BitTorrent Meluncurkan BTTInferGrid, Jaringan Komputasi Inferensi AI Terdesentralisasi

Seiring dengan penerapan AI Agent dalam berbagai skenario kompleks seperti alur kerja perusahaan, otomatisasi produksi, dan eksekusi mandiri, industri AI global secara resmi beralih dari tahap "respons pasif" ke tahap baru "eksekusi mandiri". Inti persaingan industri pun sudah lama berpindah dari perbandingan parameter model besar semata, beralih ke pertarungan kemampuan implementasi nyata, di mana kemampuan penalaran logis yang kuat merupakan fondasi utama yang mendukung perubahan ini.

Perubahan paradigma dalam skenario penerapan juga mendorong perubahan mendasar dalam permintaan infrastruktur komputasi hulu: pusat konsumsi komputasi terus bergeser dari pelatihan model ke inferensi bisnis, tren ini tak dapat dibalik. Namun, sistem komputasi terpusat yang saat ini dominan menghadapi masalah biaya operasional tinggi, elastisitas skalabilitas lemah, dan ketidakstabilan layanan ketika menghadapi permintaan inferensi dalam jumlah besar, frekuensi tinggi, dan fluktuasi puncak-lembah yang ekstrem. Seluruh industri AI kini menghadapi hambatan perkembangan di tingkat pasokan komputasi.

Pada 17 Juni, ekosistem transmisi terdesentralisasi lama, BitTorrent, secara resmi meluncurkan produk strategis—BTTInferGrid, yang berfokus pada segmen AI inference, membangun jaringan komputasi terdesentralisasi. Platform ini mengandalkan arsitektur terdistribusi terdesentralisasi untuk secara efisien mengumpulkan sumber daya GPU terbuang yang tersebar di seluruh dunia, membuka hambatan antara penyedia sumber daya dan pengembang AI, serta menyediakan layanan komputasi AI inference yang terbuka, mudah diakses, hasil komputasinya dapat diverifikasi di blockchain, dan dibayar fleksibel berdasarkan penggunaan.

Dengan memanfaatkan keunggulan teknologi terdesentralisasi, BTTInferGrid tidak hanya mengisi kelemahan daya komputasi terpusat tradisional dalam skenario high concurrency dan fluktuasi beban, tetapi juga mencapai terobosan lompatan besar di sisi pasokan daya komputasi, serta merekonstruksi logika alokasi dan aliran sumber daya seluruh ekosistem komputasi.

Sementara itu, BTTInferGrid adalah produk strategis yang dikembangkan oleh BitTorrent berdasarkan peningkatan layanan BTFS yang sudah ada, bukan hanya merupakan perluasan kunci kemampuan pengaturan sumber daya terdesentralisasi yang telah lama dikembangkan BitTorrent dari bidang penyimpanan ke bidang komputasi, tetapi juga langkah penting dalam strateginya untuk memasuki sektor AI terdesentralisasi.

BTTInferGrid berharap dapat merekonstruksi sistem pasokan daya komputasi dengan model terdesentralisasi untuk menyelesaikan masalah seperti biaya daya komputasi inferensi AI yang terlalu tinggi dan kelangkaan pasokan, sekaligus meningkatkan efisiensi inferensi model besar dengan cara menurunkan biaya dan meningkatkan efektivitas, sehingga menyediakan infrastruktur daya komputasi berkinerja tinggi, tahan banting, dan bernilai tinggi bagi industri.

Jika tahun 2024 hingga 2025 adalah era persaingan parameter yang didominasi oleh "perang ribuan model" dan kluster ribuan kartu dalam industri AI, maka pada tahun 2026, seiring dengan penerapan skala besar AI Agent, AI secara resmi memasuki era ledakan aplikasi skala besar yang disebut "era inferensi". Inferensi AI adalah tahap kunci dalam mewujudkan nilai model, karena mampu mengubah "model yang telah dilatih" menjadi aplikasi nyata, nilai bisnis, dan layanan sehari-hari. Singkatnya, pelatihan adalah "mengajari AI belajar", sedangkan inferensi adalah "menggunakan AI secara nyata"—misalnya, mobil otonom yang mengenali rambu berhenti di jalan yang belum pernah dilalui merupakan contoh klasik perilaku inferensi. Kemampuan inferensi secara langsung menentukan pengalaman pengguna, biaya operasional, dan nilai bisnis produk AI.

