Jensen Huang Mengatakan AI Terbuka dan Tertutup Akan Hidup Berdampingan: Apa Maknanya bagi Kripto dan AI Terdesentralisasi
2026/08/02 08:06:00
Pandangan CEO NVIDIA, Jensen Huang, bahawa kecerdasan buatan terbuka dan milik sendiri akan berkembang bersama-sama mempunyai implikasi yang jauh melebihi persaingan di kalangan makmal AI terkemuka. Jika berat model canggih menjadi lebih mudah diakses, halangan seterusnya akan semakin menjadi infrastruktur yang diperlukan untuk melatih, menyesuaikan, dan mengendalikannya. Ini mencipta peluang potensial untuk rangkaian GPU terdesentralisasi, pasaran AI berdasarkan blok rantai, dan protokol seperti Bittensor, tetapi ia tidak menjamin bahawa setiap projek AI terdesentralisasi atau token berkaitan akan berjaya.
Soalan utama dalam kripto bukan sekadar sama ada lebih banyak model AI akan boleh dimuat turun. Ia adalah sama ada rangkaian terdesentralisasi boleh menyediakan pengiraan, inferens, penyimpanan, pembayaran, dan pengesahan yang berguna pada tahap yang dipersetujui oleh perniagaan dan pembangun. Komen Huang memperkuat kes untuk ekosistem AI yang pelbagai, tetapi prestasi teknikal, kebolehpercayaan rangkaian, ekonomi token, dan permintaan pelanggan sebenar akan menentukan sama ada kripto menjadi lapisan infrastruktur penting atau kekal sebagai naratif spekulatif mengenai pertumbuhan AI.
Visi AI Terbuka dan Tertutup Jensen Huang dan Mengapa Kedua Model Ini Akan Hidup Berdampingan
Jensen Huang tidak melihat masa depan kecerdasan buatan sebagai pertandingan pemenang-mengambil-semua antara sistem terbuka dan tertutup. Berucap di NVIDIA GTC pada Mac 2026, pencipta dan CEO NVIDIA menolak pilihan binari itu, menyatakan bahawa “proprietary berbanding terbuka bukanlah satu perkara. Ia adalah proprietary dan terbuka.” Hujahnya ialah bahawa ekosistem AI global akan memerlukan model yang berbeza untuk beban kerja, industri dan keperluan keselamatan yang berbeza, bukan satu sistem universal yang dikendalikan oleh satu syarikat atau falsafah pembangunan. Model proprietary Frontier mungkin terus memimpin tugas yang memerlukan prestasi penalaran maksimum, keselamatan yang dikelolakan dan sokongan perniagaan, sementara model berbobot terbuka boleh memberikan pengembang, perniagaan dan kerajaan kawalan yang lebih besar atas penyesuaian, pemprosesan data dan pelaksanaan.
Huang Menolak Perdebatan AI Terbuka versus Tertutup
Walaupun AI terbuka dan tertutup sering ditunjukkan sebagai pendekatan yang saling bersaing, keduanya menangani keperluan pengguna yang berbeza. Model proprietari biasanya dikawal oleh pembangunnya dan diakses melalui aplikasi, platform awan atau API. Struktur ini boleh memberikan prestasi canggih, kemas kini yang terkoordinasi, perlindungan keselamatan terpusat dan sokongan profesional tanpa memerlukan pelanggan untuk mengendalikan infrastruktur pembelajaran mesin yang kompleks. Pertukarannya ialah pengguna mungkin mempunyai penglihatan terhad pada parameter model, proses latihan dan pengawal dalaman. Organisasi juga boleh menjadi bergantung kepada harga, ketersediaan, dasar data dan sekatan penggunaan penyedia tunggal apabila AI menjadi lebih dalam diintegrasikan ke dalam operasi mereka.
Model berat terbuka mengikuti model pengedaran yang berbeza kerana parameter yang dilatih biasanya boleh dimuat turun, dimodifikasi, dan dideploy pada infrastruktur yang dipilih oleh pengguna. Ini memungkinkan penyesuaian model untuk set data peribadi, bahasa wilayah, penyelidikan saintifik, atau alur kerja perniagaan khusus. Sebuah organisasi boleh mengendalikan model di pelayannya sendiri, dalam awan peribadi, atau berhampiran peranti tepi di mana latensi dan kawalan data adalah penting. Namun, berat terbuka tidak secara automatik bermaksud sumber terbuka sepenuhnya. Set data latihan, kod sumber, penilaian keselamatan, atau kaedah pembangunan mungkin masih tidak tersedia, dan lesen mungkin membatasi penggunaan tertentu. Oleh itu, keterbukaan model wujud pada spektrum, bukan sebagai kategori ya atau tidak yang mudah.
