BitTorrent, BTTInferGrid adlı merkeziyetsiz AI çıkarım hesaplama ağını başlatıyor

AI Agent'lerin şirket iş akışları, otomasyonlu üretim ve bağımsız yürütme gibi çeşitli karmaşık senaryolarda uygulanmasıyla, küresel AI endüstrisi resmen "pasif tepki" aşamasından "bağımsız yürütme" aşamasına geçiş yapmıştır. Sektör rekabetinin çekirdeği artık yalnızca büyük modellerin parametrelerini karşılaştırmaktan, uygulama ve yürütme yetenekleri üzerindeki rekabete dönüşmüştür ve bu dönüşümün temelini oluşturan, güçlü mantıksal çıkarım yeteneğidir.

Uygulama senaryolarındaki paradigmaların değişimi, üst akış hesaplama altyapısı talebini temel şekilde değiştirmiştir: Hesaplama tüketiminin ağırlığı, model eğitimi yerine işletme çıkarımı yönünde sürekli olarak kaymaktadır; bu eğilim geri döndürülemez. Ancak mevcut merkezi hesaplama sistemleri, yoğun, yüksek frekanslı ve dalgalı çıkarım istekleriyle karşılaştığında yüksek işletme maliyetleri, esnek ölçeklenebilirlik eksikliği ve hizmet kararlılığı yetersizliği gibi sorunları ortaya çıkarmaktadır; tüm AI endüstrisi hesaplama sağlığı açısından bir gelişme darboğazıyla karşı karşıyadır.

17 Haziran'da, uzun süredir var olan merkeziyetsiz veri iletim ekosistemi BitTorrent, stratejik bir ürün olan BTTInferGrid'i piyasaya sürdü; bu ürün, AI çıkarım sektörünü hedef alarak merkeziyetsiz hesaplama ağı kuruyor. Bu platform, merkeziyetsiz dağıtık mimarisine dayanarak, dünya çapında dağılmış boşta kalan GPU hesaplama kaynaklarını etkili bir şekilde birleştiriyor ve kaynak tedarikçileri ile AI geliştiricileri arasındaki bağlantı engellerini ortadan kaldırıyor. Açık, kolay entegre edilebilir, hesaplama sonuçları blockchain üzerinde doğrulanabilir ve esnek miktar bazlı ücretlendirme sunan AI çıkarım hesaplama hizmetleri sunuyor.

BTTInferGrid, merkeziyetsiz teknoloji avantajlarından yararlanarak, geleneksel merkezi hesaplama gücünün yüksek eşzamanlılık ve yük dalgalanması senaryolarındaki eksikliklerini gideriyor ve hesaplama gücü tedarik tarafında devrim niteliğinde bir atılım sağlayarak tüm hesaplama ekosisteminin kaynak dağıtım ve akış mantığını yeniden yapılandırıyor.

Aynı zamanda, BTTInferGrid, BitTorrent'un mevcut BTFS hizmetini temel alarak geliştirdiği stratejik bir üründür ve bu, BitTorrent'un yıllardır geliştirdiği merkeziyetsiz kaynak tahsis yeteneğini depolama alanından hesaplama alanına önemli bir şekilde genişletmesiyle birlikte, merkeziyetsiz AI sektörüne yönelik kritik bir adımını temsil eder.

BTTInferGrid, merkeziyetsiz modeli kullanarak hesaplama gücü sağlama sistemini yeniden yapılandırmayı amaçlıyor ve AI çıkarım hesaplama maliyetlerinin yüksekliği ile sağlayıcı eksikliği gibi sorunları çözüyor. Bu sayede maliyet azaltılır ve verimlilik artırılır; büyük modellerin çıkarım verimliliği iyileştirilerek sektör için yüksek performanslı, dayanıklı ve maliyet etkili bir hesaplama altyapısı sunuluyor.

