基層需求正在推動 @usedotai 生態中的有機使用 其結果是創造了一種根本不同的 AI 推理模型… 以隱私為先 高效 並從設計上實現成本優化 當你能在價格上實現 10–15%+ 的優勢，同時提供相當的效能，這種差異會隨著使用規模擴大而累積 有機採用正推動基礎設施優勢 $DOT @usedotai 可持續優化模型的選擇與提供方式 此外，用戶還能將未使用的推理積分回售給團隊 這些積分不再只是閒置，而是有可能在生態系統內保留其效用與流動性 將閒置容量轉化為經濟上具生產力的資源，而非負擔 同時，也應給予應有的肯定： @stagedhappen、@AlaaDelRey 與整個 @usedotai 團隊在這條路線上已遠遠超越預期 此論點也開始與機構研究的趨勢趨於一致… @BlackRock 最新的《機器原生經濟》報告將運算視為新興經濟資源，並特別強調隨著 AI 規模擴大，高效模型路由、運算優化與可程式化基礎設施的重要性 @GoldmanSachs 研究估計，到 2030 年，AI 代理的代幣使用量可能增長 24 倍，企業、消費者、生成式與實體 AI 將推動推理需求大幅上升 若此趨勢即使部分實現，推理效率將成為關鍵的基礎設施問題 隨著代理執行更多任務，推理不再僅僅是存取模型，而是更著重於在規模下優化路由、運算、延遲、成本與隱私 能夠有效滿足此類需求的平台… 同時維持隱私並有機累積使用量… 正處於下一輪運算週期的交叉點 @usedotai 正在改變我們的建構方式 設計上開放 架構上私密 並專為盡可能降低推理成本而打造 https://t.co/Hud0Fjfmms 🔴