Menurut ucapan Huang mengenai GTC, industri seperti kesihatan, kewangan dan pembuatan akan semakin bergantung kepada kombinasi model am, khusus, terbuka dan milik sendiri. Sebuah hospital boleh menggunakan sistem hadapan komersial untuk penyelidikan perubatan yang luas sambil memproses maklumat pesakit sulit melalui model yang ditempatkan secara tempatan. Sebuah institusi kewangan mungkin menggunakan model milik sendiri untuk analisis umum tetapi menyimpan rekod pelanggan di dalam persekitaran yang dikawal sendiri. Pengilang boleh menjalankan model yang lebih kecil berhampiran pabrik dan peralatan industri sambil bergantung kepada sistem berbentuk awan untuk tugas kejuruteraan yang kompleks. Agen AI dan platform penghalaan model boleh menjadikan struktur hibrid ini lebih biasa. Alih-alih menghantar setiap permintaan ke satu model, sistem orkestrasi boleh menilai kekompleksan, kepekaan, kos dan keperluan masa respons setiap tugas sebelum memilih pilihan yang paling sesuai. Pengelasan dokumen rutin mungkin dihantar kepada model tempatan yang cekap, manakala pengkodean lanjutan atau penaakulan saintifik boleh dihantar kepada platform milik sendiri yang lebih cekap. Pengguna mungkin berinteraksi dengan satu aplikasi walaupun beberapa model beroperasi di belakangnya. Pendekatan ini boleh mengurangkan kos yang tidak perlu, melindungi maklumat sensitif dan mengurangkan ketergantungan kepada satu penyedia sambil mengekalkan akses kepada kemampuan hadapan.
Strategi Model Terbuka NVIDIA Menyokong Visi Huang
Tindakan NVIDIA menunjukkan bahawa sokongan Jensen Huang terhadap AI terbuka dan proprietari melampaui komen awam. Pada Mac 2026, syarikat tersebut membentuk Koalisi Nemotron bersama Mistral AI, Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Perplexity, Reflection AI, Sarvam dan Thinking Machines Lab. Koalisi ini menghimpunkan penyelidikan, set data, kerangka penilaian, pengetahuan khusus dan sumber pengkomputeran untuk membangunkan model hadapan terbuka. Model asas pertamanya sedang dibangunkan bersama oleh NVIDIA dan Mistral AI, dengan ahli lain menyumbang kepada pengujian, pasca-pelatihan dan pembangunan berterusan. NVIDIA merancang untuk berkongsi model hasilannya dengan ekosistem AI yang lebih luas dan menggunakannya sebagai asas bagi keluarga Nemotron 4. Pada Mac 2026, model Nemotron yang sedia ada telah mencatatkan lebih daripada 45 juta muat turun di Hugging Face, menunjukkan permintaan yang signifikan terhadap sistem AI yang boleh disesuaikan. NVIDIA memperluaskan strategi ini pada Julai melalui pelaksanaan yang melibatkan organisasi Jepun seperti Institut Sains Tokyo, SoftBank, SB Intuitions, Stockmark, Hitachi dan NTT DATA, yang menggunakan teknologi Nemotron untuk AI bahasa Jepun, agen perniagaan, telekomunikasi, pembuatan dan aplikasi saintifik. Projek-projek ini menunjukkan bagaimana organisasi boleh menyesuaikan asas terbuka dengan data proprietari tanpa mengungkapkan pengetahuan dalaman yang berharga secara awam.
