SN46 @instantsubnet は、分散型推論への興味深いアプローチの一つかもしれない。 TEE を用いて「マイナーのハードウェアを信頼できるか」という問題全体を解決するのではなく、彼らは発想を転換し、マイナーが計算リソースを提供し、Instant が仮想ネットワークランタイムを通じてマイナーの環境内で自らのコードを実行する仕組みを採用している。 また、その速度も驚異的で、GPT-OSS 20B などのオープンウェイトモデルで 1 秒あたり 300～500 トークンを処理できる。これは、OpenRouter などの API プロバイダーで得られる速度をはるかに上回る。 さらに、これはあくまで第一歩に過ぎず、長期的な目標はモデルの重みがハードウェアに組み込まれたアナログチップアーキテクチャへの移行であるという。 もし彼らがそれを実現できれば、$TAO 上での分散型推論は非常に驚異的な速度になるだろう。