Я вважаю, що $POD від @dphnAI — один із найцікавіших децентралізованих AI-ранерів на даний момент: без цензури відкриті моделі, що працюють на DePIN. Запущений у 2023 році Еріком Гартфордом та командою, Dolphin вже випустив десятки безцензурних моделей на Hugging Face з мільйонами місячних завантажень. Зараз, після ребрендингу, вони представили повну пір-ту-пул токеноміку. Ось чесний розбір за 30 секунд. — ❶ Що саме вони вирішують? - Цензуровані AI-моделі - Дорога та централизована інференс-інфраструктура - Невикористаний GPU-ресурс - Обмеження синтетичних даних - Складності децентралізованої верифікації Цього досягають за допомогою двох рішень. → Тонке налаштування найкращих відкритих баз (Llama, Mistral, Qwen тощо) у високоякісні, справді безцензурні LLM, які зберігають (або навіть підвищують) інтелект, креативність, використання інструментів та здатність до ролевих ігор. → Створення Dolphin Network — розподіленої GPU-мережі, де будь-хто може запускати ноди на невикористаному обладнанні (ігрові ПК, споживчі карти, що завгодно), щоб забезпечити дешевий інференс та масштабне генерування синтетичних даних. — ❷ Dolphin Network — дизайн Peer-to-Pool На відміну від більшості DePIN з 1:1 орендою, вони використовують пули: - Ноди, що запускають одну й ту саму модель, групуються разом. - Запити розподіляються випадково (немає прямих зв’язків між покупцем та продавцем). - Ноди отримують винагороду лише на основі оброблених токенів (сплачено з протокольного скарбниці). - Користувачі купують кредити безпосередньо у протоколі (POD, ETH, BTC, USDC, навіть Monero/Zcash). Dolphin Mistral 24b тепер є стандартною безцензурною моделлю для всіх користувачів @AskVenice. Дорожня карта практична, але амбітна: (Зараз) Бета-версія розподіленого інференсу Надходять (у порядку): → Ноди для зображень / відео / аудіо / транскрипції → Комплект інструментів для генерації синтетичних даних → Автоматичне балансування Lighthouse → Розподілений інференс з шардуванням → Розподілений LoRA / SFT (наглядне тонке налаштування) → Розподілене підсилене навчання → Розподілене SFT з повними параметрами → Комплект для створення та тонкого налаштування моделей → Масштабне розподілене попереднє навчання — ❸ POD Функціональність та накопичення цінності: - Стейкінг (xPOD vault) → автокомпаунд-дивіденди з викупів + щоденні кредити на інференс + переваги. - Оператори нод зв’язують POD (можуть бути слешовані) для отримання винагород. Множники підсилення за схемою Curve — чим більше ти зобов’язуєшся в порівнянні з доходами, тим вищий коефіцієнт. - Валідатори з більшими зв’язками допомагають забезпечувати безпеку мережі. ➠ Ключовий момент: 100% доходу автоматично використовується для купівлі POD на відкритому ринку → постійний реальний попит, який може перевищувати емісію. — ❹ Висновок Використання = дохід = викупи = цінність для стейкерів та операторів з зобов’язаннями. Відсутність зовнішнього еквітету означає, що токен POD захоплює все. Це створено як гибрид ETH (слешинг), CURVE (підсилення) та XSUSHI (автокомпаунд), але оптимізований саме для AI- інференсу та генерації синтетичних даних на основі використання.