini pada Juli melalui implementasi yang melibatkan organisasi Jepang seperti Institute of Science Tokyo, SoftBank, SB Intuitions, Stockmark, Hitachi, dan NTT DATA, yang menggunakan teknologi Nemotron untuk AI bahasa Jepang, agen perusahaan, telekomunikasi, manufaktur, dan aplikasi ilmiah. Proyek-proyek ini menunjukkan bagaimana organisasi dapat menyesuaikan fondasi terbuka dengan data propietari tanpa secara publik memaparkan pengetahuan internal yang berharga.
Perkembangan keamanan lebih mendukung argumen Huang bahwa model AI terbuka dan tertutup akan hidup berdampingan. Model terbuka dapat diperiksa dan diuji secara independen, sementara penyebaran lokal memungkinkan organisasi untuk menjaga informasi sensitif dalam infrastruktur yang terkendali. Namun, bobot yang dapat diunduh juga dapat dimodifikasi untuk menghapus perlindungan, dan rilisnya sulit untuk dibatalkan. Sistem tertutup menawarkan kontrol akses terpusat dan pembaruan keamanan yang terkoordinasi, tetapi dapat menciptakan ketergantungan yang tidak transparan dan titik kegagalan yang terkonsentrasi. Pada 27 Juli 2026, NVIDIA dan organisasi teknologi serta keamanan siber lainnya mendirikan Open Secure AI Alliance untuk mengembangkan alat pertahanan terbuka sambil mengakui bahwa kedua jenis model tetap diperlukan. Mendukung ekosistem campuran ini juga sesuai dengan posisi NVIDIA sebagai penyedia infrastruktur AI. Laboratorium propietaris, platform cloud, pemerintah, dan pengembang yang menjalankan model terbuka semuanya memerlukan GPU, jaringan, penyimpanan, listrik, dan perangkat lunak khusus. Menjalankan bobot terbuka sendiri mungkin mengurangi biaya akses model, tetapi tidak menghilangkan biaya operasional. Oleh karena itu, wajar untuk menyimpulkan bahwa NVIDIA dapat memperoleh manfaat apakah aplikasi masa depan menggunakan platform propietaris, sistem bobot terbuka, atau kombinasi hibrida, menjadikan pasar AI yang terdiversifikasi sebagai hasil yang paling mungkin.
Apa yang Dimaksud dengan AI Berbobot Terbuka untuk Kripto dan Infrastruktur AI Terdesentralisasi
AI berbasis bobot terbuka dapat meningkatkan permintaan untuk komputasi terdesentralisasi karena mengunduh model tidak menghilangkan biaya operasionalnya. Pengembang tetap membutuhkan GPU, penyimpanan, bandwidth, listrik, dan infrastruktur teknis untuk menyesuaikan model, memproses permintaan pengguna, dan menjalankan agen AI dalam skala besar. Ini menciptakan peran potensial bagi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi yang menghubungkan penyedia perangkat keras independen dengan pengembang yang mencari kapasitas komputasi. Pasar terdistribusi dapat membuat GPU yang tidak terpakai tersedia untuk pelatihan model, inferensi, dan hosting aplikasi, sementara sistem penyimpanan terdesentralisasi dapat mendukung dataset, checkpoint, dan konten yang dihasilkan AI. Aset kripto dapat mengoordinasikan pembayaran, imbalan penyedia, staking, dan akses di seluruh jaringan ini tanpa mengharuskan setiap peserta menggunakan perusahaan atau platform cloud yang sama. Kategori yang lebih luas dari jaringan infrastruktur terdesentralisasi meluas jauh melampaui pengembangan model ke sumber daya fisik yang diperlukan untuk mengoperasikan layanan digital. Peluang utama adalah bahwa bobot terbuka mengurangi hambatan untuk mengakses model tetapi tidak menghilangkan hambatan infrastruktur, berpotensi memperluas pasar untuk cloud GPU alternatif, inferensi tanpa izin, dan hosting AI yang didistribusikan secara geografis.