Perkembangan keselamatan lebih menyokong hujah Huang bahawa model AI terbuka dan tertutup akan hidup berdampingan. Model terbuka boleh diperiksa dan diuji secara bebas, sementara penghantaran tempatan membolehkan organisasi mengekalkan maklumat sensitif dalam infrastruktur yang dikawal. Walau bagaimanapun, berat yang boleh dimuat turun juga boleh diubah untuk menghapuskan langkah-langkah keselamatan, dan pelepasannya sukar untuk dibatalkan. Sistem tertutup menawarkan kawalan akses terpusat dan kemas kini keselamatan yang terkoordinasi, tetapi mereka mungkin mencipta ketergantungan yang tidak jelas dan titik kegagalan yang terkonsentrasi. Pada 27 Julai 2026, NVIDIA dan organisasi teknologi serta keselamatan siber lain membentuk Aliansi AI Terbuka yang Selamat untuk membangunkan alat pertahanan terbuka sambil mengiktiraf bahawa kedua-dua jenis model tetap diperlukan. Menyokong ekosistem campuran ini juga selari dengan kedudukan NVIDIA sebagai penyedia infrastruktur AI. Makmal milik, platform awan, kerajaan dan pembangun yang menjalankan model terbuka semuanya memerlukan GPU, rangkaian, penyimpanan, elektrik dan perisian khas. Menghoskan sendiri berat terbuka mungkin mengurangkan yuran akses model, tetapi ia tidak menghilangkan kos operasi. Oleh itu, adalah munasabah untuk menyimpulkan bahawa NVIDIA boleh mendapat manfaat sama ada aplikasi masa depan menggunakan platform milik, sistem berat terbuka atau gabungan hibrid, menjadikan pasaran AI yang beraneka ragam sebagai hasil yang paling mungkin.
Apakah yang Dimaksud dengan AI Berbobot Terbuka untuk Kripto dan Infrastruktur AI Terdesentralisasi
AI berat terbuka boleh meningkatkan permintaan untuk pengkomputeran terdesentralisasi kerana memuat turun model tidak menghilangkan kos pengoperasiannya. Pembangun masih memerlukan GPU, penyimpanan, lebar pita, elektrik dan infrastruktur teknikal untuk menyesuaikan model, memproses permintaan pengguna dan menjalankan agen AI dalam skala besar. Ini mencipta peranan potensial untuk rangkaian infrastruktur fizikal terdesentralisasi yang menghubungkan penyedia peralatan bebas dengan pembangun yang mencari kapasiti pengkomputeran. Pasar teragih mungkin membuat GPU yang tidak digunakan sepenuhnya tersedia untuk latihan model, inferens dan hosting aplikasi, sementara sistem penyimpanan terdesentralisasi boleh menyokong set data, checkpoint dan kandungan yang dihasilkan AI. Aset kripto boleh mengkoordinasikan pembayaran, ganjaran penyedia, staking dan akses melalui rangkaian ini tanpa memerlukan setiap peserta untuk menggunakan syarikat atau platform awan yang sama. Kategori yang lebih luas rangkaian infrastruktur terdesentralisasi meluas melampaui pembangunan model ke dalam sumber fizikal yang diperlukan untuk mengendalikan perkhidmatan digital. Peluang utama ialah bahawa berat terbuka mengurangkan halangan untuk mengakses model tetapi tidak menghilangkan bottleneck infrastruktur, berpotensi memperluaskan pasaran untuk awan GPU alternatif, inferens tanpa kebenaran dan hosting AI yang tersebar secara geografi.
Rangkaian blok rantai juga boleh menyokong AI terdesentralisasi melalui pembayaran telus, rekod kepemilikan model, asal-usul data, dan insentif untuk menilai output pembelajaran mesin. Bittensor menerapkan konsep ini melalui subnet khas di mana peserta boleh menyediakan perkhidmatan seperti inferens, pengiraan, penyimpanan, dan ramalan, sementara validator menilai sumbangan dan insentif protokol memberi ganjaran kepada prestasi yang berguna. Infrastruktur kripto juga memungkinkan AI agents in crypto untuk membeli perkhidmatan digital melalui dompet boleh atur dan pembayaran koin stabil. Walau bagaimanapun, AI berbobot terbuka tidak secara automatik terdesentralisasi. Model yang boleh dimuat turun masih boleh dihoskan oleh penyedia awan terpusat, dilatih pada set data yang terkonsentrasi, dan dioperasikan melalui peranti keras yang dibekalkan oleh sebilangan kecil pengeluar. Rangkaian terdesentralisasi mesti menyelesaikan masalah-masalah sukar yang melibatkan pengesahan output, privasi, latensi, kualiti peranti keras, keselamatan siber, dan ketersediaan perkhidmatan sebelum mereka boleh bersaing secara konsisten dengan alternatif terpusat. Hubungan paling kuat antara AI berbobot terbuka dan kripto oleh itu ialah infrastruktur di sekeliling model—bagaimana sumber pengkomputeran dibekalkan, bagaimana penyumbang dibayar, bagaimana output disahkan, dan sama ada pengguna boleh mengakses perkhidmatan tanpa bergantung sepenuhnya pada satu perantara.