Eğer 2024 ile 2025 yılları, AI endüstrisinde “bin model savaşının” ve on binlerce işlemci biriminin öncülük ettiği parametre yarışının dönemiyse, 2026 yılında AI Agent’ların ölçekli uygulamaya girmesiyle AI, büyük ölçekli uygulama patlamasının “çıkarım çağına” resmen girmektedir. AI çıkarımı, model değerlerinin hayata geçirilmesinde kritik bir aşamadır ve “eğitilmiş modelleri” gerçek uygulamalara, ticari değere ve günlük hizmetlere dönüştürür. Kısaca, eğitim “AI’yi öğretmek”, çıkarım ise “AI’yi pratikte kullanmak”tır—örneğin, otonom bir arabanın daha önce hiç geçmediği bir yolda durma işaretini tanımak, tipik bir çıkarım davranışıdır. Çıkarım yeteneği, AI ürünlerinin kullanıcı deneyimini, operasyon maliyetlerini ve ticari değerini doğrudan etkiler.

Sektör genelinde uzlaşılmış bir görüşe göre, gelecekte %70'ten fazla hesaplama gücü kaynakları çıkarım senaryolarında kullanılacaktır. Oracle, çıkarım hesaplama gücünün piyasa boyutunun sonunda eğitme hesaplama gücünü aşacağını öngörmüştür. Çin Mühendislik Akademisi üyesi Zheng Weimin de şu anda büyük modellerle kullanıcıların günlük etkileşimlerinde büyük ölçüde hesaplama gücü tüketildiğini belirtmiştir. Maliyet yapısına bakıldığında, büyük modellerin çıkarım maliyetlerinde insan gücü %3, veri %2 oranında iken, hesaplama gücü %95 oranında yer almaktadır; önde gelen uygulamaların hesaplama maliyetleri oldukça yüksektir: ChatGPT'nin günlük çıkarım maliyeti yaklaşık 700 bin dolar, DeepSeek V3 ise 87 bin dolar düzeyindedir.

Yapay zeka hesaplama talebi, az sayıda teknoloji devinin merkezi eğitiminden, milyonlarca geliştiricinin çeşitli endüstrilerdeki ticari çıkarım senaryolarına yayıldıkça, alt yapı değerlendirme kriterleri de değişti. Eğitim döneminde geliştiriciler ana olarak hesaplama gücünün merkezi ölçeği ve verimliliğine odaklandı; çıkarım dönemine geçildiğinde yapay zeka hizmetleri doğrudan milyonlarca uç kullanıcıya yöneliyor, günlük yüz milyarlarca etkileşim devasa hesaplama tüketimine neden oluyor ve geliştiricilerin odak noktası her çağrı maliyeti, yanıt süresi ve hizmet kararlılığına dönüyor. Bugün, hesaplama gücü sağlanması, çağrı maliyeti ve hizmet erişilebilirliği, yapay zeka alt yapısını değerlendirmenin temel kriterleri haline gelmiş ve yapay zeka uygulamalarının başarıyla hayata geçirilmesini belirleyen anahtar unsurlardır.

Ancak üssel olarak artan çıkarım talepleriyle karşılaşıldığında, ana akım merkezi hesaplama altyapılarının eksiklikleri giderek belirgin hale geliyor: GPU kira ücretleri sürekli artıyor, platform hizmetleri sıklıkla kesiliyor ve birçok AI uygulaması hesaplama maliyetleri nedeniyle kapatılıyor. Bu sorunlar şu üç alanda yoğunlaşmaktadır:

Birincisi, hesaplama gücü yönlendirme esnekliği yetersizdir ve trafiğin dalga değişimlerine uyum sağlayamaz; maliyet ve istikrar dengesizliği sorununa düşer: Önde gelen AI şirketleri ve bulut sağlayıcıları hesaplama altyapısına sürekli olarak yatırım yapmaya devam etmektedir, ancak çıkarım talebi hızlı bir şekilde artmakta ve belirgin dalga özellikleri göstermektedir—gün içi ofis veya pazarlama zirvesinde talep onlarca katına çıkabilir; gece saatlerinde ise aniden düşüş yaşar. Merkezi veri merkezleri bu dinamik değişime uyum sağlayacak esnek yönlendirme yeteneğine sahip değildir: Zirve seviyesine göre yapılandırılırsa, düşük dönemlerde amortisman maliyetleri çok yüksektir; ortalama seviyeye göre yapılandırılırsa, zirve dönemlerinde hizmet kesintileri yaşanır ve “yüksek maliyet” ile “düşük istikrar” arasında zor bir durumda kalınır. Aynı zamanda, merkezi hesaplama gücü, veri merkezi inşası, elektrik, bakım ve ticari kâr gibi çok sayıda ek maliyeti de beraberinde getirmektedir; sonuç olarak hesaplama gücü maliyetleri çok yüksektir ve bu da küçük ve orta ölçekli yenilikçi ekiplerin deneme-yanılma alanını büyük ölçüde daraltmaktadır; piyasa, maliyet avantajı ve esnek yönlendirme yeteneğine sahip yeni bir çözüm gerektirmektedir.