Industri secara luas sepakat bahwa lebih dari 70% sumber daya komputasi di masa depan akan digunakan untuk skenario inferensi. Oracle sebelumnya memprediksi bahwa pasar inferensi komputasi pada akhirnya akan melebihi pasar pelatihan komputasi. Akademisi dari Akademi Teknik Tiongkok, Zheng Weimin, juga menunjukkan bahwa sebagian besar komputasi saat ini dikonsumsi oleh interaksi harian pengguna dengan model besar. Dari segi struktur biaya, dalam biaya inferensi model besar, tenaga kerja hanya menyumbang 3%, data 2%, sedangkan komputasi menyumbang hingga 95%; biaya komputasi untuk aplikasi terkemuka sangat signifikan, biaya inferensi harian ChatGPT sekitar 700.000 dolar AS, sementara DeepSeek V3 juga mencapai 87.000 dolar AS.

Ketika permintaan akan kekuatan komputasi AI berpindah dari pelatihan terpusat oleh segelintir raksasa teknologi ke skenario inferensi komersial yang melibatkan jutaan pengembang di berbagai industri, kriteria penilaian infrastruktur dasar pun berubah. Di era pelatihan, pengembang terutama memperhatikan skala dan efisiensi kekuatan komputasi terpusat; memasuki era inferensi, layanan AI langsung menghadapi jutaan pengguna akhir, dengan triliunan interaksi harian yang menciptakan konsumsi kekuatan komputasi besar, sehingga fokus pengembang beralih ke biaya setiap panggilan, kecepatan respons, dan stabilitas layanan. Kini, pasokan kekuatan komputasi, biaya panggilan, dan ketersediaan layanan telah menjadi dasar utama penilaian infrastruktur AI, sekaligus faktor kunci yang menentukan apakah aplikasi AI dapat diterapkan dengan sukses.

Namun, menghadapi permintaan inferensi yang meningkat secara eksponensial, kelemahan sistem pusat komputasi utama semakin jelas: harga sewa GPU terus meningkat, layanan platform sering mengalami gangguan, dan banyak aplikasi AI terpaksa ditutup karena biaya komputasi. Masalah-masalah ini secara khusus terlihat dalam tiga aspek berikut:

Pertama, fleksibilitas penjadwalan daya komputasi tidak memadai, sehingga tidak mampu menanggapi fluktuasi lalu lintas, terjebak dalam ketidakseimbangan antara biaya dan stabilitas: Meskipun perusahaan AI terkemuka dan penyedia cloud terus meningkatkan investasi pada fasilitas daya komputasi, permintaan inferensi tumbuh cepat dan menunjukkan pola puncak dan lembah yang jelas—permintaan dapat meningkat puluhan kali lipat selama jam kerja atau puncak pemasaran di siang hari, namun anjlok drastis di malam hari. Pusat data terpusat yang tidak memiliki kemampuan penjadwalan elastis kesulitan menyesuaikan diri dengan perubahan dinamis ini: jika dikonfigurasi berdasarkan puncak, biaya penyusutan pada periode rendah menjadi sangat tinggi; jika dikonfigurasi berdasarkan rata-rata, layanan akan terganggu pada periode puncak, terjebak dalam dilema antara “biaya tinggi” dan “stabilitas rendah”. Seiring itu, daya komputasi terpusat juga harus menanggung biaya tambahan seperti pembangunan pusat data, listrik, pemeliharaan, dan keuntungan bisnis, sehingga biaya daya komputasi akhirnya menjadi sangat tinggi dan secara signifikan mempersempit ruang percobaan bagi tim inovasi skala kecil dan menengah. Pasar sangat membutuhkan solusi baru yang menggabungkan keunggulan biaya dengan kemampuan penjadwalan elastis.

Kedua, harga sewa GPU terus meningkat, dan biaya tinggi menghambat inovasi oleh usaha kecil menengah serta pengembang: meskipun model besar open-source (seperti Qwen, DeepSeek, dll.) telah menurunkan ambang masuk di bidang AI, penerapan dan operasi model tetap bergantung pada daya inferensi yang stabil, murah, dan mudah diakses. Namun kenyataannya, biaya sewa GPU terus meningkat; sebagai contoh, harga sewa per jam untuk GPU H100 utama naik dari $1,70 pada Oktober 2025 menjadi $2,35 pada Maret 2026, dengan kenaikan hampir 40% dalam enam bulan. Biaya tinggi ini membuat banyak pengembang perorangan dan usaha kecil menengah yang memiliki solusi berkualitas tinggi enggan melangkah, terjebak dalam dilema "memiliki model, tapi tidak memiliki daya komputasi," yang secara serius menekan semangat inovasi dan pertumbuhan skala industri AI.

