BitTorrent Melancarkan BTTInferGrid, Rangkaian Pengiraan Inferens AI Terpusat

Seiring dengan penerapan AI Agent dalam pelbagai skenario kompleks seperti alur kerja perusahaan, automasi pengeluaran, dan pelaksanaan autonomi, industri AI global secara rasmi berpindah dari fasa "tanggapan pasif" ke fasa "pelaksanaan autonomi" yang baharu. Fokus persaingan industri sudah lama berpindah daripada perbandingan parameter model besar semata-mata kepada pertandingan kemampuan pelaksanaan di lapangan, dan kemampuan penalaran logik yang kuat merupakan asas utama yang menyokong perubahan ini.

Perubahan paradigma dalam aplikasi telah mendorong perubahan mendasar dalam permintaan infrastruktur komputasi hulu: pusat konsumsi komputasi terus bergeser dari pelatihan model ke inferensi bisnis, tren ini tidak dapat dibalik. Namun, sistem komputasi terpusat yang dominan saat ini menghadapi masalah seperti biaya operasional tinggi, kemampuan penskalaan elastis yang lemah, dan ketidakstabilan layanan ketika menghadapi permintaan inferensi yang besar, sering, dan fluktuatif, menyebabkan industri AI mengalami hambatan perkembangan di tingkat pasokan komputasi.

Pada 17 Jun, ekosistem penghantaran terdesentralisasi lama, BitTorrent, melancarkan produk strategik—BTTInferGrid, yang menumpukan pada laluan AI inference, membina rangkaian kuasa pengiraan terdesentralisasi. Platform ini bergantung pada arsitektur terdistribusi terdesentralisasi untuk mengumpulkan sumber kuasa GPU yang terbuang secara efisien dari seluruh dunia, memutuskan halangan antara pihak bekalan sumber dan pembangun AI, serta menyediakan perkhidmatan kuasa pengiraan AI inference yang terbuka, mudah disambungkan, keputusan pengiraan boleh disahkan di atas rantai, dan dikenakan bayaran fleksibel mengikut penggunaan.

Dengan memanfaatkan keunggulan teknologi terdesentralisasi, BTTInferGrid tidak hanya mengisi kelemahan daya komputasi terpusat tradisional dalam skenario konversi tinggi dan fluktuasi beban, tetapi juga mencapai lompatan besar di sisi pasokan daya komputasi, serta merekonstruksi logika pengalokasian dan perputaran sumber daya dalam ekosistem daya komputasi secara keseluruhan.

Sambil itu, BTTInferGrid adalah produk strategik yang dibangun daripada peningkatan perkhidmatan BTFS yang sedia ada oleh BitTorrent, bukan sahaja merupakan perluasan penting kemampuan penjadualan sumber terdesentralisasi yang telah lama dikembangkan oleh BitTorrent dari bidang penyimpanan ke bidang pengiraan, tetapi juga merupakan langkah penting dalam pelaburan mereka di bidang AI terdesentralisasi.

BTTInferGrid berhasrat untuk membina semula sistem bekalan kuasa pengiraan melalui model terdesentralisasi, menyelesaikan masalah kos kuasa pengiraan inferens AI yang terlalu tinggi dan kekurangan bekalan, sambil mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan, serta meningkatkan kecekapan inferens model besar, untuk menyediakan infrastruktur kuasa pengiraan berprestasi tinggi, tahan lasak, dan bernilai tinggi kepada industri.

