BitTorrent запускає BTTInferGrid — децентралізовану мережу для інференсу штучного інтелекту

Зі впровадженням AI-агентів у різноманітні складні сценарії, такі як корпоративні робочі процеси, автоматизоване виробництво та автономне виконання, глобальна галузь ШІ офіційно перейшла зі стадії «пасивної відповіді» до нового етапу «автономного виконання». Ядром конкурентної боротьби в галузі вже давно не є просте порівняння параметрів великих моделей, а здатність до реального впровадження, а сильні логічні міркування є основоположним фундаментом цього перетворення.

Зміна парадигми застосування також спричинила фундаментальну зміну попиту на інфраструктуру обчислювальних потужностей з боку верхнього ланцюга: центр витрат обчислювальних потужностей постійно зсувається від навчання моделей до висновків у бізнес-застосуваннях — ця тенденція є незворотною. Однак сучасна централізована система обчислювальних потужностей, стикаючись із величезними, частими та різко коливними запитами на висновки, демонструє проблеми з високими операційними витратами, слабкою еластичністю масштабування та недостатньою стабільністю сервісу. Цілі галузі ШІ стикаються з розвитковим обмеженням щодо постачання обчислювальних потужностей.

17 червня старійшина децентралізованої трансмісійної екосистеми BitTorrent запустила стратегічний продукт — BTTInferGrid, спрямований на сектор AI-виведення, створюючи децентралізовану мережу обчислювальних ресурсів. Платформа, побудована на децентралізованій розподіленій архітектурі, ефективно агрегує розсіяні вільні GPU-обчислювальні ресурси по всьому світу, з’єднуючи постачальників ресурсів з розробниками AI, і пропонує відкриті, зручні у підключенні, з можливістю перевірки результатів обчислень у блокчейні та гнучкі за обсягом послуги AI-виведення.

Використовуючи переваги децентралізованих технологій, BTTInferGrid не лише виправляє слабкі місця традиційних централизованих обчислювальних потужностей у сценаріях високої паралельності та коливань навантаження, а й досягає стрімкого прориву на стороні постачання обчислювальних потужностей, перебудовуючи всю логіку розподілу та потоку ресурсів в екосистемі обчислювальних потужностей.

В той же час BTTInferGrid — це стратегічний продукт, розроблений на основі існуючих послуг BTFS від BitTorrent, що не лише є ключовим розширенням довгостроково розвиваної BitTorrent здатності децентралізованого розподілу ресурсів зі сфері зберігання на сферу обчислювальних потужностей, а й є важливим кроком у стратегії компанії щодо входу на ринок децентралізованих AI.

BTTInferGrid прагне за допомогою децентралізованої моделі перебудувати систему постачання обчислювальних потужностей, щоб вирішити проблеми надмірно високої вартості та дефіциту обчислювальних потужностей для AI-виведення, одночасно знижуючи витрати та підвищуючи ефективність, щоб підвищити ефективність виведення великих моделей і надати галузі високопродуктивну, стійку та вигідну інфраструктуру обчислювальних потужностей.

Якщо 2024–2025 роки були періодом «війни тисяч моделей» та армійської гонки параметрів, що домінувалися кластерами з тисячами чіпів, то 2026 рік, із масовим впровадженням AI Agent, ознаменував початок ери масового розгортання AI — «епохи висновування». Висновування — це ключовий етап реалізації цінності моделей, який перетворює «навчені моделі» на практичні застосування, комерційну цінність та повсякденні сервіси. Коротко кажучи, навчання — це «навчити AI», а висновування — це «дати AI можливість працювати у реальному світі» — наприклад, автомобіль з автопілотом визначає знак «Стоп» на дорозі, якої раніше не проїжджав. Здатність до висновування безпосередньо впливає на досвід користувача, операційні витрати та комерційну цінність AI-продуктів.

Галузь загалом згодна, що майже 70% обчислювальних ресурсів у майбутньому буде використовуватися для сценаріїв висновку. Oracle раніше передбачала, що ринковий розмір обчислювальних ресурсів для висновку в кінцевому підсумку перевищить розмір ринку для навчання. Член-кореспондент Китайської академії інженерних наук Чжэн Веймін також зазначив, що зараз більшість обчислювальних ресурсів витрачається на щоденний інтерактив користувачів з великими моделями. З точки зору структури витрат, у витратах на висновок великих моделей людські ресурси становлять лише 3%, дані — 2%, а обчислювальні ресурси — до 95%; витрати на обчислювальні ресурси для провідних застосунків дуже значні: щоденна вартість висновку ChatGPT становить близько 700 000 доларів США, а DeepSeek V3 — 87 000 доларів США.