İkincisi, GPU kiralama fiyatları sürekli yükseliyor; yüksek maliyetler, küçük ve orta ölçekli işletmeler ile geliştiricilerin yeniliklerini hayata geçirmesini engelliyor: Açık kaynaklı büyük modeller (Qwen, DeepSeek vb.) AI alanına giriş engelini düşürse de, modellerin dağıtımı ve çalıştırılması, kararlı, ucuz ve kolay erişilebilir bir çıkarım gücüne hâlâ bağımlı. Ancak gerçeklik, GPU kiralama maliyetlerinin sürekli artması; ana akım H100 grafik kartı örneğinde, tek bir kartın saatlik kira fiyatı 2025 Ekim’de 1,70 dolar iken 2026 Mart’ta 2,35 dolara yükseldi ve altı ay içinde %40’a yakın bir artış gösterdi. Yüksek maliyetler, kaliteli çözümlere sahip bireysel geliştiricileri ve küçük orta ölçekli işletmeleri geri çekilmeye zorluyor ve “model var, hesaplama gücü yok” sorununa yol açıyor; bu da AI sektörünün yenilikçiliğini ve ölçeklenebilir gelişimini ciddi şekilde engelliyor.

Üçüncüsü, küresel ölçekte büyük miktarda boşta kalan GPU kaynakları etkin şekilde kullanılmamaktadır; arz-talep ciddi şekilde dengesizdir: Piyasadaki "hesaplama gücü kıtlığı" ile çarpıcı bir şekilde karşılaştırıldığında, dünya çapında bireysel cihazlarda, üniversite laboratuvarlarında, küçük veri merkezlerinde ve kripto para madenciliğinden kalan tesislerde büyük ölçekli boşta kalan yüksek performanslı GPU hesaplama kaynakları birikmiştir. Standartlaştırılmış erişim kanalları ve verimli bir yönlendirme motoru eksikliği nedeniyle bu hesaplama gücü ana akım çıkarım piyasasına girememektedir; bu durum talep tarafında "bir kart bile elde edilemiyor" ve arz tarafında "hesaplama gücü uykuda" olmak üzere bir çelişki yaratmaktadır. Kaynak kullanım oranı büyük ölçüde artırılabilir; arz-talep dengesizliği acilen çözülmesi gereken bir sorundur.

Sonuç olarak, mevcut AI çıkarım hesaplama gücü pazarı, üçlü bir yapısal zorlukla karşı karşıya: bir taraftan merkezi tedarik maliyet ve esnekliği dengeleyemiyor, diğer taraftan hesaplama gücü kirası sürekli yükseliyor ve AI yeniliğini baskı altında tutuyor, üçüncü taraftan ise milyonlarca boşta kalan GPU kaynağı uzun süredir aktif hale getirilmemiş durumda. Bu endüstri sorunlarına karşı, BTTInferGrid, merkeziyetsiz teknolojiyle hesaplama gücü talep-tedarik dengesizliğini çözmek için yeni bir çözüm sunuyor.