Jika tahun 2024 hingga 2025 adalah era pertarungan ribuan model dan kompetisi parameter yang didominasi oleh kluster ribuan kartu dalam industri AI, maka pada tahun 2026, dengan pelaksanaan berskala besar AI Agent, AI secara rasmi memasuki era ledakan aplikasi besar-besaran yang dikenali sebagai "Era Inferens". Inferens AI merupakan langkah kunci dalam mewujudkan nilai model, kerana ia mengubah "model yang telah dilatih" menjadi aplikasi praktikal, nilai komersial, dan perkhidmatan harian. Dengan kata lain, latihan adalah "mengajar AI belajar", manakala inferens adalah "membolehkan AI digunakan secara praktikal"—contohnya, kereta auto-pilot yang mengenal pasti tanda berhenti di jalan yang belum pernah dilalui merupakan contoh klasik perilaku inferens. Kemampuan inferens secara langsung menentukan pengalaman pengguna, kos operasi, dan nilai komersial produk AI.

Industri secara umum sepakat bahawa lebih daripada 70% sumber komputasi akan digunakan untuk skenario inferens pada masa depan. Oracle sebelum ini meramalkan bahawa pasaran komputasi inferens akhirnya akan melebihi komputasi latihan. Akademik Akademi Kejuruteraan China, Zheng Weimin, juga menekankan bahawa sebahagian besar komputasi semasa ini habis digunakan dalam interaksi harian pengguna dengan model besar. Dari segi komposisi kos, kos inferens model besar terdiri daripada 3% tenaga kerja, 2% data, dan 95% komputasi; kos komputasi untuk aplikasi terkemuka sangat ketara, dengan kos inferens harian ChatGPT sekitar 700,000 dolar AS, dan DeepSeek V3 mencapai 87,000 dolar AS.

Apabila permintaan kekuatan komputasi AI beralih dari pelatihan terpusat oleh beberapa raksasa teknologi kepada ribuan skenario inferensia komersial oleh jutaan pembangun di pelbagai industri, standard penilaian infrastruktur asas turut berubah. Di era pelatihan, pembangun utamanya memperhatikan skala dan kecekapan kekuatan komputasi yang terpusat; memasuki era inferensia, perkhidmatan AI terus berhadapan dengan pengguna akhir dalam jumlah besar, dengan interaksi harian berbilion-bilion kali yang mencipta penggunaan kekuatan komputasi yang besar, maka perhatian pembangun berpindah kepada kos setiap panggilan, kelajuan respons, dan kestabilan perkhidmatan. Kini, bekalan kekuatan komputasi, kos panggilan, dan ketersediaan perkhidmatan telah menjadi asas utama penilaian infrastruktur AI, serta faktor penentu kejayaan pelaksanaan aplikasi AI.

Namun, menghadapi permintaan inferens yang meningkat secara eksponen, kelemahan sistem pusat komputasi utama semakin jelas: sewa GPU terus meningkat, perkhidmatan platform sering mengalami gangguan, dan banyak aplikasi AI terpaksa ditutup akibat kos komputasi. Masalah-masalah ini terlihat jelas dalam tiga aspek berikut:

Pertama, fleksibiliti pengagihan kuasa pengiraan tidak mencukupi untuk menangani fluktuasi trafik, terperangkap dalam dilema ketidakseimbangan antara kos dan kestabilan: Walaupun syarikat AI terkemuka dan penyedia awan terus meningkatkan pelaburan dalam infrastruktur kuasa pengiraan, permintaan inferens meningkat pesat dan menunjukkan ciri puncak dan lembah yang jelas—permintaan boleh meningkat puluhan kali ganda semasa jam pejabat atau puncak pemasaran di siang hari; tetapi merosot tajam pada waktu malam. Pusat data terpusat yang tidak mempunyai kemampuan pengagihan fleksibel sukar menyesuaikan diri dengan perubahan dinamik ini: Jika disesuaikan mengikut puncak, kos penyusutan semasa tempoh lembah menjadi sangat tinggi; jika disesuaikan mengikut purata, perkhidmatan akan terganggu semasa puncak, terperangkap dalam dilema “kos tinggi” dan “kestabilan rendah”. Sementara itu, kuasa pengiraan terpusat juga perlu menanggung pelbagai kos tambahan seperti pembinaan pusat data, tenaga listrik, pengurusan, dan keuntungan perniagaan, akhirnya menjadikan kos kuasa pengiraan sangat tinggi dan sangat mempersempit ruang percubaan bagi pasukan inovasi kecil dan sederhana. Pasar sangat memerlukan penyelesaian baharu yang menggabungkan kelebihan kos dan kemampuan pengagihan fleksibel.