Коли попит на обчислювальні потужності ШІ від перехід від централизованого навчання кількома великими технологічними гігантами до мільйонів сценаріїв комерційного висновку розробників у різних галузях, критерії оцінки базової інфраструктури також змінилися. У епоху навчання розробники зосереджувалися переважно на масштабі та ефективності централизованих обчислювальних потужностей; у епоху висновку, послуги ШІ безпосередньо орієнтовані на мільярди кінцевих користувачів, що призводить до щоденного споживання мільярдів взаємодій, і увага розробників зміщується на вартість кожного виклику, швидкість відповіді та стабільність сервісу. Зараз постачання обчислювальних потужностей, вартість виклику та доступність сервісу стали ключовими критеріями оцінки базової інфраструктури ШІ та вирішальними факторами для успішного запуску застосунків ШІ.

Однак перед експоненційним зростанням попиту на висновки слабкі місця домінуючих централизованих обчислювальних систем стають все більш очевидними: оренда GPU постійно зростає, сервіси платформ часто відключаються, і багато додатків ШІ змушені припинити роботу через високу вартість обчислювальних ресурсів. Ці проблеми відображаються в трьох основних аспектах:

По-перше, гнучкість управління обчислювальною потужністю недостатня, щоб адаптуватися до коливань навантаження, що призводить до дисбалансу між витратами та стабільністю: хоча лідери в галузі ШІ та хмарні провайдери постійно збільшують інвестиції в інфраструктуру обчислювальної потужності, попит на інференс швидко зростає і має чітко виражені піки та спади — удень, під час робочого часу або під час маркетингових піків, кількість запитів може зростати в десятки разів; у нічний час — різко падає. Централізовані центри обробки даних не мають здатності до гнучкого розподілу ресурсів, що робить їх нездатними адаптуватися до таких динамічних змін: якщо інфраструктура налаштовується на пікове навантаження, витрати на амортизацію під час низького навантаження надто високі; якщо ж налаштовувати на середнє навантаження, під час піку сервіс переривається, що створює дилему між «високими витратами» та «низькою стабільністю». Крім того, централізована обчислювальна потужність потребує додаткових витрат на будівництво центрів обробки даних, електроенергію, технічне обслуговування та комерційну прибутковість, що в сукупності призводить до надзвичайно високих витрат на обчислювальну потужність і суттєво скорочує простір для експериментів у малих інноваційних команд. Ринок потребує нових рішень, які поєднують переваги знизжених витрат і гнучке управління ресурсами.

По-друге, ціни на оренду GPU безперервно зростають, і високі витрати перешкоджають інноваціям малих і середніх підприємств та розробників: хоча відкриті великі моделі (наприклад, Qwen, DeepSeek тощо) знизили бар’єри для входу в сферу ШІ, розгортання та запуск моделей все ще залежать від стабільної, недорогої та легко доступної обчислювальної потужності для висновків. Але насправді витрати на оренду GPU постійно зростають: наприклад, ціна за годину оренди популярної карти H100 зросла з 1,70 долара США у жовтні 2025 року до 2,35 долара США у березні 2026 року — зростання майже на 40% за півроку. Високі витрати змушують багатьох окремих розробників і малих підприємств із чудовими рішеннями відмовитися від реалізації, потрапляючи в ситуацію «є модель, але немає обчислювальної потужності», що серйозно пригнічує інноваційну активність та масштабування галузі ШІ.

Третє, величезна кількість простоючих GPU-ресурсів по всьому світу не використовується ефективно: на тлі «дефіциту обчислювальних потужностей» на ринку, глобально накопичено величезний обсяг простоючих високопродуктивних GPU-ресурсів, розсіяних у персональних пристроях, університетських лабораторіях, невеликих серверних та залишкових обладнаннях, що залишилися після переходу від майнінгу криптовалют. Через відсутність стандартизованих каналів підключення та ефективних систем розподілу ці обчислювальні ресурси не можуть потрапити на основний ринок інференсу, що створює суперечливу ситуацію: з одного боку — «немає жодної карти» на стороні попиту, з іншого — «простоюючі обчислювальні потужності» на стороні пропозиції. Існує величезний потенціал для підвищення ефективності використання ресурсів, і суперечність між попитом і пропозицією потребує термінового вирішення.