Ketiga, sejumlah besar sumber daya GPU yang menganggur secara global belum dimanfaatkan secara efektif, menyebabkan ketidaksesuaian pasokan dan permintaan yang serius: Berbeda dengan "kelangkaan daya komputasi" di pasar, terdapat sumber daya daya komputasi GPU berkinerja tinggi yang terpendam dalam jumlah besar di seluruh dunia, tersebar di perangkat pribadi, laboratorium universitas, ruang server kecil, dan fasilitas yang tersisa dari transisi mata uang kripto. Karena kurangnya saluran akses standar dan mesin penjadwalan yang efisien, daya komputasi ini tidak dapat memasuki pasar inferensi utama, menciptakan situasi kontradiktif di mana sisi permintaan mengalami "kesulitan mendapatkan satu kartu" sementara sisi pasokan mengalami "daya komputasi yang tidur". Terdapat ruang besar untuk meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya, dan ketidaksesuaian antara pasokan dan permintaan perlu segera diatasi.

Secara keseluruhan, pasar kekuatan inferensi AI saat ini menghadapi tiga masalah struktural: di satu sisi, pasokan terpusat tidak mampu menyeimbangkan biaya dan elastisitas; di sisi lain, sewa kekuatan komputasi terus meningkat dan menekan inovasi AI; sementara itu, sejumlah besar sumber daya GPU yang menganggur tetap tidur panjang tanpa diaktifkan. Menghadapi serangkaian tantangan industri ini, BTTInferGrid mengandalkan teknologi terdesentralisasi untuk memberikan solusi baru dalam memecahkan ketidaksesuaian pasokan dan permintaan kekuatan komputasi.

BTTInferGrid bertujuan untuk secara terdesentralisasi menghubungkan sumber daya GPU yang menganggur secara global dengan para pengembang AI dalam jumlah besar, secara mendasar memecah monopoli dan hambatan kekuatan komputasi terpusat. Di satu sisi, platform ini mengintegrasikan kekuatan komputasi GPU yang tersebar dan menganggur untuk membangun infrastruktur komputasi yang terbuka dan berbagi; di sisi lain, membuka saluran koneksi antara sisi pasokan dan permintaan, menghilangkan hambatan akses dan kotak hitam penetapan harga dari model terpusat tradisional. Sambil mengandalkan mekanisme insentif dan kolaborasi DePIN, BTT InferGrid mampu terus menyediakan kekuatan inferensi dengan nilai biaya tinggi, secara mendasar menyelesaikan masalah inti berupa biaya komputasi yang tinggi dan kelangkaan pasokan, serta benar-benar melepaskan efisiensi inferensi dan nilai bisnis dari model besar.

BTTInferGrid memiliki定位 yang jelas dan spesifik, berfokus pada pembangunan jaringan komputasi terdesentralisasi untuk skenario AI inference, menghubungkan pasokan daya komputasi GPU yang menganggur di seluruh dunia dengan permintaan pasar untuk AI inference, serta menyediakan layanan komputasi AI global yang terbuka, hasilnya dapat diverifikasi, dan dibayar berdasarkan penggunaan.

Secara khusus, BTTInferGrid mengandalkan mekanisme jaringan dasar DePIN untuk secara akurat mencocokkan pasokan daya komputasi dengan permintaan inferensi AI yang tumbuh pesat, menciptakan pemberdayaan nilai dua arah di kedua sisi penawaran dan permintaan:

· Di sisi pasokan daya komputasi, secara efisien mengumpulkan sumber daya GPU yang terbuang dan tersebar secara global, membangun fondasi daya komputasi yang terbuka dan berbagi. Sambil memanfaatkan mekanisme insentif dan penjadwalan cerdas DePIN, pihak ini tidak hanya membuka saluran pendapatan yang rendah hambatan dan berkelanjutan bagi pemilik daya komputasi, mengubah "GPU terbuang yang tidur" menjadi "aset yang likuid"; tetapi juga menjamin stabilitas daya komputasi dan ekspansi elastis, menciptakan layanan inferensi global yang hemat biaya, mudah dikembangkan, serta aman dan andal.

