草の根の需要が、@usedotaiエコシステム内で有機的な利用を生み出しています。 その結果、根本的に異なるAI推論モデルが生まれました… プライバシー最優先 効率的 設計段階からコスト最適化 10～15％以上の価格優位性で同等の機能を提供できる場合、利用が拡大するにつれてその差は累積的に大きくなります。 有機的な採用がインフラ上の優位性を後押ししています。 $DOT @usedotaiは、モデルの選択と提供方法を継続的に最適化できます。 さらに、使用していない推論クレジットをチームに返却して売却することも可能です。 クレジットが単に闲置されるのではなく、エコシステム内において有用性と流動性を維持できる可能性があります。 無駄な容量を経済的に生産的なものに変え、無駄な負担としないのです。 そして、称賛すべきは： @stagedhappen、@AlaaDelRey、そして@usedotaiの全チームが、この方向性で予想をはるかに上回りました。 この理論は、機関調査が向かっている方向とも徐々に一致し始めています。 @BlackRockの最新レポート「Machine-Native Economy」では、コンピューティングを新興の経済資源と位置づけ、AIのスケールに伴い、効率的なモデルルーティング、コンピューティング最適化、プログラム可能なインフラの重要性を特に強調しています。 @GoldmanSachs Researchは、2030年までにAIエージェントのトークン使用量が24倍に増加すると推定しており、エンタープライズ、消費者、ジェネレーティブ、物理的AIが推論需要の大幅な増加を牽引すると見ています。 このトレンドが一部でも現実のものとなれば、推論効率は重要なインフラ課題となります。 エージェントがより多くのタスクを実行するにつれ、推論は単にモデルにアクセスすることではなく、スケールした状態でルーティング、コンピューティング、レイテンシ、コスト、プライバシーを最適化することへとシフトします。 このような需要を効率的に対応し、 プライバシーを維持しながら有機的に利用を累積できるプラットフォームは… 次世代のコンピューティングサイクルの真ん中に位置します。 @usedotaiは、私たちが構築する方法を変えています。 設計段階からオープン アーキテクチャ上プライバシー重視 推論コストを可能な限り低くするよう設計されています https://t.co/Hud0Fjfmms 🔴