Отже, ринок обчислювальних потужностей для AI зараз стикається з трьома структурними викликами: з одного боку, централізовані постачальники не можуть поєднати витрати та гнучкість, з іншого — оренда обчислювальних потужностей безперервно зростає, пригнічуючи інновації в AI, а з третього — величезна кількість простоючих GPU залишається неактивними. У відповідь на ці галузеві проблеми BTTInferGrid, опираючись на децентралізовані технології, пропонує нове рішення для вирішення дисбалансу між попитом і пропозицією обчислювальних потужностей.

BTTInferGrid спрямований на ефективне з’єднання глобально розподілених вільних GPU-ресурсів з масовим числом розробників ШІ за допомогою децентралізованого підходу, що фундаментально ламає монополію та обмеження централізованих обчислювальних потужностей. З одного боку, платформа інтегрує розсіяні вільні GPU-обчислювальні потужності, створюючи відкриту та спільно використовувану інфраструктуру обчислень; з іншого — забезпечує зв’язок між постачальниками та споживачами, усуваючи бар’єри доступу та цінові «чорні ящики» традиційних централізованих моделей. Крім того, завдяки механізмам заохочення та координації DePIN, BTT InferGrid постійно забезпечує високоефективні обчислювальні потужності для інференсу, вирішуючи на кореневому рівні ключові проблеми високих витрат на обчислення та дефіцит пропозиції, що дозволяє повністю розкрити потенціал інференсу великих моделей та їх комерційну цінність.

BTTInferGrid чітко визначена та орієнтована на створення децентралізованої мережі обчислювальних потужностей для сценаріїв AI-виведення, з’єднуючи глобальні надлишкові ресурси GPU з попитом на AI-виведення та забезпечуючи глобальну систему послуг AI-обчислень з відкритим доступом, перевірними результатами та оплатою за використання.

Зокрема, BTTInferGrid на основі механізмів DePIN точно відповідає пропозиції обчислювальних потужностей і розривному зростанню попиту на AI-виведення, забезпечуючи двостороннє надання цінності для обох сторін:

· На стороні пропозиції обчислювальних потужностей ефективно агрегується глобальний фрагментований вільний ресурс GPU, створюючи відкриту та спільно використовувану базу обчислювальних потужностей. За допомогою механізмів стимулювання та розумного планування DePIN, з одного боку, надається низький поріг доступу та сталі джерела доходу для власників обчислювальних потужностей, перетворюючи «сплячі» глобальні GPU на «рухомі активи»; з іншого боку, забезпечується стабільність обчислювальних потужностей та гнучке масштабування, створюючи високоефективну, масштабовану та безпечну глобальну сервісну інфраструктуру для висновків.

· На стороні попиту на обчислювальну потужність: для глобальних розробників ШІ надається зручний у підключенні, з можливістю перевірки результатів у блокчейні та з оплатою за використанням, глобальна сервісна платформа для висновків. Порівняно з високими націнками централізованих хмарних провайдерів, BTTInferGrid має екстремальну перевагу у витратах та здатність до гнучкого масштабування, що допомагає невеликим інноваційним командам та незалежним розробникам знизити витрати на експерименти, ефективно пройти перевірку продукту та ітерації бізнесу, одночасно підтримуючи екосистему постачання обчислювальної потужності з боку постачальників.

Таким чином, BTTInferGrid не лише задовольняє реальну потребу розробників ШІ у недорогій та високопропускній обчислювальній потужності на етапі «конкуренції за застосунки», але й створює сталений канал монетизації для величезної кількості простоючих обчислювальних ресурсів по всьому світу.

Ще важливіше, платформа BTTInferGrid успішно створить самопідтримуваний позитивний цикл зростання: незайняті GPU-вузли постійно розширюються, вартість інференс-обчислень постійно знижується, що привертає більше розробників; попит на ринку безперервно зростає, що додатково стимулює глобальних постачальників обчислювальних ресурсів приєднуватися до екосистеми. BTTInferGrid за допомогою децентралізованої моделі перебудовує постачання обчислювальних ресурсів, перетворюючи дефіцитні та дорогі спеціалізовані AI-обчислення на доступні та за потребою використовувані AI-базові інфраструктурні компоненти.

