Yerel talep, @usedotai ekosisteminde organik kullanım yaratıyor. Sonuç olarak tamamen farklı bir AI çıkarım modeli… Öncelikle gizlilik Verimli Ve tasarım olarak maliyet-optimize edilmiş Eğer benzer yetenekleri %10–15+ daha düşük bir fiyata sunabiliyorsanız, bu fark kullanımın ölçeklenmesiyle birikecektir. Organik kabul, altyapı avantajını besliyor. $DOT @usedotai, modellerin nasıl seçileceğini ve sunulacağını sürekli olarak optimize edebilir. Ayrıca, kullanılmayan çıkarım kredilerini ekip geri alabilir. Krediler sadece boşta kalmak yerine, ekosistem içinde fayda ve likiditeye sahip kalabilir. Kullanılmayan kapasiteyi ölü ağırlık yerine ekonomik olarak verimli bir varlığa dönüştürüyor. Ve hak ettiği yere: @stagedhappen, @AlaaDelRey ve tüm @usedotai ekibi, bu yönde beklentileri ciddi şekilde aştı. Bu tez, kurumsal araştırmaların yönüyle de yavaş yavaş uyumlu hale geliyor… @BlackRock’ın en son “Makine-Natif Ekonomi” raporu, hesaplama gücünü yeni bir ekonomik kaynak olarak tanımlıyor ve özellikle AI ölçeklendikçe verimli model yönlendirme, hesaplama optimizasyonu ve programlanabilir altyapının önemini vurguluyor. @GoldmanSachs Araştırma, AI ajanlarının token kullanımının 2030 yılına kadar 24 kat artabileceğini tahmin ediyor; kurumsal, tüketiciler, üretken ve fiziksel AI’lar çıkarım talebini büyük ölçüde artırıyor. Eğer bu eğilim en azından kısmen gerçekleşirse, çıkarım verimliliği kritik bir altyapı sorunu haline gelir. Ajanlar daha fazla görevi yerine getirdikçe, çıkarım artık sadece bir modeli erişmekten ziyade, ölçekli düzeyde yönlendirme, hesaplama, gecikme, maliyet ve gizlilik optimizasyonu hâline gelir. Bu tür talebi verimli bir şekilde karşılayabilen ve aynı zamanda gizliliği koruyan ve organik olarak kullanımın birikebilmesini sağlayan platformlar… Bir sonraki hesaplama döngüsünün tam merkezinde yer alır. @usedotai, nasıl inşa edildiğini değiştiriyor. Tasarım olarak açık Mimari olarak gizli Ve çıkarım maliyetlerini mümkün olduğunca düşürecek şekilde mühendislenmiştir. https://t.co/Hud0Fjfmms 🔴