BTTInferGrid, küresel olarak dağılmış boşta kalan GPU kaynaklarını büyük miktarda AI geliştiricileriyle merkeziyetsiz bir şekilde bağlayarak, merkezi hesaplama gücü monopolünü ve darboğazlarını temelinden ortadan kaldırmayı amaçlar. Platform, dağılmış boşta kalan GPU hesaplama gücünü entegre ederek açık ve paylaşımlı bir hesaplama altyapısı oluşturur; diğer yandan, arz ve talep arasında bağlantı kanallarını açarak geleneksel merkezi modellerin erişim engellerini ve fiyatlandırma siyah kutularını ortadan kaldırır. Aynı zamanda DePIN'in teşvik ve iş birliği mekanizmalarından yararlanarak, BTT InferGrid, yüksek maliyet-verimlilikli çıkarım hesaplama gücü sağlayarak hesaplama gücü maliyetlerinin yüksekliği ve arz eksikliği gibi temel sorunları kökten çözer ve büyük modellerin çıkarım verimliliğini ve ticari değerini gerçek anlamda serbest bırakır.

BTTInferGrid, AI çıkarım senaryoları için odaklanan bir merkeziyetsiz hesaplama ağı kurmayı hedefler; küresel boşta kalan GPU hesaplama kapasitesini AI çıkarım talebiyle birleştirerek, açık erişimli, sonuçları doğrulanabilir ve kullanım bazlı ücretlendirme sağlayan küresel bir AI hesaplama hizmeti sunar.

Daha spesifik olarak, BTTInferGrid, DePIN alt yapı ağı mekanizmasını kullanarak hesaplama gücü arzını ve patlayıcı büyüme gösteren AI çıkarım talebini doğru şekilde eşleştirerek hem arz hem de talep taraflarına çift yönlü değer kazandırır:

Hesaplama gücü tedarik tarafında, küresel çapta dağılmış ve kullanılmayan GPU kaynakları verimli bir şekilde birleştirilerek açık ve paylaşımlı bir hesaplama altyapısı oluşturulmaktadır. Aynı zamanda DePIN'in teşvik ve akıllı yönlendirme mekanizmaları sayesinde, hesaplama gücü sahiplerine düşük bir giriş engeliyle sürdürülebilir gelir kazanma imkanı sunulmakta ve küresel olarak "uyuyan GPU'lar" gerçek anlamda "hareketli varlıklara" dönüşmektedir; ayrıca hesaplama gücünün istikrarlı kalması ve esnek ölçeklenebilirliği garanti altına alınarak, yüksek maliyet-verimliliği, yüksek genişletilebilirliği ve güvenli bir küresel çıkarım hizmeti sunulmaktadır.

BTTInferGrid, küresel AI geliştiricilerine kolay entegrasyon, zincir üzerinde doğrulanabilir sonuçlar ve kullanım bazlı ücretlendirme sunarak hesaplama talebi tarafında küresel bir çıkarım hizmeti sağlar. Merkezi bulut sağlayıcılarının yüksek fiyat farkları ile karşılaştırıldığında, BTTInferGrid’in aşırı maliyet avantajı ve esnek ölçeklenebilirlik özelliği, küçük ve orta ölçekli yenilikçi ekiplere ve bireysel geliştiricilere iş deneme maliyetlerini düşürme ve ürün doğrulama ile iş yinelemelerini verimli bir şekilde tamamlama imkanı tanır; aynı zamanda yukarı akış hesaplama tedarik ekosistemine de destek sağlar.

Bu sayede BTTInferGrid, AI geliştiricilerinin "uygulama rekabeti" aşamasındaki düşük maliyetli ve yüksek esneklikli hesaplama gücüne olan acil ihtiyacını gerçekçi bir şekilde karşılarken, küresel miktarda boşta kalan donanım kaynakları için sürdürülebilir bir değer kazandırma yolu açmaktadır.

Daha önemlisi, BTTInferGrid platformu kendi kendini sürdüren pozitif büyüme döngüsünü başarıyla kuracaktır: boşta kalan GPU düğümleri sürekli olarak genişleyecek, çıkarım hesaplama maliyetleri sürekli düşecek ve daha fazla geliştiriciyi platforma çekecek; piyasa talebi sürekli artacak ve bu da küresel hesaplama sağlayıcılarını ekosisteme katılmaya teşvik edecektir. BTTInferGrid, dağıtık bir modelle hesaplama sağlığını yeniden yapılandırarak, kıt ve pahalı özel AI hesaplama gücünü, herkese açık, ihtiyaç duyulduğunda çağrılabilir bir AI temel altyapı haline getirir.