Щодо переваг продукту, більшість сучасних децентралізованих GPU-платформ стикаються з такими проблемами, як високий поріг доступу до обчислювальних потужностей, недостатня довіра до сервісів та нездатність економічної моделі функціонувати довгостроково. BTTInferGrid здійснив комплексне вдосконалення з основ архітектури, досягнувши прориву у трьох ключових напрямках — агрегації обчислювальних потужностей, перевірці сервісів та сталості економічної системи, сформувавши унікальну конкурентну перевагу. Основні переваги:

1. Відкрита мережа постачання обчислювальних потужностей, яка швидко збирає глобальні вільні ресурси GPU: традиційні хмарні обчислювальні потужності мають високі бар’єри для входу (наприклад, необхідні відповідні центри обробки даних, статичні публічні IP-адреси, дорогі комутатори тощо), тоді як BTTInferGrid створює справді відкриту мережу постачання обчислювальних потужностей, де будь-яка особа або організація, що має вільні ресурси GPU та інші обчислювальні потужності, може безперешкодно підключитися, якщо відповідає базовим параметрам продуктивності (наприклад, об’єм відеопам’яті, базовий рівень обчислювальної потужності) та вимогам до стабільності мережі. Цей підхід значно знижує бар’єри для участі у постачанні обчислювальних потужностей і дозволяє швидко збирати глобальні вільні ресурси GPU у вигляді мережевої матриці.

2. Перевірна якість обслуговування та поведінка вузлів: розв’язання проблеми довіри в децентралізованих системах — найбільшою проблемою децентралізованих обчислень є надійність — як запобігти використанню мінерами низькопродуктивних відеокарт замість високопродуктивних? Як забезпечити справжність і надійність результатів виведення? BTTInferGrid створює замкнений цикл з можливістю перехресної перевірки за допомогою планування завдань (розумне розподілення), виклику та перевірки (кryptографічний вибірковий контроль), консенсусної оцінки (динамічний рейтинг) та координації в ланцюжку (розумні контракти з нагородами та покараннями), що ефективно підвищує надійність сервісів виведення.

3. Економічна модель, спрямована на попит, для створення сталого екосистеми: Ранні проекти DePIN часто потрапляли у смертельний спіраль — високе видання токенів приваблювало вузли до сліпої майнінг-діяльності, але через відсутність реального попиту виникала інфляція токенів, падіння ціни та вихід вузлів. BTTInferGrid з самого початку визначив метою створення економічної екосистеми, що ґрунтується на реальному попиті — основними стимулами є реальні виклики інференсу та продуктивність вузлів. Лише тоді, коли розробники ШІ реально платять за виклик моделей, постачальники обчислювальних потужностей отримують основну частку прибутку та бонуси до репутації. Цей підхід ефективно забезпечує балансоване зростання пропозиції та ринкового попиту, гарантує довгостроковий здоровий та сталений розвиток мережевої екосистеми.

На підсумок, BTTInferGrid перетворює механізм розподілу обчислювальних ресурсів у трьох вимірах: від відкритої мережі постачання, яка дозволяє безперебійно підключати будь-які вільні GPU, що відповідають стандартам продуктивності, до повністю перевірюваної системи довіри, побудованої на чотирьох замкнених циклах — плануванні завдань, перевірці викликів, консенсусному оцінюванні та блокчейн-стимулах, а також до економічної моделі, спрямованої на реальні запити на AI-виведення, яка повністю позбулася спекулятивних бульбашок.

BTTInferGrid — це не просто «агрегація обчислювальних потужностей», а складна децентралізована мережа обчислювальних потужностей, що поєднує планування та виконання завдань AI-виведення, інтелектуальне співставлення та зв’язування попиту та пропозиції обчислювальних ресурсів, координацію та кліринг ресурсів у ланцюзі.

У децентралізованій екосистемі обчислювальних потужностей BTTInferGrid усі учасники, зосереджені навколо «постачання, використання та перевірки» обчислювальних потужностей, утворюють три основні ролі:

· Постачальники обчислювальної потужності (майни): надають вільні ресурси GPU, приймають та виконують завдання AI-виведення; система автоматично розподіляє відповідні нагороди на основі перевіреної фактичної роботи, якості виконання завдань та динамічної оцінки продуктивності.

· Замовники обчислювальної потужності (розробники ШІ): BTTInferGrid надає стандартизовані API-інтерфейси, що дозволяють розробникам отримувати доступ до глобальних розподілених ресурсів GPU.

· Мережеві охоронці (верифікатори): участь у децентралізованій системі верифікації та оцінки, аудит та випадкові виклики для майнінг-вузлів, виявлення аномальної поведінки та забезпечення якості сервісу мережі. Разом із цим верифікатори отримують винагороди за підтримку цілісності мережі, сприяючи її справедливості та надійності.

На підсумок, для розробників ШІ BTTInferGrid надає більш вигідні за витратами, масштабовані та безпечні сервіси ШІ-виведення, ефективно зменшуючи проблеми зупинки продуктів та втрати клієнтів через нестачу обчислювальних ресурсів. Для постачальників GPU це дозволяє ефективно використовувати глобальні крайові та простоючі апаратні ресурси, створюючи сталений канал доходу для власників GPU, щоб кожен обчислювальний ресурс у епоху виведення міг реалізувати свою справжню цінність.