Kedua, harga sewa GPU terus meningkat, dan kos yang tinggi menghalang inovasi oleh usaha kecil dan sederhana serta pembangun: walaupun model besar sumber terbuka (seperti Qwen, DeepSeek, dsb.) telah menurunkan rintangan masuk ke bidang AI, pelaksanaan dan pengoperasian model masih bergantung kepada kuasa inferens yang stabil, murah, dan mudah diakses. Namun, kenyataannya, kos sewa GPU terus meningkat; sebagai contoh, harga sewa per jam untuk GPU H100 utama naik dari $1.70 pada Oktober 2025 kepada $2.35 pada Mac 2026, dengan kenaikan hampir 40% dalam tempoh enam bulan. Kos yang tinggi menyebabkan banyak pembangun peribadi dan usaha kecil dan sederhana yang memiliki pelan berkualiti tinggi berhenti bergerak, terperangkap dalam dilema "mempunyai model tetapi tiada kuasa komputasi", yang secara serius menghambat daya cipta dan perkembangan berskala dalam industri AI.

Ketiga, sumber daya GPU yang menganggur dalam jumlah besar di seluruh dunia belum dimanfaatkan secara efektif, menyebabkan ketidaksesuaian antara permintaan dan penawaran yang serius: Berbanding terbalik dengan "kelangkaan daya komputasi" di pasar, terdapat sumber daya daya komputasi GPU berkinerja tinggi yang menganggur dalam jumlah besar yang terakumulasi di perangkat pribadi, laboratorium universitas, ruang server kecil, serta fasilitas yang tersisa dari transisi mata uang kripto. Disebabkan kurangnya saluran akses standar dan mesin penjadwalan yang efisien, daya komputasi ini tidak dapat masuk ke pasar inferensi utama, menciptakan situasi kontradiktif di mana sisi permintaan mengalami "kesulitan mendapatkan satu kartu" sementara sisi penawaran mengalami "daya komputasi yang tidur". Terdapat ruang besar untuk meningkatkan tingkat pemanfaatan sumber daya, dan ketidaksesuaian antara permintaan dan penawaran perlu segera diselesaikan.

Secara keseluruhan, pasaran kekuatan pengiraan AI semasa sedang menghadapi tiga masalah struktural: di satu sisi, bekalan terpusat tidak mampu menyeimbangkan kos dan kefleksibelan; di sisi lain, sewa kekuatan pengiraan terus meningkat dan menekan inovasi AI; sementara itu, sumber GPU yang banyak dan tidak digunakan tetap terbiar tanpa diaktifkan. Menghadapi serangkaian cabaran industri ini, BTTInferGrid menggunakan teknologi terdesentralisasi untuk membawa penyelesaian baharu dalam menyelesaikan ketidakseimbangan permintaan dan penawaran kekuatan pengiraan.

BTTInferGrid bertujuan untuk secara terdesentralisasi menghubungkan sumber daya GPU yang menganggur secara global dengan pengembang AI dalam jumlah besar, secara mendasar memecahkan monopoli dan bottleneck kekuatan komputasi terpusat. Di satu sisi, platform ini mengintegrasikan kekuatan komputasi GPU yang tersebar dan menganggur untuk membina infrastruktur kekuatan komputasi yang terbuka dan berkongsi; di sisi lain, ia membuka saluran penghubung antara pihak penawar dan permintaan, menghapus halangan masuk dan kotak hitam penetapan harga dalam model terpusat tradisional. Sambil memanfaatkan mekanisme insentif dan kolaborasi DePIN, BTT InferGrid mampu menghasilkan kekuatan inferensia berharga tinggi secara berterusan, menyelesaikan masalah utama kos kekuatan komputasi yang tinggi dan kekurangan pasokan dari akarnya, serta benar-benar melepaskan efisiensi inferensia dan nilai komersial model besar.