Peluang dan Risiko untuk Bittensor, Token Komputasi Terpusat dan AI
Bittensor dan projek AI terdesentralisasi lain sedang menarik perhatian seiring meningkatnya permintaan akan alternatif kepada infrastruktur awan konvensional, tetapi nilai jangka panjang mereka akan bergantung pada lebih daripada kepopularan kecerdasan buatan. Rangkaian ini perlu membuktikan bahawa peserta teragih mampu memberikan latihan, inferens, penyimpanan, dan perkhidmatan data yang boleh dipercayai pada harga yang kompetitif. Token kripto boleh membantu mengkoordinasikan penyedia, pengesah, dan pembayaran, tetapi penyesuaian yang lestari memerlukan pelanggan sebenar, output yang boleh diukur, dan aktiviti ekonomi yang tidak bergantung terutamanya pada ganjaran token. Bidang yang lebih luas AI crypto sectors mengandungi beberapa model perniagaan yang berbeza, menjadikan penilaian peringkat projek lebih berguna daripada memperlakukan setiap token AI sebagai eksposur kepada tren yang sama.
Bittensor dan Covenant-72B Menonjolkan Potensi AI Terdesentralisasi
Bittensor beroperasi melalui subnet khusus yang bersaing untuk menyediakan perkhidmatan digital seperti inferens AI, latihan, ramalan, penyimpanan, dan pengiraan. Menurut dokumentasi subnet Bittensor, penambang menghasilkan perkhidmatan yang relevan, validator menilai kualitinya, pencipta subnet menubuhkan mekanisme insentif, dan pemegang stak menyokong validator dengan TAO. Rangkaian ini menerima perhatian utama yang lebih besar pada Mac 2026 selepas Templar Subnet 3 menyokong latihan teragih untuk Covenant-72B, sebuah model bahasa dengan 72 bilion parameter. Laporan teknikal Covenant-72B menyatakan model tersebut telah dilatih sebelumnya pada kira-kira 1.1 trilion token melalui proses tanpa kebenaran dan teragih secara global. Huang membandingkan eksperimen ini dengan versi moden Folding@home, mengiktiraf pendekatan pengiraan teragihnya. Komen tersebut tidak membentuk kemitraan NVIDIA dengan Bittensor, pengesahan TAO, atau bukti bahawa latihan terdesentralisasi sudah lebih unggul daripada pusat data konvensional. Ia menunjukkan bahawa latihan kolaboratif yang besar secara teknikal adalah mungkin, sementara peluang lebih luas Bittensor terletak pada menjadikan subnet-subnetnya sebagai pasaran kompetitif untuk kecerdasan mesin yang berguna.
Token Komputasi dan AI Terdesentralisasi Boleh Memperluas Akses Infrastruktur
Peluang terkuat untuk pengiraan terdesentralisasi datang daripada jurang antara mengakses model AI dan mendapatkan peranti keras yang diperlukan untuk mengendalikannya. Penyedia awan terpusat menawarkan GPU dalam skala besar, tetapi harga, ketersediaan wilayah, sekatan kapasiti dan kontrak jangka panjang boleh mencipta halangan kepada pembangun kecil. Rangkaian teragih cuba mengumpulkan sumber daripada penyedia bebas dan menjadikannya tersedia melalui pasaran terbuka. Jika mereka mampu menawarkan harga yang kompetitif dan perkhidmatan yang boleh dipercayai, mereka boleh menyokong permulaan, penyelidik dan pembangun agen AI yang memerlukan kapasiti sementara atau fleksibel. Peluang ini tidak terhad kepada latihan model besar: inferens, penyesuaian halus, penilaian model, penghasilan data sintetik dan pelaksanaan agen berterusan boleh mencipta beban kerja berulang. Token mungkin mengkoordinasikan pembayaran dan ganjaran di sepanjang sistem-sistem ini, tetapi kes penggunaan terkuatnya wujud apabila aset tersebut menjalankan fungsi rangkaian yang diperlukan, bukan sekadar menjadi label spekulatif yang melekat pada aplikasi AI.