У процесі реалізації конкретних продуктів, на відміну від традиційних централизованих хмарних провайдерів, які використовують капіталомістку модель «спочатку накопичують обладнання, а потім чекають попиту», DePIN з самого початку стикається з викликами двосторонньої координації: надлишок пропозиції призводить до простою вузлів і руйнування економіки токенів, а недостатність пропозиції погіршує досвід розробників і ефективність системи. Для цього BTTInferGrid розробив чітку, стабільну та орієнтовану на попит стратегію поетапного запуску, відмовившись від хаотичного та неефективного зростання і зосередившись на оптимізації використання ресурсів, економічній стійкості та поступовому розширенні архітектури.

· Короткострокова мета (2026 рік): запуск мережі, підключення базових вузлів та перевірка сервісів розподіленого висновку, поступове збільшення кількості GPU-вузлів.

· Середньострокова мета (2027 рік): диверсифікація екосистеми, забезпечення стабільності та конфіденційності мережевих сервісів, сумісність з більшою кількістю форматів моделей ІШ та інференс-фреймворків, поступове розширення до сценаріїв, таких як тонка настройка моделей.

· Довгострокова мета (2028 рік і далі): стати AI-натуральною базовою інфраструктурою, створити обчислювальний шар, який стане першою вибором для AI-агентів та автоматизованих застосунків, забезпечити гнучку обчислювальну потужність для масштабних AI-застосунків і нарешті досягти синергії обчислювальної потужності, розподіленого сховища та блокчейн-розумних контрактів у єдиній архітектурі.

У реалізації BTTInferGrid також застосовується поетапна стратегія розвитку. На початковому етапі мережа базується на професійних графічних картах; підключення постачальників обчислювальних потужностей (майнерів) вимагає перевірки, а користувачі з боку попиту можуть використовувати сервіси інференсу через платформу. У майбутньому вона перетвориться на повністю відкриту суперобчислювальну мережу: підтримуватиме різні типи GPU — споживчі, професійні та центри обробки даних — з класифікацією за продуктивністю та відповідним ціноутворенням; майнерам буде надано відкритий доступ разом із механізмом стейкінгу для забезпечення якості сервісу; з боку попиту буде відкрито єдиний API-інтерфейс, сумісний з різними форматами AI-моделей та фреймворками інференсу, що забезпечує гнучкі варіанти розгортання.

Наразі BTTInferGrid успішно інтегровано з кількома головними відкритими великими моделями ШІ, зокрема Qwen3.6 27B та Qwen2.5 7B Instruct з серії Qwen від Alibaba Cloud, а також Llama 3.1 8B Instruct від Meta. Розробники ШІ можуть гнучко викликати моделі за потребою залежно від реальних сценаріїв використання. У майбутньому платформа продовжуватиме розширення екосистеми моделей, надаючи розробникам підтримку більшості передових моделей.

Ще важливіше, BTTInferGrid має міцну підтримку завдяки довголітньому досвіду BitTorrent та BTFS. BitTorrent та його BTFS глибоко працюють у сфері децентралізованих сховищ, причому BitTorrent має понад 100 мільйонів активних користувачів та 2 мільярди інстальляцій, що успішно підтвердило придатність моделі DePIN та сформувало зрілі компетенції у сфері підключення ресурсів, токенних стимулів, блокчейн-розрахунків та управління спільнотою. Як стратегічний продукт BitTorrent у напрямку штучного інтелекту, BTTInferGrid розроблений на основі оновленої платформи BTFS і дозволяє безперебійно перенести ці зрілі досвіди у сферу обчислювальних потужностей для AI-виведення, прискорюючи розвиток екосистеми.

Опираючись на децентралізовані технології, BTTInferGrid точно вирішив галузеву проблему одночасного існування «простою обчислювальних потужностей» та «нехватки обчислювальних потужностей». Його концепція відкритого підключення, децентралізованої співпраці, перевірного внеску та спільної будівлі спільноти — це не лише потужний прорив проти традиційної централизованої монополії на обчислювальні потужності, а й чітка візуалізація нової, інноваційної децентралізованої глобальної карти обчислювальних потужностей, заснованої на ясній позиції продукту та міцній технічній основі. Тут кожна незадіяна обчислювальна потужність буде активована, а кожен розробник зможе отримати доступ до інтелектуального майбутнього за доступними витратами.