BTTInferGrid memiliki定位 yang jelas dan tepat, berfokus pada pembinaan rangkaian komputasi terdesentralisasi yang ditujukan untuk skenario inferensi AI, menghubungkan pasokan daya komputasi GPU yang menganggur secara global dengan permintaan pasaran untuk inferensi AI, serta menyediakan perkhidmatan komputasi AI global yang terbuka, hasil boleh disahkan, dan dikenakan bayaran berdasarkan penggunaan.

Secara khusus, BTTInferGrid berdasarkan mekanisme rangkaian bawah DePIN, menyelaraskan secara tepat bekalan kuasa pengiraan dengan permintaan inferensi AI yang meningkat pesat, mencapai pemberdayaan nilai dua hala di kedua-dua sisi permintaan dan suplai:

· Di sisi penawaran kekuatan pengiraan, mengumpul secara efisien sumber daya GPU terbuang yang tersebar secara global untuk membina infrastruktur kekuatan pengiraan yang terbuka dan berkongsi. Sambil memanfaatkan mekanisme insentif dan penjadualan pintar DePIN, ia tidak hanya membuka saluran pendapatan yang rendah halangan dan berterusan kepada pemilik kekuatan pengiraan, menjadikan "GPU terbuang yang tidur" di seluruh dunia benar-benar berubah menjadi "aset yang bergerak"; tetapi juga menjamin kestabilan kekuatan pengiraan dan kemampuan peluasan fleksibel, mencipta perkhidmatan penalaran global yang bernilai tinggi, boleh dikembangkan, serta selamat dan boleh dipercayai.

· Di sisi permintaan kuasa pengiraan, BTTInferGrid menyediakan perkhidmatan inferens global yang mudah diakses, hasil boleh disahkan di rantai, dan dikenakan bayaran berdasarkan penggunaan, khusus untuk pembangun AI di seluruh dunia. Berbanding dengan harga premium yang tinggi daripada penyedia awan terpusat, BTTInferGrid mempunyai kelebihan kos yang ekstrem dan kemampuan penskalaan elastik, yang dapat membantu pasukan teknologi kecil dan sederhana serta pembangun bebas mengurangkan kos percubaan perniagaan, menyelesaikan pengesahan produk dan iterasi perniagaan dengan cekap, sambil memberi kuasa secara songsang kepada ekosistem bekalan kuasa pengiraan hulu.

Dengan demikian, BTTInferGrid tidak hanya secara praktis menyelesaikan keperluan mendesak para pembangun AI pada peringkat "pertarungan aplikasi" terhadap kuasa pengiraan yang murah dan fleksibel, tetapi juga membuka saluran penjanaan nilai berterusan bagi sumber daya peranti yang tidak digunakan dalam jumlah besar di seluruh dunia.

Lebih penting lagi, platform BTTInferGrid akan berjaya membina roda pertumbuhan positif yang mandiri: nod GPU yang tidak digunakan akan terus diperluaskan, kos pengiraan inferens terus menurun, dan menarik lebih ramai pembangun untuk menyertai; permintaan pasaran terus meningkat, yang semakin mendorong pihak pembekal pengiraan global untuk menyertai ekosistem. BTTInferGrid membentuk semula pembekalan pengiraan dengan model terdesentralisasi, menukar pengiraan AI khusus yang jarang dan mahal menjadi infrastruktur asas AI awam yang boleh diakses secara merata dan dipanggil mengikut keperluan.

