Permintaan dari akar rumput menciptakan penggunaan organik dalam ekosistem @usedotai Hasilnya adalah model inferensi AI yang secara fundamental berbeza… Privasi terlebih dahulu Pencapaian tinggi & diolah untuk mengoptimumkan kos Apabila anda mampu memberikan kemampuan yang sebanding dengan kelebihan harga 10–15%+, perbezaan ini akan berganda seiring peningkatan penggunaan Pengambilan organik memperkuat kelebihan infrastruktur $DOT @usedotai boleh terus mengoptimumkan cara model dipilih dan disediakan Kemudian, terdapat kemampuan untuk menjual kredit inferensi yang tidak digunakan kembali kepada pasukan Alih-alih kredit hanya terbiar, ia berpotensi mengekalkan kegunaan dan likuiditi dalam ekosistem Mengubah kapasiti yang tidak digunakan menjadi sesuatu yang produktif secara ekonomi, bukan beban mati & patut diberi penghargaan: @stagedhappen , @AlaaDelRey & keseluruhan pasukan @usedotai telah melebihi jangkaan secara serius dengan arah ini Tesis ini juga mulai sejajar dengan arah penyelidikan institusi… Kertas terkini @BlackRock “Machine-Native Economy” merangkum komputasi sebagai sumber ekonomi yang muncul dan secara khusus menekankan kepentingan penjejakan model yang cekap, pengoptimuman komputasi dan infrastruktur boleh program semasa AI berkembang Penyelidikan @GoldmanSachs menganggarkan penggunaan token agen AI boleh meningkat 24 kali ganda pada 2030, dengan AI perniagaan, pengguna, generatif dan fizikal mendorong peningkatan besar dalam permintaan inferensi Jika tren ini walaupun sebahagiannya terwujud, kecekapan inferensi menjadi masalah infrastruktur yang kritikal Semasa agen menjalankan lebih banyak tugas, inferensi menjadi kurang tentang akses mudah kepada model dan lebih tentang mengoptimumkan penjejakan, komputasi, latensi, kos dan privasi pada skala besar Platform yang mampu menyediakan permintaan sebegini… Sambil mengekalkan privasi dan menggandakan penggunaan secara organik… Berada tepat di persimpangan kitaran komputasi seterusnya @usedotai sedang mengubah cara kita membina Terbuka secara reka bentuk Privasi secara arsitektur & direka untuk menurunkan kos inferensi serendah mungkin https://t.co/Hud0Fjfmms 🔴