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Muchas personas entienden la competencia de IA como una competencia de capacidades de modelo, pero pocos se dan cuenta de que lo que realmente determina el límite superior es en realidad la forma de adquisición de poder computacional.
La aparición de @dgrid_ai ha abierto esencialmente un camino de infraestructura de mercado de poder computacional descentralizado.
En el pasado, el poder computacional estaba concentrado en pocas plataformas en la nube, la asignación de recursos dependía de la programación centralizada, y los desarrolladores pequeños y medianos tenían dificultades para obtener re

Muchas personas en el pasado consideraban DeFi como un mercado de alto riesgo y alta volatilidad, y una razón importante es que la estructura de riesgo a menudo es opaca. Los cambios en las tasas de préstamo, las fluctuaciones de precios de liquidación y las estrategias de apalancamiento pueden cambiar los rendimientos y riesgos de los usuarios en poco tiempo.
@TermMaxFi intenta cambiar esta estructura. El protocolo, a través del préstamo a plazo fijo y el diseño de activos estructurados, empaqueta estrategias de apalancamiento y rendimiento en activos negociables, al mismo tiempo que permite

En el ecosistema actual de IA, otro problema persistente a largo plazo es que el costo de llamadas de modelos e integración de recursos es muy alto. Si los desarrolladores desean utilizar múltiples modelos simultáneamente, generalmente necesitan conectarse a APIs de diferentes plataformas y asumir costos de mantenimiento complejos.
El diseño de @dgrid_ai intenta cambiar esto. DGrid ha construido un AI Gateway unificado que integra más de doscientos modelos de IA a través de una interfaz estandarizada, permitiendo que los desarrolladores llamen diferentes capacidades de modelos dentro de la mis

Muchas personas hablan sobre el futuro de la IA centrándose siempre en la escala de parámetros del modelo, pero lo que realmente determina si la IA puede aplicarse ampliamente es el costo de inferencia y la accesibilidad.
@dgrid_ai piensa en rediseñar la red de IA desde la capa de infraestructura. A través de nodos distribuidos, enrutamiento inteligente y mecanismos de verificación en cadena, el sistema puede distribuir tareas de inferencia de IA entre nodos globales, mientras verifica la confiabilidad de los resultados computacionales mediante mecanismos como Proof of Quality.
El cambio que t

Muchas personas hablan sobre la era de la automatización enfocándose más en la mejora de las capacidades de los modelos de IA, pero hay un problema que se pasa por alto: en realidad, existe una falta de un sistema económico unificado entre robots e IA. Los robots de diferentes fabricantes no pueden colaborar, y es difícil asignar tareas a través de un mercado abierto.
@konnex_world está intentando cambiar esto. El proyecto ha diseñado un mercado abierto orientado a robots e IA, que a través de un lenguaje de tareas unificado y contratos en cadena, permite que diferentes dispositivos comprendan