Jaringan blockchain juga dapat mendukung AI terdesentralisasi melalui pembayaran transparan, catatan kepemilikan model, asal-usul data, dan insentif untuk mengevaluasi output pembelajaran mesin. Bittensor menerapkan konsep ini melalui subnet khusus di mana peserta dapat menyediakan layanan seperti inferensi, komputasi, penyimpanan, dan prediksi, sementara validator menilai kontribusi dan insentif protokol memberi penghargaan atas kinerja yang bermanfaat. Infrastruktur kripto juga memungkinkan AI agents in crypto untuk membeli layanan digital melalui dompet yang dapat diprogram dan pembayaran stablecoin. Namun, AI berbobot terbuka tidak secara otomatis terdesentralisasi. Model yang dapat diunduh masih dapat dihosting oleh penyedia cloud terpusat, dilatih pada dataset yang terkonsentrasi, dan dioperasikan melalui perangkat keras yang dipasok oleh sejumlah kecil produsen. Jaringan terdesentralisasi harus menyelesaikan masalah-masalah sulit yang melibatkan verifikasi output, privasi, latensi, kualitas perangkat keras, keamanan siber, dan ketersediaan layanan sebelum dapat bersaing secara konsisten dengan alternatif terpusat. Koneksi terkuat antara AI berbobot terbuka dan kripto oleh karena itu adalah infrastruktur di sekitar model—bagaimana sumber daya komputasi disediakan, bagaimana kontributor dibayar, bagaimana output diverifikasi, dan apakah pengguna dapat mengakses layanan tanpa bergantung sepenuhnya pada satu perantara.
Peluang dan Risiko untuk Bittensor, Token Komputasi Terdesentralisasi dan AI
Bittensor dan proyek AI terdesentralisasi lainnya mendapatkan perhatian seiring meningkatnya permintaan akan alternatif dari infrastruktur cloud konvensional, tetapi nilai jangka panjang mereka akan bergantung pada lebih dari sekadar popularitas kecerdasan buatan. Jaringan-jaringan ini harus membuktikan bahwa peserta terdistribusi dapat menyediakan pelatihan, inferensi, penyimpanan, dan layanan data yang andal dengan harga kompetitif. Token kripto dapat membantu mengoordinasikan penyedia, validator, dan pembayaran, tetapi adopsi berkelanjutan memerlukan pelanggan nyata, output yang dapat diukur, dan aktivitas ekonomi yang tidak bergantung terutama pada imbalan token. Bidang yang lebih luas dari AI crypto sectors mencakup beberapa model bisnis berbeda, sehingga evaluasi tingkat proyek lebih bermanfaat daripada memperlakukan setiap token AI sebagai paparan terhadap tren yang sama.
Bittensor dan Covenant-72B Menonjolkan Potensi AI Terdesentralisasi
Bittensor beroperasi melalui subnet-subnet khusus yang bersaing untuk menyediakan layanan digital seperti inferensi AI, pelatihan, prediksi, penyimpanan, dan komputasi. Menurut dokumentasi subnet Bittensor, penambang menghasilkan layanan yang relevan, validator mengevaluasi kualitasnya, pencipta subnet menetapkan mekanisme insentif, dan para staker mendukung validator dengan TAO. Jaringan ini menerima perhatian utama yang lebih besar pada Maret 2026 setelah Templar Subnet 3 mendukung pelatihan terdistribusi dari Covenant-72B, sebuah model bahasa dengan 72 miliar parameter. Laporan teknis Covenant-72B menyatakan bahwa model tersebut dilatih terlebih dahulu pada sekitar 1,1 triliun token melalui proses tanpa izin dan terdistribusi secara global. Huang membandingkan eksperimen ini dengan versi modern dari Folding@home, mengakui pendekatan komputasi terdistribusinya. Komentar tersebut tidak merupakan kemitraan NVIDIA dengan Bittensor, dukungan terhadap TAO, atau bukti bahwa pelatihan terdesentralisasi sudah lebih unggul daripada pusat data konvensional. Hal itu menunjukkan bahwa pelatihan kolaboratif dalam skala besar secara teknis dimungkinkan, sementara peluang lebih luas Bittensor terletak pada mengubah subnet-subnetnya menjadi pasar kompetitif untuk kecerdasan mesin yang berguna.
Token Komputasi Terdesentralisasi dan AI Dapat Memperluas Akses Infrastruktur
Peluang terkuat untuk komputasi terdesentralisasi berasal dari kesenjangan antara mengakses model AI dan memperoleh perangkat keras yang diperlukan untuk menjalankannya. Penyedia cloud terpusat menawarkan GPU dalam skala besar, tetapi harga, ketersediaan regional, pembatasan kapasitas, dan kontrak jangka panjang dapat menciptakan hambatan bagi pengembang kecil. Jaringan terdistribusi berupaya mengagregasi sumber daya dari penyedia independen dan menyediakannya melalui pasar terbuka. Jika mereka dapat menawarkan harga yang kompetitif dan layanan yang andal, mereka dapat mendukung startup, peneliti, dan pengembang agen AI yang membutuhkan kapasitas sementara atau fleksibel. Peluang ini tidak terbatas pada pelatihan model besar: inferensi, fine-tuning, evaluasi model, produksi data sintetis, dan eksekusi agen berkelanjutan dapat menciptakan beban kerja berulang. Token dapat mengoordinasikan pembayaran dan imbalan di seluruh sistem ini, tetapi kasus penggunaan terkuatnya ada ketika aset tersebut menjalankan fungsi jaringan yang diperlukan, bukan sekadar menjadi label spekulatif yang melekat pada aplikasi AI.