· Di sisi permintaan daya komputasi, BTTInferGrid menyediakan layanan inferensi global yang mudah diakses, hasilnya dapat diverifikasi di blockchain, dan dibayar berdasarkan penggunaan, khusus untuk pengembang AI di seluruh dunia. Dibandingkan harga premium dari penyedia cloud terpusat, BTTInferGrid memiliki keunggulan biaya ekstrem dan kemampuan penskalaan elastis, yang membantu tim inovasi kecil dan menengah serta pengembang independen mengurangi biaya percobaan bisnis, secara efisien menyelesaikan verifikasi produk dan iterasi bisnis, sekaligus memberdayakan secara terbalik ekosistem pasokan daya komputasi hulu.

Dengan demikian, BTTInferGrid secara nyata memenuhi kebutuhan mendesak para pengembang AI akan daya komputasi berbiaya rendah dan fleksibel selama tahap "persaingan aplikasi", sekaligus membuka saluran pemanfaatan nilai berkelanjutan bagi sumber daya perangkat keras tak terpakai dalam jumlah besar di seluruh dunia.

Lebih penting lagi, platform BTTInferGrid akan berhasil membangun roda pertumbuhan positif yang mandiri: node GPU yang tidak terpakai terus diperluas, biaya daya komputasi inferensi terus menurun, dan menarik lebih banyak pengembang untuk bergabung; permintaan pasar terus meningkat, semakin mendorong penyedia daya komputasi global untuk bergabung dalam ekosistem. BTTInferGrid merekonstruksi pasokan daya komputasi dengan model terdesentralisasi, mengubah daya komputasi AI khusus yang langka dan mahal menjadi infrastruktur dasar publik AI yang terjangkau dan dapat diakses sesuai kebutuhan.

Dalam hal keunggulan kinerja produk, sebagian besar platform GPU terdesentralisasi di pasaran saat ini umumnya menghadapi masalah seperti ambang batas akses daya komputasi yang tinggi, tingkat kepercayaan layanan yang rendah, dan model ekonomi yang sulit berkelanjutan dalam jangka panjang. BTTInferGrid mengoptimalkan dari arsitektur dasar, mencapai terobosan menyeluruh dalam tiga dimensi—agregasi daya komputasi, verifikasi layanan, dan keberlanjutan sistem ekonomi—membentuk daya saing inti yang unik, dengan keunggulan spesifik sebagai berikut:

1. Jaringan pasokan daya komputasi yang terbuka, mengumpulkan sumber daya GPU yang menganggur secara global dengan cepat: Ambang masuk untuk daya komputasi cloud tradisional tinggi (misalnya memerlukan ruang server yang memenuhi regulasi, IP publik tetap, switch mahal, dll.), sedangkan BTTInferGrid membangun jaringan pasokan daya komputasi yang benar-benar terbuka, di mana entitas atau individu apa pun yang memiliki sumber daya komputasi GPU yang menganggur dapat terhubung secara mulus selama memenuhi parameter kinerja dasar (seperti kapasitas memori GPU, basis daya komputasi) dan persyaratan stabilitas jaringan. Desain ini secara signifikan menurunkan ambang masuk bagi pihak penyedia sumber daya komputasi, memungkinkan daya komputasi GPU yang menganggur di seluruh dunia untuk dikumpulkan secara jaringan dan matriks dengan kecepatan sangat tinggi.

2. Kualitas layanan dan perilaku node yang dapat diverifikasi, memecahkan tantangan kepercayaan terdesentralisasi: Masalah terbesar dalam komputasi terdesentralisasi adalah kepercayaan—bagaimana mencegah penambang menggunakan GPU rendah untuk menyamar sebagai GPU berperforma tinggi? Bagaimana memastikan hasil inferensi benar dan dapat dipercaya? BTTInferGrid membangun siklus tertutup yang dapat diverifikasi silang melalui penjadwalan tugas (distribusi cerdas), verifikasi tantangan (pemeriksaan kriptografi acak), penilaian konsensus (skor reputasi dinamis), dan koordinasi on-chain (kontrak pintar untuk insentif dan hukuman), sehingga secara efektif meningkatkan kepercayaan terhadap layanan inferensi.

