Децентрализованный ИИ — это не просто улучшение облака, это взлом. Соедините неиспользуемые GPU по всему миру, сократите затраты в 10 раз, устраните единичные точки отказа. Интеллект должен масштабироваться так же, как и Bitcoin: без разрешений, без границ, неудержимо.

DeAI может стать самым большим случаем использования и рыночной возможностью, которую наша отрасль видела на сегодняшний день. Мы говорим о триллионах здесь. Почему? Децентрализованная инфраструктура важна на многих уровнях стека ИИ: - Экономические стимулы для вклада в разработку открытого ИИ, например, оптимизация моделей в сетях открытых инноваций, таких как Bittensor или @tigfoundation, или предоставление (атрибутируемых) данных для обучения/тонкой настройки наборов данных на @OpenledgerHQ. - Проверяемая интерпретация для создания реальной ответственности, борьбы с галлюцинациями и обеспечения агентных систем с полностью аудируемой цепочкой на блокчейне с решениями, варьирующимися от специализированных сетей, таких как @Mira_Network, до zkTLS от @OpacityNetwork или инструментов @wardenprotocol для создания приложений, использующих проверяемые модели ИИ, среди прочих. - Децентрализованная инфраструктура обучения, которая позволяет коллективно обучать крупномасштабные открытые модели, что, по сути, является тем, для чего созданы Bittensor и @tigfoundation, так же как @AlloraNetwork (узко сфокусирован на предсказательной аналитике) или специализированные подсети на Bittensor, такие как @tplr_ai, которые уже привели к появлению Templar I. - Сети частных вычислений на основе MPC, которые позволяют конфиденциальное обучение и интерпретацию моделей, такие как @nillionnetwork, @ArciumHQ или @LitProtocol, являются важными возможностями для любых случаев использования, связанных с ИИ, которые включают чувствительные/личные данные из таких секторов, как здравоохранение, страхование и финансы, или даже (различные формы) персонализированных ИИ-компаньонов. - Децентрализованные сети GPU, такие как @ionet, которые позволяют гео-распределенное кластерирование иначе бездействующих GPU по всему миру, демократизируют доступ к вычислениям и улучшают эффективность распределения ресурсов, не только предоставляя экономически эффективную альтернативу централизованным провайдерам, но и активно решая глобальную нехватку GPU, а также тот факт, что производство GPU не может успевать за быстро растущим спросом. - Модели открытого ИИ, принадлежащие пользователям, имеют значение, и владение + управление на всех уровнях, но особенно на уровне модели, должно быть общественным интересом, учитывая важность и растущее доминирование ИИ в нашей жизни. В централизованной парадигме ИИ вы являетесь продуктом, в то время как корпоративные гиганты, которые создают закрытые модели и накапливают ваши данные за своими корпоративными стенами, становятся все более могущественными. Тем временем все пользователи и интеграторы подвержены изменениям, которые контролирующий субъект решает внедрить в модель. Чтобы избежать манипуляций, обеспечить безопасность и максимизировать производительность, наличие мощных, открытых и демократически управляемых моделей с одной стороны и небольших, специализированных моделей, производных от открытых базовых моделей для различных случаев использования с другой, будет становиться все более важным. Оба становятся возможными с помощью криптовалюты. Безусловно, это очень широкая тема, но все же стоит отметить @NEARProtocol за его усилия в области ИИ, принадлежащего пользователям (особенно с @near_ai, но также учитывая усилия по созданию крупнейшей открытой LLM на рынке), или @OpenledgerHQ за возможность (безкодовой) тонкой настройки открытых моделей ИИ на атрибутируемых и проверяемых наборах данных. - Публичные блокчейны предоставляют детерминированную, программируемую финансовую инфраструктуру для ИИ-агентов, чтобы участвовать в экономической деятельности и процветать. В то время как в "реальном мире" агенты не могут подписаться на кредитную карту и могут ждать дни для банковского перевода (если они могут получить доступ к счету), DeFi предлагает обширную экосистему финансовых примитивов, которые агенты могут использовать, когда им предоставляется кошелек для работы. Учитывая его позиционирование как блокчейна, родного для ИИ, снова стоит отметить @NEARProtocol, который, учитывая его нативно абстрагированные учетные записи, намерения NEAR, низкую стоимость/высокую производительность и множество окружающей инфраструктуры/инструментов для строителей ИИ, находится в отличной позиции, чтобы захватить много агентной активности. - Модели VLA (модели визуализации-язык-действие) не имеют фреймворка в стиле Langchain, который позволяет автономным операторам выполнять сложные задачи, начиная от автоматизации рабочих процессов на настольных ПК до ИИ-игровых компаньонов или даже позволяя роботизированным системам бесшовно работать в сложных средах (например, на заводе) в полностью отслеживаемом и проверяемом формате. Тем не менее, именно это и строит @codecopenflow, с встроенным токенизированным рынком для операторов, обучением VLA без кода и умной агрегацией вычислений из децентрализованных сетей, предоставляя строителям бесшовные инструменты и доступ к вычислениям. Тем временем каждый шаг рабочего процесса оператора (который также может работать на частной и/или проприетарной инфраструктуре) может по желанию записываться на Solana, обеспечивая полную проверяемость с аудируемой цепочкой на блокчейне. Абсолютно огромно, на мой взгляд, и это важный фактор для различных секторов, которые используют VLA (которые вскоре достигнут того же уровня значимости, который уже достигли LLM). Конечно, есть и больше, но я думаю, что вышеизложенное довольно впечатляюще демонстрирует, почему и как DeAI имеет значение на рынке, который будет стоить триллионы, поскольку рост в более широкой индустрии ИИ продолжает быстро ускоряться. DYOR аноним.