Ürün performans avantajları açısından, şu anda piyasada bulunan çoğu merkeziyetsiz GPU platformu, hesaplama gücü erişim engeli yüksek, hizmet güvenilirliği yetersiz ve ekonomik modelin uzun vadeli sürdürülebilirliği gibi sorunlarla karşı karşıyadır. BTTInferGrid, temel mimari düzeyinde iyileştirmeler yaparak hesaplama gücü birleştirme, hizmet doğrulama ve ekonomik sistemin sürdürülebilirliği olmak üzere üç ana boyutta kapsamlı bir atılım gerçekleştirmiş ve benzersiz bir çekirdek rekabet avantajı oluşturmuştur. Detaylı avantajlar şunlardır:

1. Açık erişimli hesaplama gücü sağlama ağı ile küresel boşta kalan GPU kaynakları hızla bir araya getirilir: Geleneksel bulut hesaplama gücü için yüksek giriş engelleri vardır (örneğin, uygunluklu veri merkezleri, sabit genel IP adresleri, pahalı anahtarlayıcılar vb.), BTTInferGrid ise gerçek anlamda açık erişimli bir hesaplama gücü sağlama ağı kurar; temel performans parametrelerini (örneğin, video bellek kapasitesi, hesaplama gücü temeli) ve ağ stabilitesi gereksinimlerini karşılayan herhangi bir varlık veya birey, sorunsuz bir şekilde bağlanabilir. Bu tasarım, hesaplama gücü sağlayıcı tarafındaki katılım engelini büyük ölçüde düşürür ve küresel boşta kalan GPU hesaplama gücünü çok hızlı bir şekilde ağlaştırmaya ve matrisleşmeye uğratır.

2. Doğrulanabilir hizmet kalitesi ve düğüm davranışları ile merkeziyetsiz güven sorununu çözmek: Merkeziyetsiz hesaplamanın en büyük zorluğu güvenlidir—madencilerin düşük performanslı grafik kartlarını yüksek performanslı kartlar gibi taklit etmesini nasıl önleriz? Çıktı sonuçlarının gerçek ve güvenilir olduğundan nasıl emin oluruz? BTTInferGrid, görev zamanlaması (akıllı dağıtım), zorlama doğrulama (kriptografik rastgele denetim), konsensüs puanlaması (dinamik itibar puanı) ve zincir üstü koordinasyon (akıllı sözleşmelerle ödüllendirme ve cezalandırma) ile çapraz doğrulanabilir bir döngü oluşturarak çıktı hizmetlerinin güvenilirliğini önemli ölçüde artırır.

3. Gerçek talebe dayalı ekonomi modeliyle sürdürülebilir bir ekosistem inşa edin: Erken dönem DePIN projeleri sıklıkla “yüksek token emisyonuyla düğümleri yanıltan, ancak gerçek talep eksikliği nedeniyle enflasyona ve fiyat düşüşüne, ardından düğüm çıkışına yol açan” ölümsüz döngüye girer. BTTInferGrid, başlangıçtan itibaren gerçek talebe dayalı bir ekonomik ekosistem inşa etmeyi hedefler—temel teşvik kriteri olarak gerçek çıkarım çağrıları ve düğüm performansını benimser. Yalnızca AI geliştiricileri gerçek olarak model çağrıları için ödeme yaptığında, hesaplama gücü sağlayıcılar temel gelir payı ve itibar artışı alır. Bu tasarım, arz ölçeğinin ve piyasa talebinin dengeli ve sürdürülebilir bir şekilde büyümesini sağlayarak ağı uzun vadeli olarak sağlıklı ve sürdürülebilir kılacaktır.

Özetle, BTTInferGrid, geleneksel erişim engellerini ortadan kaldırarak küresel herhangi bir performans standartlarını karşılayan boşta kalan GPU’yu sorunsuz şekilde entegre eden açık bir sağlayıcı ağından, görev planlama, meydan okuma doğrulama, konsensüs puanlama ve zincir üstü teşvik-cezalandırma dört katmanlı döngüyle oluşturulan tam süreç doğrulanabilir güvence hattına, ardından spekülatif balonları tamamen bırakarak teşvik temelini gerçek AI çıkarımı çağrılarına dayalı bir talep temelli ekonomi modeline dayandıran yapıya geçerek, hesaplama kaynaklarının dağıtım mekanizmasını üç boyutta yeniden tanımlamaktadır: kaynak birikimi, hizmet güvenilirliği ve değer dağıtımı.