Dari segi kelebihan prestasi produk, kebanyakan platform GPU terdesentralisasi di pasaran saat ini menghadapi masalah seperti had masuk kuasa pengiraan yang tinggi, kepercayaan perkhidmatan yang tidak mencukupi, dan model ekonomi yang sukar berterusan dalam jangka panjang. BTTInferGrid pula mengoptimumkan struktur asas dari bawah, mencapai lompatan menyeluruh dalam tiga dimensi—pengumpulan kuasa pengiraan, pengesahan perkhidmatan, dan kelestarian sistem ekonomi—membentuk keunggulan kompetitif uniknya, dengan kelebihan spesifik seperti berikut:

1. Rangkaian bekalan kuasa pengiraan yang terbuka untuk akses, mengumpul sumber GPU terbiar secara pantas di seluruh dunia: Ambang masuk untuk kuasa pengiraan awan tradisional tinggi (contohnya, memerlukan pusat data yang mematuhi peraturan, IP awam tetap, suis mahal, dll.), manakala BTTInferGrid membina rangkaian bekalan kuasa pengiraan yang benar-benar terbuka untuk akses, di mana mana-mana entiti atau individu yang memiliki sumber kuasa pengiraan seperti GPU terbiar boleh menyambung tanpa gangguan sekiranya memenuhi parameter prestasi asas (seperti kapasiti memori video, piawaian kuasa pengiraan) dan keperluan kestabilan rangkaian. Reka bentuk ini sangat mengurangkan ambang masuk untuk pihak yang menyediakan sumber kuasa pengiraan, membolehkan kuasa pengiraan GPU terbiar di seluruh dunia dikumpulkan secara rangkaian dan matriks dengan kelajuan yang sangat tinggi.

2. Kualiti perkhidmatan dan perilaku nod yang boleh disahkan, menyelesaikan masalah kepercayaan terdesentralisasi: Masalah utama dalam pengiraan terdesentralisasi ialah kebolehpercayaan—bagaimana mencegah penambang menggunakan kad grafik rendah untuk menyamar sebagai kad berprestasi tinggi? Bagaimana memastikan keputusan inferens adalah benar dan boleh dipercayai? BTTInferGrid membina satu gelung tertutup yang boleh disahkan secara silang melalui penjadualan tugas (pengagihan pintar), pengesahan cabaran (pemeriksaan kriptografi), penilaian konsensus (skor reputasi dinamik), dan koordinasi di atas rantai (kontrak pintar hadiah dan hukuman), meningkatkan kebolehpercayaan perkhidmatan inferens dengan berkesan.

3. Model ekonomi yang didorong oleh permintaan, membina ekosistem yang berterusan: Projek DePIN awal sering terperangkap dalam spiral kematian—“penerbitan token yang tinggi menarik nod untuk menambang secara sembarangan, tetapi kerana kurangnya permintaan sebenar, ia menyebabkan inflasi token, jatuhnya harga, dan keluarnya nod”. BTTInferGrid telah menetapkan tujuan sejak peringkat awal untuk membina ekosistem ekonomi yang didorong oleh permintaan sebenar—dengan panggilan inferens sebenar dan prestasi nod sebagai asas utama insentif. Hanya apabila pembangun AI benar-benar membayar untuk memanggil model, penyedia kuasa komputasi baru boleh mendapat bahagian keuntungan utama dan peningkatan reputasi. Reka bentuk ini akan mendorong pertumbuhan seimbang antara skala bekalan dan permintaan pasaran, memastikan perkembangan ekosistem rangkaian yang sihat dan berterusan dalam jangka panjang.

Secara keseluruhan, dari grid pasukan terbuka yang membolehkan GPU terbiar mana sahaja di seluruh dunia yang memenuhi piawaian prestasi untuk disambungkan tanpa halangan, hingga ke pertahanan kepercayaan penuh yang boleh disahkan melalui empat lingkaran tertutup—penjadualan tugas, pengesahan cabaran, penilaian konsensus, dan ganjaran serta hukuman berdasarkan blockchain—hingga ke model ekonomi yang digerakkan oleh permintaan sebenar untuk panggilan AI inferens, yang sepenuhnya meninggalkan gelembung spekulasi—BTTInferGrid sedang mentakrif semula mekanisme pengagihan sumber komputasi dari tiga dimensi: pengumpulan sumber, kepercayaan perkhidmatan, dan pembahagian nilai.