Risiko Teknikal, Keselamatan dan Pusat Pengendalian Boleh Membatasi Pengambilan
Rangkaian AI terpusat menghadapi cabaran yang tidak dihadapi oleh transaksi blok rantai biasa. Output AI boleh bersifat subjektif dan mahal untuk dinilai, menjadikan sukar bagi pengesah menentukan sama ada penyedia menghasilkan kerja yang benar-benar berguna atau hanya dioptimakan untuk mekanisme penilaian. Penilaian yang lemah boleh mendorong manipulasi, kolusi dan aktiviti yang mendapat ganjaran tanpa melayani pelanggan luar. Latihan teragih juga memperkenalkan kelewatan komunikasi, peralatan yang tidak seragam, dan risiko peserta terputus atau menghantar kemas kini yang cacat. Blok rantai boleh kekal bergantung kepada sebilangan kecil pengilang GPU, pengesah besar, pusat data atau pasukan pembangunan, meninggalkan lapisan kritikal terkonsentrasi walaupun pembayaran adalah teragih. Penyedia jahat, kunci yang disusupi, kerentanan perisian dan penggunaan tidak sah data hak cipta atau sulit mencipta eksposur tambahan. Oleh itu, bersaing dengan perkhidmatan awan yang sudah mapan akan memerlukan prestasi yang boleh dipercayai, tata cara yang telus, perlindungan privasi yang kuat, dan cara yang kredibel untuk mengesahkan kerja yang telah selesai.
Pertumbuhan Rangkaian Tidak Secara Automatik Meningkatkan Nilai Token AI
Harga token AI boleh bertindak balas dengan pantas terhadap pelancaran model, komen berpengaruh dan perasaan pasaran yang lebih luas, tetapi perhatian tidak semestinya mencipta pendapatan berulang. Satu rangkaian mungkin melaporkan lebih banyak pelaksanaan, transaksi atau peserta, sementara sebahagian besar aktiviti itu masih didanai oleh emisi dan insentif token. Jika ganjaran peserta melebihi pendapatan daripada pelanggan luar secara konsisten, pertumbuhan yang kelihatan mungkin bergantung pada penerbitan berterusan bukannya model perniagaan yang lestari. Menilai TAO dan token komputasi terdesentralisasi lain memerlukan pemeriksaan terhadap pembayaran pelanggan, beban kerja berulang, penggunaan peranti keras, kemandirian validator, kepekatan penyedia dan kos insentif yang diperlukan untuk mengekalkan aktiviti. Pelabur juga perlu menentukan sama ada pengguna memerlukan token untuk mengakses perkhidmatan, sama ada yuran rangkaian menghasilkan permintaan berterusan dan sama ada emisi melemahkan pemegang sedia ada. Bittensor dan komputasi terdesentralisasi mempunyai peluang yang kredibel untuk menyokong ekonomi AI yang lebih terbuka, tetapi kejayaan jangka panjang akan bergantung pada perkhidmatan yang boleh disahkan, pelanggan berulang dan ekonomi token yang lestari.
Kesimpulan
Pandangan Jensen Huang bahawa AI terbuka dan milik sendiri akan hidup berdampingan menunjukkan kepada ekonomi pelbagai model, di mana organisasi memilih sistem berdasarkan prestasi, privasi, kos, dan kawalan, bukan mengikuti satu pendekatan pembangunan universal. Pemerkasaan ini boleh mencipta permintaan bermakna untuk pengiraan terdesentralisasi, pembayaran berdasarkan blok rantai, dan rangkaian insentif seperti Bittensor kerana berat model yang boleh diakses masih memerlukan infrastruktur yang besar untuk dilatih dan dioperasikan. Covenant-72B menunjukkan bahawa eksperimen latihan tanpa kebenaran besar adalah mungkin, tetapi kelayakan teknikal tidak menjamin keunggulan komersial atau nilai token. Projek AI terdesentralisasi mesti membuktikan bahawa mereka boleh mengesahkan output, melindungi data, memberikan perkhidmatan yang boleh dipercayai, dan menarik pelanggan yang membayar tanpa bergantung terlalu banyak pada emisi. Crypto mungkin menjadi lapisan koordinasi dan penyelesaian yang penting untuk ekonomi AI terbuka, tetapi projek yang paling kuat akan menjadi mereka yang menukar naratif AI menjadi penggunaan yang dapat diukur, pendapatan yang mampan, dan ekonomi token yang telus.
|
KuCoin sedang memperingati hari jadinya yang ke-9 dengan kampanye platform khas yang penuh dengan hadiah eksklusif, aktiviti dagangan, dan tawaran masa terhad. Jangan lepaskan peluang untuk menyertai dan menikmati manfaat semasa bursa memperingati sembilan tahun pertumbuhan dan inovasi. Lawati laman kampanye rasmi sekarang:
|
Soalan Lazim
Adakah Bittensor sama dengan platform komputasi awan terpusat?