Risiko Teknis, Keamanan, dan Pusatasi Dapat Membatasi Adopsi
Jaringan AI terdesentralisasi menghadapi tantangan yang tidak dihadapi oleh transaksi blockchain biasa. Output AI bisa bersifat subjektif dan mahal untuk dievaluasi, sehingga menyulitkan validator untuk menentukan apakah penyedia menghasilkan pekerjaan yang benar-benar bermanfaat atau hanya dioptimalkan untuk mekanisme penilaian. Evaluasi yang lemah dapat mendorong manipulasi, kolusi, dan aktivitas yang mendapatkan imbalan tanpa melayani pelanggan eksternal. Pelatihan terdistribusi juga memperkenalkan penundaan komunikasi, perangkat keras yang tidak konsisten, dan risiko peserta terputus atau mengirimkan pembaruan yang cacat. Blockchain tetap dapat bergantung pada sejumlah kecil produsen GPU, validator besar, pusat data, atau tim pengembang, sehingga lapisan kritis tetap terkonsentrasi meskipun pembayaran terdesentralisasi. Penyedia jahat, kunci yang dikompromikan, kerentanan perangkat lunak, dan penggunaan tidak sah atas data berhak cipta atau rahasia menciptakan eksposur tambahan. Oleh karena itu, bersaing dengan layanan cloud yang sudah mapan akan memerlukan kinerja yang andal, tata kelola yang transparan, perlindungan privasi yang kuat, dan cara yang kredibel untuk memverifikasi pekerjaan yang telah selesai.
Pertumbuhan Jaringan Tidak Secara Otomatis Meningkatkan Nilai Token AI
Harga token AI dapat bereaksi cepat terhadap rilis model, komentar berpengaruh, dan sentimen pasar yang lebih luas, tetapi perhatian tidak selalu menciptakan pendapatan berulang. Sebuah jaringan mungkin melaporkan lebih banyak penyebaran, transaksi, atau peserta, sementara sebagian besar aktivitas tersebut tetap didanai oleh emisi dan insentif token. Jika imbalan peserta secara konsisten melebihi pendapatan dari pelanggan eksternal, pertumbuhan yang tampak mungkin bergantung pada penerbitan berkelanjutan alih-alih model bisnis yang berkelanjutan. Mengevaluasi TAO dan token komputasi terdesentralisasi lainnya memerlukan pemeriksaan pembayaran pelanggan, beban kerja berulang, pemanfaatan perangkat keras, kemandirian validator, konsentrasi penyedia, dan biaya insentif yang diperlukan untuk mempertahankan aktivitas. Investor juga harus menentukan apakah pengguna memerlukan token untuk mengakses layanan, apakah biaya jaringan menghasilkan permintaan berkelanjutan, dan apakah emisi melemahkan pemegang yang ada. Bittensor dan komputasi terdesentralisasi memiliki peluang kredibel untuk mendukung ekonomi AI yang lebih terbuka, tetapi keberhasilan jangka panjang akan bergantung pada layanan yang dapat diverifikasi, pelanggan berulang, dan ekonomi token yang berkelanjutan.
Kesimpulan
Pandangan Jensen Huang bahwa AI terbuka dan propietaris akan hidup berdampingan menunjukkan adanya ekonomi multi-model di mana organisasi memilih sistem berdasarkan kinerja, privasi, biaya, dan kendali, bukan mengikuti satu pendekatan pengembangan universal. Ekspansi ini dapat menciptakan permintaan nyata untuk komputasi terdesentralisasi, pembayaran berbasis blockchain, dan jaringan insentif seperti Bittensor, karena bobot model yang dapat diakses tetap memerlukan infrastruktur besar untuk dilatih dan dioperasikan. Covenant-72B menunjukkan bahwa eksperimen pelatihan tanpa izin berskala besar adalah mungkin, tetapi kelayakan teknis tidak menjamin keunggulan komersial atau nilai token. Proyek AI terdesentralisasi harus membuktikan bahwa mereka dapat memverifikasi output, melindungi data, menyediakan layanan yang andal, dan menarik pelanggan yang membayar tanpa bergantung berlebihan pada emisi. Crypto mungkin menjadi lapisan koordinasi dan penyelesaian penting bagi ekonomi AI terbuka, tetapi proyek terkuat akan adalah yang mengonversi narasi AI menjadi penggunaan terukur, pendapatan berkelanjutan, dan ekonomi token yang transparan.
|
KuCoin merayakan ulang tahunnya yang ke-9 dengan kampanye platform khusus yang penuh dengan hadiah eksklusif, aktivitas perdagangan, dan penawaran waktu terbatas. Jangan lewatkan kesempatan untuk berpartisipasi dan menikmati manfaatnya saat bursa merayakan sembilan tahun pertumbuhan dan inovasi. Kunjungi halaman kampanye resmi sekarang:
|
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah Bittensor sama dengan platform komputasi awan terdesentralisasi?