BTTInferGrid bukan sekadar "pengumpulan kuasa pengiraan", tetapi sebuah rangkaian pengiraan terpusat yang canggih yang menggabungkan penjadualan dan pelaksanaan tugas inferensi AI, pencocokan serta penyambungan pintar antara permintaan dan penawaran kuasa pengiraan, serta koordinasi dan penyelesaian sumber di rantai.

Dalam ekosistem kuasa pengiraan terdesentralisasi BTTInferGrid, semua peserta membentuk tiga peranan utama berdasarkan “bekalan, penggunaan, dan pengesahan” kuasa pengiraan:

Pembekal kuasa pengiraan (penambang): Menyediakan sumber GPU yang tidak digunakan, menerima dan melaksanakan tugas inferensi AI, sistem secara automatik membahagikan ganjaran yang sesuai berdasarkan jumlah kerja yang disahkan, kualiti penyelesaian tugas, dan penilaian prestasi dinamik.

· Pihak yang memerlukan kuasa pengiraan (pembangun AI): BTTInferGrid menyediakan antaramuka perkhidmatan API yang standard dan seragam, menyokong pembangun mengakses sumber GPU yang tersebar secara global.

· Penjaga Rangkaian (Pembaharu): Menyertai sistem pengesahan dan penilaian terdesentralisasi, mengaudit dan menguji secara rawak prestasi pengiraan nod penambang, mengenal pasti tingkah laku tidak normal, serta mengekalkan kualiti perkhidmatan rangkaian. Sambil itu, pembaharu mendapat ganjaran melalui pemeliharaan integriti rangkaian, bersama-sama menjamin keadilan dan kepercayaan rangkaian.

Secara keseluruhan, BTTInferGrid membawa perkhidmatan inferens AI yang lebih berkos efektif, boleh dikembangkan secara tinggi, serta selamat dan boleh dipercayai kepada pembangun AI, secara berkesan mengurangkan masalah gangguan produk dan kehilangan pelanggan akibat kekurangan kuasa pengiraan. Bagi penyedia GPU, ia memanfaatkan sumber peranti tepi dan tidak digunakan secara global, membina saluran pendapatan yang berterusan untuk penyedia sumber GPU, memastikan setiap unit kuasa pengiraan dapat memainkan nilai sebenarnya di era inferens.

Dalam pelaksanaan produk spesifik, berbeza dengan model aset berat tradisional pengeluar awan terpusat yang "mengumpul peralatan terlebih dahulu, kemudian menunggu permintaan", DePIN secara semula jadi menghadapi cabaran koordinasi dua hala pada peringkat awal pembinaan—kelebihan bekalan akan menyebabkan nod terbiar dan kegagalan ekonomi token, manakala kekurangan bekalan akan merosakkan pengalaman pembangun dan kecekapan sistem. Untuk itu, BTTInferGrid telah menetapkan strategi pelancaran bertahap yang jelas, stabil, dan berorientasikan permintaan, menolak pertumbuhan tidak terkawal dan memprioritaskan penggunaan sumber, kelestarian ekonomi, serta ekspansi stabil struktur teknikal.

· Sasaran jangka pendek (2026): Memulakan jaringan secara dingin, menyelesaikan penyambungan nod asas dan pengesahan perkhidmatan inferens teragih, serta memperluaskan skala nod GPU secara berperingkat.

· Sasaran jangka menengah (2027): Membangkitkan pelbagai ekosistem, memperbaiki kestabilan dan keselamatan privasi perkhidmatan rangkaian, serta kompatibel dengan lebih banyak format model AI dan kerangka inferens, secara beransur-ansur meluas ke aplikasi seperti penyesuaian model.