Tidak. Pasar awan terdesentralisasi terutama menghubungkan pelanggan dengan penyedia bebas yang menawarkan sumber daya pengkomputeran. Bittensor adalah rangsangan jaringan yang lebih luas di mana subnet-subnet khusus dapat menghasilkan inferens, ramalan, pelatihan, penyimpanan, dan perkhidmatan digital lainnya. Sesetengah subnet mungkin menawarkan perkhidmatan berkaitan pengkomputeran, tetapi jaringan ini tidak beroperasi sebagai satu pasaran penyewaan GPU yang seragam.
Bolehkah model AI terbuka beroperasi sepenuhnya secara luar talian?
Ya, selagi pengguna mempunyai peranti yang mencukupi, perisian yang sepadan, dan salinan tempatan bobot model. Penyebaran tanpa sambungan internet boleh meningkatkan privasi dan mengurangkan ketergantungan pada API luar, tetapi model yang lebih besar mungkin memerlukan GPU yang mahal dan memori yang besar. Akses internet mungkin masih diperlukan untuk muat turun model, kemas kini keselamatan, alat luar, atau data langsung.
Bolehkah pemilik GPU pengguna akhir menyertai rangkaian AI terdesentralisasi?
Kepartisipan bergantung pada rangkaian, subrangkaian, dan keperluan beban kerja. Sesetengah perkhidmatan mungkin menerima GPU pengguna, manakala tugas latihan atau inferens besar boleh memerlukan peralatan profesional, internet berkelajuan tinggi, memori yang besar, dan ketepatan masa hidup yang boleh dipercayai. Memiliki GPU tidak menjamin keuntungan kerana ganjaran mesti melebihi kos elektrik, penyelenggaraan, bandwidth, dan peralatan.
Bagaimana rangkaian komputasi terdesentralisasi boleh melindungi data AI yang sulit?
Privasi tidak dijamin semata-mata kerana rangkaian itu terdesentralisasi. Platform selamat mungkin menggunakan enkripsi, persekitaran pengkomputeran sulit, pengasingan beban kerja, dan akses data terhadap untuk melindungi maklumat sensitif. Organisasi harus mengkaji sama ada penyedia boleh melihat data yang diunggah, bagaimana keputusan disimpan, dan apa yang berlaku kepada fail sementara selepas tugas selesai.
Apa yang berlaku jika penyedia peranti keras terputus semasa beban AI?
Rangkaian yang direka dengan baik boleh menyimpan titik semakan, mengalihkan kerja yang belum selesai, dan menghukum penyedia yang gagal memenuhi keperluan kebolehpercayaan. Gangguan masih boleh meningkatkan masa dan kos penyelesaian, terutama semasa latihan teragih yang memerlukan peserta untuk kekal diselaraskan. Oleh itu, kelebihan penyedia dan pemulihan automatik adalah penting apabila menilai perkhidmatan pengiraan terdesentralisasi.
Adakah pengkomputeran GPU terdesentralisasi sentiasa lebih murah berbanding perkhidmatan awan terpusat?
Tidak semestinya. Pasaran teragih mungkin menawarkan harga lebih rendah dengan menggunakan peralatan yang tidak digunakan sepenuhnya dan tawaran bersaing, tetapi jumlah kos juga bergantung kepada pemindahan data, latensi, kerumitan pemasangan, tempoh beban kerja dan kebolehpercayaan. Perniagaan sepatutnya membandingkan jumlah kos untuk menyelesaikan satu tugas, bukan hanya melihat harga GPU per jam yang diiklankan.
Metrik mana yang menunjukkan sama ada rangkaian AI terdesentralisasi mempunyai permintaan sebenar?
Indikator yang berguna termasuk pembayaran daripada pelanggan luar, isipadu beban kerja berulang, penggunaan GPU, pengekalan pelanggan, masa aktif dan bilangan penyedia bebas. Pengguna juga harus membandingkan pendapatan yuran dengan ganjaran token untuk menentukan sama ada aktiviti tersebut dibiayai secara komersial atau disubsidi secara berat oleh emisi. Jumlah transaksi yang tinggi sahaja mungkin tidak mewakili penggunaan AI yang bermakna.
Penafian: Artikel ini hanya untuk tujuan maklumat dan tidak merupakan nasihat kewangan atau pelaburan. Aset mata wang kripto adalah sangat berfluktuasi, dan pembaca harus memverifikasi pengumuman rasmi WEMIX terkini sebelum membuat keputusan.
Penafian: Halaman ini telah diterjemahkan dengan menggunakan teknologi AI untuk keselesaan anda. Untuk mendapatkan maklumat yang paling tepat, rujuk kepada versi bahasa Inggeris asal.