3. Model ekonomi yang didorong oleh permintaan, membangun ekosistem berkelanjutan: Proyek DePIN awal sering terjebak dalam spiral kematian—mengeluarkan token dalam jumlah besar untuk menarik node melakukan penambangan secara sembarangan, tetapi karena kurangnya permintaan nyata, menyebabkan inflasi token, penurunan harga, dan keluarnya node. BTTInferGrid sejak awal menetapkan tujuan membangun ekosistem ekonomi yang didorong oleh permintaan nyata—menggunakan panggilan inferensi nyata dan kinerja node sebagai dasar insentif utama. Hanya ketika pengembang AI benar-benar membayar untuk memanggil model, penyedia daya komputasi baru bisa mendapatkan bagian keuntungan inti dan peningkatan reputasi. Desain ini akan secara kuat mendorong pertumbuhan seimbang antara skala pasokan dan permintaan pasar, memastikan perkembangan ekosistem jaringan yang sehat dan berkelanjutan dalam jangka panjang.

Secara keseluruhan, dari jaringan pasokan terbuka yang memungkinkan GPU闲置 yang memenuhi standar kinerja di seluruh dunia untuk terhubung secara mulus, hingga pertahanan kepercayaan end-to-end yang dibangun melalui empat siklus tertutup—penjadwalan tugas, verifikasi tantangan, penilaian konsensus, dan insentif-penalti on-chain—hingga penghapusan total gelembung spekulatif dengan model ekonomi yang didorong oleh permintaan nyata dalam pemanggilan inferensi AI sebagai dasar insentif—BTTInferGrid sedang mendefinisikan ulang mekanisme alokasi daya komputasi dari tiga dimensi: agregasi sumber daya, keandalan layanan, dan distribusi nilai.

BTTInferGrid bukan sekadar "agregasi daya komputasi", melainkan jaringan daya komputasi terdesentralisasi yang canggih yang mengintegrasikan penjadwalan dan eksekusi tugas inferensi AI, pencocokan serta koneksi cerdas antara pasokan dan permintaan daya komputasi, serta koordinasi dan penyelesaian sumber daya di blockchain.

Dalam ekosistem komputasi terdesentralisasi BTTInferGrid, semua peserta membentuk tiga peran inti seputar "pasokan, penggunaan, dan verifikasi" komputasi:

Pemasok daya komputasi (penambang): Menyediakan sumber daya GPU yang tidak terpakai, menerima dan menjalankan tugas inferensi AI, sistem secara otomatis mendistribusikan reward sesuai dengan jumlah pekerjaan yang diverifikasi, kualitas penyelesaian tugas, dan skor kinerja dinamis.

· Pihak yang membutuhkan daya komputasi (pengembang AI): BTTInferGrid menyediakan antarmuka API standar dan terpadu, mendukung pengembang untuk mengakses sumber daya GPU terdistribusi secara global.

· Network Guardians (Validators): Participate in a decentralized validation and rating system, auditing and randomly challenging miners' computational performance to identify anomalous behavior and maintain network service quality. Meanwhile, validators earn rewards for upholding network integrity, collectively ensuring fairness and trustworthiness of the network.

Secara keseluruhan, BTTInferGrid membawa layanan inferensi AI yang lebih hemat biaya, skalabel tinggi, serta aman dan dapat dipercaya bagi pengembang AI, secara efektif mengurangi masalah gangguan produk dan kehilangan pelanggan akibat kurangnya daya komputasi. Bagi penyedia GPU, platform ini memanfaatkan sumber daya perangkat keras tepi dan tak terpakai secara global, menciptakan saluran pendapatan berkelanjutan bagi penyedia sumber daya GPU, sehingga setiap unit daya komputasi dapat memainkan nilai sejatinya di era inferensi.

Dalam implementasi produk spesifik, berbeda dengan model aset berat dari penyedia cloud terpusat tradisional yang “mengumpulkan perangkat keras terlebih dahulu, lalu menunggu permintaan”, DePIN secara alami menghadapi tantangan koordinasi dua arah sejak awal pembangunan—kelebihan pasokan dapat menyebabkan node menganggur dan keruntuhan ekonomi token, sementara pasokan yang tidak mencukupi akan merusak pengalaman pengembang dan efisiensi sistem. Untuk itu, BTTInferGrid merumuskan strategi peluncuran bertahap yang jelas, stabil, dan berorientasi pada permintaan, menolak pertumbuhan sembarangan dan fokus terlebih dahulu pada pemanfaatan sumber daya, keberlanjutan ekonomi, serta ekspansi bertahap dari arsitektur teknis.