BTTInferGrid, sadece bir "hesaplama gücü birikimi" değil, AI çıkarım görevleri için zamanlama ve yürütme, hesaplama gücü talep ve arzının akıllı eşleştirilmesi ve bağlantısı, zincir üstü kaynak koordinasyonu ve temizlenmesi gibi çok sayıda işlevi bir araya getiren ince bir merkeziyetsiz hesaplama gücü ağıdır.

BTTInferGrid'in merkeziyetsiz hesaplama gücü ekosisteminde, tüm katılımcılar hesaplama gücünün "tedarik, kullanım ve doğrulama" etrafında üç temel rolü oluşturur:

Hesaplama gücü sağlayıcıları (madenci): Boşta kalan GPU kaynaklarını sağlayarak AI çıkarım görevlerini kabul edip yerine getirir; sistem, doğrulanmış gerçek iş yükü, görev tamamlama kalitesi ve dinamik performans puanlarına göre otomatik olarak ilgili ödülleri dağıtır.

Hesaplama gücü talep edenler (AI geliştiricileri): BTTInferGrid, geliştiricilerin küresel dağıtılmış GPU kaynaklarına erişmesini sağlayan standart ve birleşik bir API hizmeti sunar.

· Ağ Koruyucuları (Doğrulayıcılar): Merkeziyetsiz doğrulama ve puanlama sistemiyle katılarak, madenci düğümlerinin hesaplama performansını denetleyip rastgele zorlamalarla anormal davranışları tespit eder ve ağ hizmet kalitesini korur. Aynı zamanda, doğrulayıcılar ağ bütünlüğünü koruyarak ödüller kazanır ve ağın adil ve güvenilir olmasını sağlar.

Özetle, AI geliştiricileri için BTTInferGrid, maliyet avantajlı, yüksek ölçeklenebilir ve güvenilir bir AI çıkarım hizmeti sunarak hesaplama gücü yetersizliği nedeniyle oluşan ürün kesintilerini ve müşteri kayıplarını etkili bir şekilde azaltır. GPU sağlayıcıları için ise küresel kenar ve boşta kalan donanım kaynaklarını etkinleştirerek GPU kaynak sağlayıcılarına sürdürülebilir bir gelir kanalı oluşturur ve her hesaplama gücü, çıkarım çağında kendi değerini tam olarak ortaya koyar.

Geliştirme aşamasında, geleneksel merkezi bulut sağlayıcıların “önce donanımı biriktirip ardından talebi beklemek” şeklindeki ağırlıklı modelinden farklı olarak, DePIN başlangıçta hem tedarik hem de talep arasında dengeli bir koordinasyon zorluğuyla karşı karşıyadır—tedarik fazlası, düğümlerin boş kalmasına ve token ekonomisinin çökmesine neden olurken, tedarik yetersizliği geliştirici deneyimini ve sistem verimliliğini zarar verir. Bu nedenle BTTInferGrid, düzensiz ve aşırı büyüme yerine, kaynak kullanım verimliliğini, ekonomik sürdürülebilirliği ve teknik altyapının kararlı genişlemesini öncelikli hedefleyen, net, sağlam ve talebe dayalı aşamalı bir başlatma stratejisi izlemektedir.

• Kısa vadeli hedef (2026): Ağı soğuk başlatma, temel çekirdek düğüm bağlantılarını ve dağıtılmış çıkarım hizmetlerini doğrulama, GPU düğüm ölçeğini adım adım genişletme.

Orta vadeli hedef (2027): Ekosistem çeşitlendirme, ağ hizmetlerinin kararlılığı ve gizlilik güvenliğini geliştirme, aynı zamanda daha fazla AI model formatı ve çıkarım çerçevesiyle uyumluluk sağlama, model ince ayar gibi uygulama alanlarına doğru adım adım ilerleme.