Tidak. Sebuah pasar cloud terdesentralisasi terutama menghubungkan pelanggan dengan penyedia independen yang menawarkan sumber daya komputasi. Bittensor adalah jaringan insentif yang lebih luas di mana subnet-subnet khusus dapat menghasilkan inferensi, prediksi, pelatihan, penyimpanan, dan layanan digital lainnya. Beberapa subnet mungkin menawarkan layanan terkait komputasi, tetapi jaringan ini tidak beroperasi sebagai pasar penyewaan GPU yang terstandarisasi.
Apakah model AI berbasis terbuka dapat beroperasi sepenuhnya secara offline?
Ya, asalkan pengguna memiliki perangkat keras yang memadai, perangkat lunak yang kompatibel, dan salinan lokal bobot model. Penyebaran offline dapat meningkatkan privasi dan mengurangi ketergantungan pada API eksternal, tetapi model yang lebih besar mungkin memerlukan GPU mahal dan memori yang signifikan. Akses internet mungkin masih diperlukan untuk unduhan model, pembaruan keamanan, alat eksternal, atau data langsung.
Apakah pemilik GPU konsumen dapat berpartisipasi dalam jaringan AI terdesentralisasi?
Partisipasi tergantung pada jaringan, subnet, dan kebutuhan beban kerja. Beberapa layanan mungkin menerima GPU konsumen, sementara tugas pelatihan atau inferensi besar dapat memerlukan perangkat keras profesional, internet berkecepatan tinggi, memori signifikan, dan uptime yang andal. Memiliki GPU tidak menjamin profitabilitas karena imbalan harus melebihi biaya listrik, perawatan, bandwidth, dan peralatan.
Bagaimana jaringan komputasi terdesentralisasi dapat melindungi data AI rahasia?
Privasi tidak dijamin hanya karena sebuah jaringan terdesentralisasi. Platform yang aman dapat menggunakan enkripsi, lingkungan komputasi rahasia, isolasi beban kerja, dan akses data terbatas untuk melindungi informasi sensitif. Organisasi harus memeriksa apakah penyedia dapat melihat data yang diunggah, bagaimana hasil disimpan, dan apa yang terjadi pada file sementara setelah tugas selesai.
Apa yang terjadi jika penyedia perangkat keras terputus selama beban kerja AI?
Jaringan yang dirancang dengan baik dapat menyimpan titik cek, menugaskan ulang pekerjaan yang belum selesai, dan memberikan sanksi kepada penyedia yang gagal memenuhi persyaratan keandalan. Gangguan masih dapat meningkatkan waktu dan biaya penyelesaian, terutama selama pelatihan terdistribusi yang memerlukan peserta tetap tersinkronisasi. Redundansi penyedia dan pemulihan otomatis oleh karena itu penting saat mengevaluasi layanan komputasi terdesentralisasi.
Apakah komputasi GPU terdesentralisasi selalu lebih murah daripada layanan cloud terpusat?
Tidak selalu. Pasar terdistribusi dapat menawarkan harga lebih rendah dengan memanfaatkan perangkat keras yang tidak terpakai dan penawaran kompetitif, tetapi total biaya juga bergantung pada transfer data, latensi, kompleksitas pengaturan, durasi beban kerja, dan keandalan. Bisnis harus membandingkan biaya lengkap untuk menyelesaikan suatu tugas, bukan hanya melihat harga GPU per jam yang diiklankan.
Metrik mana yang menunjukkan apakah jaringan AI terdesentralisasi memiliki permintaan nyata?
Indikator yang berguna meliputi pembayaran dari pelanggan eksternal, volume pekerjaan berulang, pemanfaatan GPU, retensi pelanggan, waktu aktif, dan jumlah penyedia independen. Pengguna juga harus membandingkan pendapatan biaya dengan hadiah token untuk menentukan apakah aktivitas tersebut didanai secara komersial atau sangat disubsidi oleh emisi. Jumlah transaksi yang tinggi saja mungkin tidak merepresentasikan penggunaan AI yang bermakna.
Penafian: Artikel ini hanya untuk tujuan informasi dan tidak merupakan nasihat keuangan atau investasi. Aset mata uang kripto bersifat volatil, dan pembaca harus memverifikasi pengumuman resmi WEMIX terbaru sebelum mengambil keputusan.
Penafian: Halaman ini diterjemahkan menggunakan teknologi AI untuk kenyamanan Anda. Untuk informasi yang paling akurat, lihat versi bahasa Inggris aslinya.