· Tujuan jangka pendek (2026): Melakukan cold start jaringan, menyelesaikan integrasi node inti dasar dan verifikasi layanan inferensi terdistribusi, serta secara bertahap memperluas skala node GPU.

· Tujuan jangka menengah (2027): Diversifikasi ekosistem, meningkatkan stabilitas dan keamanan privasi layanan jaringan, serta kompatibel dengan lebih banyak format model dan kerangka inferensi, secara bertahap memperluas ke aplikasi seperti fine-tuning model.

· Tujuan jangka panjang (2028 dan seterusnya): Menjadi infrastruktur dasar native AI, membangun lapisan komputasi pilihan untuk agen AI dan aplikasi otomatisasi, menyediakan dukungan komputasi elastis untuk aplikasi AI berskala besar, sehingga komputasi, penyimpanan terdistribusi, dan kontrak cerdas on-chain dapat beroperasi secara sinergis dalam arsitektur terpadu.

Dalam pelaksanaan, BTTInferGrid juga menerapkan strategi evolusi bertahap. Pada tahap awal peluncuran, jaringan didominasi oleh kartu grafis profesional, dan akses penyedia daya komputasi (penambang) memerlukan tinjauan, sementara pengguna di sisi permintaan dapat memanggil layanan inferensi melalui platform. Di masa depan, ia akan berkembang menjadi jaringan superkomputasi sepenuhnya terbuka: mendukung berbagai jenis GPU seperti konsumen, profesional, dan data center, dengan akses dan penetapan harga berdasarkan kinerja; penambang dapat bergabung secara terbuka, sambil memperkenalkan mekanisme staking untuk menjamin kualitas layanan; di sisi permintaan, antarmuka API terpadu dibuka secara terbuka, kompatibel dengan berbagai format model AI dan kerangka inferensi, serta menyediakan opsi penyebaran fleksibel.

Saat ini, BTTInferGrid telah berhasil terintegrasi dengan sejumlah model bahasa besar open-source utama, termasuk Qwen3.6 27B dan Qwen2.5 7B Instruct dari seri Qwen Alibaba Cloud, serta Llama 3.1 8B Instruct dari Meta. Pengembang AI dapat memanggil model sesuai kebutuhan berdasarkan skenario bisnis nyata. Di masa depan, platform akan terus memperluas ekosistem model untuk menyediakan lebih banyak dukungan model mutakhir bagi para pengembang.

Lebih penting lagi, BTTInferGrid didukung oleh akumulasi jangka panjang BitTorrent dan BTFS, yang memberinya keunggulan perkembangan alami. BitTorrent dan BTFS-nya telah menggeluti bidang penyimpanan terdesentralisasi selama bertahun-tahun; BitTorrent sendiri memiliki lebih dari 100 juta pengguna aktif dan 2 miliar instalasi, yang telah berhasil membuktikan kelayakan model DePIN serta mengakumulasi kemampuan matang dalam hal akses sumber daya, insentif token, penyelesaian on-chain, dan operasi komunitas. Sebagai produk strategis BitTorrent dalam bidang AI, BTTInferGrid dikembangkan dari layanan BTFS yang sudah ada, memungkinkan migrasi mulus pengalaman matang tersebut ke bidang kekuatan komputasi AI inference, sehingga dapat mempercepat pertumbuhan ekosistem.

Dengan memanfaatkan teknologi terdesentralisasi, BTTInferGrid secara akurat menyelesaikan masalah industri di mana "kelebihan daya komputasi" dan "kekurangan daya komputasi" berdampingan. Konsepnya yang terbuka untuk akses, kolaborasi terdesentralisasi, kontribusi yang dapat diverifikasi, serta pembangunan bersama komunitas bukan hanya menjadi terobosan kuat terhadap monopoli daya komputasi terpusat tradisional, tetapi juga menggambarkan peta jalan imajinatif untuk masa depan daya komputasi global terdesentralisasi, didukung oleh posisi produk yang jelas dan fondasi teknis yang kuat. Di sini, setiap daya komputasi yang menganggur akan diaktifkan, dan setiap pengembang dapat mengakses masa depan cerdas dengan biaya yang terjangkau.