Uzun vadeli hedef (2028 ve sonrası): AI yerel alt yapı olmak, AI Agent'lar ve otomasyon uygulamaları için tercih edilen hesaplama katmanını oluşturmak, büyük ölçekli AI uygulamalarına esnek hesaplama desteği sağlamak ve nihayetinde hesaplama, dağıtık depolama ve zincir üzerindeki akıllı sözleşmeleri tek bir mimaride eş zamanlı olarak çalıştırmak.

Uygulama aşamasında, BTTInferGrid aynı şekilde aşamalı bir gelişim stratejisi izlemektedir. Başlangıç aşamasında ağ, profesyonel grafik kartları üzerine kuruludur ve hesaplama gücü tedarikçileri (madenci) için erişim denetimli olacak; talep taraflı kullanıcılar ise platform üzerinden tahmin hizmetlerini kullanabilecektir. Gelecekte, bu sistem, tüketici, profesyonel ve veri merkezi seviyesindeki çeşitli GPU türlerini destekleyen ve performansa göre sınıflandırılmış erişim ve fiyatlandırma sunan tamamen açık bir süper hesaplama ağına dönüşecektir; madenciler için erişim açık hale getirilecek ve hizmet kalitesini garanti altına almak amacıyla staking mekanizması eklenecektir; talep taraflı kullanıcılar için ise tek bir API arayüzü açılacak, bu arayüz çeşitli AI modelleri formatları ve tahmin çerçeveleriyle uyumlu olacak ve esnek dağıtım seçenekleri sunacaktır.

Şu anda BTTInferGrid, Alibaba Cloud'un Qwen3.6 27B ve Qwen2.5 7B Instruct serileri ile Meta'nın Llama 3.1 8B Instruct dahil olmak üzere birçok ana akım AI açık kaynak büyük modeline başarıyla entegre edilmiştir. AI geliştiricileri, gerçek iş senaryolarına göre ihtiyaçlarına göre esnek bir şekilde bu modelleri çağırabilir. Gelecekte, platform model ekosistemini sürekli genişleterek geliştiricilere daha fazla öncü model desteği sağlayacaktır.

Daha önemlisi, BTTInferGrid, BitTorrent ve BTFS’in uzun yıllık birikimleriyle sağlam bir temele sahiptir ve doğuştan gelişimsel avantaja sahiptir. BitTorrent ve altındaki BTFS, merkeziyetsiz depolama alanında yıllardır yoğun bir şekilde çalışmıştır; özellikle BitTorrent, 100 milyondan fazla aktif kullanıcıya ve 2 milyar kurulum sayısına sahiptir ve DePIN modelinin uygulanabilirliğini başarıyla kanıtlamıştır. Bu süreçte, kaynak entegrasyonu, token teşvikleri, zincir üstü ödemeler ve topluluk yönetimi gibi olgun yetkinlikler birikmiştir. BitTorrent’in AI sektörüne yönelik stratejik ürünü olan BTTInferGrid, mevcut BTFS hizmetlerinin üzerine kurulmuştur ve bu olgun deneyimleri AI çıkarım gücü alanına sorunsuz bir şekilde aktarabilir, bu da ekosistemin hızlı bir şekilde büyümesini sağlar.

Merkeziyetsiz teknolojiye dayanarak BTTInferGrid, "hesaplama gücü boşta kalması" ve "hesaplama gücü yetersizliği" sorunlarının birlikte yaşandığı endüstriyel zorluğu tam olarak çözdü. Açık erişim, merkeziyetsiz iş birliği, doğrulanabilir katkı ve topluluk tarafından ortaklaşa geliştirme fikirleri, geleneksel merkezi hesaplama gücü monopollerine karşı güçlü bir çıkış sağlarken, net bir ürün pozisyonu ve sağlam teknik altyapıyla merkeziyetsiz küresel hesaplama gücüne dair hayal gücüne sahip yeni bir vizyon çiziyor. Burada, her boşta kalan hesaplama gücü aktif hale getirilecek ve her geliştirici, erişilebilir maliyetlerle akıllı geleceğe ulaşabilecek.