Decentralized AI isn’t a tweak to the cloud, it’s a jailbreak. Link idle GPUs worldwide, cut costs by 10x, delete single-point failures. Intelligence should scale like Bitcoin did: permissionless, borderless, unstoppable.

DeAI kan være den største brukssaken + markedsmuligheten vår bransje har sett til dags dato. Vi snakker billioner her. Hvorfor? Desentralisert infrastruktur er viktig på tvers av så mange lag i AI-stakken: - Økonomiske insentivsystemer for bidrag til åpen kildekode AI-utvikling, for eksempel optimalisering av modeller på åpne innovasjonsnettverk som Bittensor eller @tigfoundation eller gi (tilskrivbare) data til opplæring/finjustering av datasett på @OpenledgerHQ. - Verifiserbar slutning for å skape reell ansvarlighet, bekjempe hallusinasjoner og aktivere agentiske systemer med fullt reviderbar sporbarhet på kjeden med løsninger som spenner fra spesialbygde nettverk som @Mira_Network til @OpacityNetwork s zkTLS eller @wardenprotocol s verktøy for å bygge apper som utnytter verifiserbare AI-modeller, blant annet. - Desentralisert treningsinfrastruktur som gjør det mulig å trene storskala åpen kildekode-modeller kollektivt, noe som stort sett er det Bittensor og @tigfoundation er bygget for, akkurat som @AlloraNetwork (snevert fokusert på prediktiv intelligens), eller spesialiserte subnett på Bittensor som @tplr_ai som allerede har gitt opphav til Templar I. - MPC-baserte private databehandlingsnettverk som muliggjør konfidensiell modellopplæring og slutning som @nillionnetwork, @ArciumHQ eller @LitProtocol er avgjørende tilretteleggere for alle AI-drevne brukstilfeller som involverer sensitive/personlige data fra sektorer som helsevesen til forsikring og finans, eller til og med (ulike former for) personlige AI-følgesvenner. - Desentraliserte GPU-nettverk som @ionet som tillater geodistribuert klynging av ellers inaktive GPUer globalt, demokratiserer tilgangen til databehandling og forbedrer effektiviteten i ressursallokering, ikke bare gir et kostnadseffektivt alternativ til sentraliserte leverandører, men adresserer aktivt den globale GPU-mangelen, og det faktum at GPU-produksjonen ikke er i stand til å holde tritt med den raskt voksende etterspørselen. - Brukereide AI-modeller med åpen kildekode er viktige, og eierskap + styring på tvers av stabelen, men spesielt på modellnivå bør være en kjerneinteresse for allmennheten, gitt viktigheten og den økende dominansen AI viser i livene våre. I det sentraliserte AI-paradigmet er du produktet, mens bedriftsgiganter som bygger modeller med lukket kildekode og hamstrer dataene dine bak bedriftens vegger, blir stadig kraftigere. I mellomtiden er alle brukere og integratorer gjenstand for endringer den kontrollerende enheten velger å implementere på modellen. For å unngå manipulasjon, sikre sikkerhet og maksimere ytelsen, vil det bli stadig viktigere å ha kraftige, åpne og demokratisk styrte modeller på den ene siden, og små, spesialiserte modeller avledet fra åpen kildekode-basismodeller for ulike brukstilfeller på den andre. Begge deler blir mulig med krypto. Absolutt et veldig bredt poeng, men likevel verdt å fremheve @NEARProtocol her for sin innsats på den brukereide AI-fronten (spesielt med @near_ai, men også gitt innsatsen for å bygge den største åpen kildekode LLM på markedet), eller @OpenledgerHQ for å muliggjøre (uten kode) finjustering av åpen kildekode AI-modeller på tilskrivbare og verifiserbare datasett. - Offentlige blokkjeder gir den deterministiske, programmerbare, finansielle infrastrukturen for AI-agenter å engasjere seg i økonomisk aktivitet og trives med. Mens agenter i den "virkelige verden" ikke kan registrere seg for et kredittkort og kanskje må vente dager på en bankoverføring (gitt at de kan få tilgang til en konto), tilbyr DeFi et stort økosystem av finansielle primitiver som agenter kan utnytte når de får en lommebok å jobbe med. Gitt sin posisjonering som en AI-innfødt blokkjede, er det nok en gang verdt å fremheve @NEARProtocol, som gitt sine opprinnelige kjedeabstraherte kontoer, NEAR-intensjoner, lave kostnader/høy ytelse, og mye omkringliggende infrastruktur/verktøy for AI-byggere, er på et flott sted for å fange opp mye agentaktivitet. - VLA-er (vision-language-action models) mangler et rammeverk i Langchain-stil som gir autonome operatører mulighet til å utføre komplekse oppgaver som spenner fra skrivebordsbasert arbeidsflytautomatisering til AI-drevne spillkamerater eller til og med gjøre det mulig for robotikksystemer å operere sømløst i komplekse miljøer (tenk i en fabrikk) på en fullt sporbar og verifiserbar måte. Likevel er det akkurat det @codecopenflow bygger, med en innebygd, tokenisert markedsplass for operatører, VA-opplæring uten kode og smart dataaggregering fra desentraliserte nettverk, som gir byggherrer sømløs verktøy og databehandlingstilgang. I mellomtiden kan hvert arbeidsflyttrinn av operatører (som også kan kjøres på privat og/eller proprietær infra) eventuelt registreres på Solana, noe som sikrer full verifiserbarhet med en reviderbar sporing på kjeden. Helt enorm imo og en avgjørende muliggjører på tvers av ulike sektorer som utnytter VLA-er (som snart vil stige til samme prominensnivå som LLM-er allerede har nådd). Det er sikkert mer, men jeg tror det ovennevnte ganske imponerende viser allerede hvorfor og hvordan DeAI betyr noe i et marked som vil være verdt billioner ettersom veksten i den bredere AI-industrien fortsetter å akselerere raskt. DYOR anon.