· Sasaran jangka panjang (2028 dan seterusnya): Menjadi infrastruktur asli AI, membina lapisan kuasa komputasi pilihan untuk Agen AI dan aplikasi automatik, menyediakan sokongan kuasa komputasi elastik untuk aplikasi AI berskala besar, akhirnya membolehkan kuasa komputasi, penyimpanan teragih, dan kontrak pintar di rantai beroperasi secara koordinasi dalam arsitektur seragam.

Dalam pelaksanaan, BTTInferGrid juga mengambil strategi perkembangan bertahap. Pada peringkat pelancaran awal, rangkaian utamanya menggunakan kad grafik profesional, dan penyediaan kuasa pengiraan (penambang) memerlukan semakan sebelum disambungkan, manakala pengguna di sisi permintaan boleh memanggil perkhidmatan inferens melalui platform. Pada masa depan, ia akan berkembang menjadi grid kuasa pengiraan super yang terbuka sepenuhnya: menyokong pelbagai jenis GPU seperti peringkat pengguna, profesional, dan pusat data, serta menghubungkan dan menetapkan harga berdasarkan peringkat prestasi; penambang boleh disambungkan secara terbuka, sambil memperkenalkan mekanisme penjaminan untuk menjamin kualiti perkhidmatan; di sisi permintaan, antaramuka API seragam akan dibuka, kompatibel dengan pelbagai format model AI dan kerangka inferens, serta menyediakan pilihan pelaksanaan yang fleksibel.

Sekarang, BTTInferGrid telah berjaya diintegrasikan dengan pelbagai model besar sumber terbuka AI utama, termasuk Qwen3.6 27B dan Qwen2.5 7B Instruct dari rangkaian Qwen Alibaba Cloud, serta Llama 3.1 8B Instruct dari Meta. Pembangun AI boleh memanggil model secara fleksibel mengikut keperluan skenario perniagaan sebenar. Di masa depan, platform akan terus memperluas ekosistem model untuk menyediakan lebih banyak sokongan model terkini kepada pembangun.

Lebih penting lagi, BTTInferGrid didukung oleh pengalaman panjang BitTorrent dan BTFS, yang memberikan keunggulan perkembangan semula jadi. BitTorrent dan BTFS di bawahnya telah berfokus dalam bidang penyimpanan terdesentralisasi selama bertahun-tahun, dengan BitTorrent sendiri memiliki lebih dari 100 juta pengguna aktif dan 2 miliar pemasangan, yang telah berjaya membuktikan kelayakan model DePIN serta mengakumulasi kemampuan matang dalam akses sumber daya, insentif token, penyelesaian di rantai, dan pengurusan komuniti. Sebagai produk strategik BitTorrent dalam bidang AI, BTTInferGrid dikembangkan daripada perkhidmatan BTFS yang sedia ada, membolehkan pengalaman matang ini dipindahkan secara lancar ke bidang kuasa penghujahan AI, serta mendorong pertumbuhan ekosistem dengan cepat.

Dengan memanfaatkan teknologi terdesentralisasi, BTTInferGrid telah secara tepat menyelesaikan masalah industri di mana "kekuatan pengiraan menganggur" dan "kekurangan kekuatan pengiraan" berlaku serentak. Konsepnya yang terbuka untuk akses, kolaborasi terdesentralisasi, sumbangan yang boleh diverifikasi, dan pembinaan komuniti bukan sahaja menjadi lompatan kuat melawan monopoli kekuatan pengiraan terpusat, tetapi juga menggambarkan satu peta jalan baru yang penuh imaginasi untuk kekuatan pengiraan global terdesentralisasi, berdasarkan penentuan produk yang jelas dan dasar teknologi yang kukuh. Di sini, setiap kekuatan pengiraan yang menganggur akan diaktifkan, dan setiap pembangun boleh mengakses masa depan pintar dengan kos yang boleh diakses.