Що якщо справжнім вузьким місцем, яке стримує зростання RWA, є не сама технологія, а швидше обчислювальні витрати? Це саме та проблема, з якою зараз стикаються деякі команди — зосереджуючись на зменшенні часу підтвердження та скороченні вимог до пам’яті.

Після аналізу технічних деталей стає очевидним, що прагнення зробити AI-інференцію більш економічною — це не просто бажання. Це основа. Коли ви зменшуєте обчислювальне навантаження, ви відкриваєте можливість для швидшого розрахунку та зниження операційних витрат для систем у мережі.

Розбір білого паперу показує чіткий підхід: оптимізуйте механізм підтвердження, зменшуйте обсяг пам’яті, і раптом у вас з’являється більш ефективний конвеєр. Це тип поступової, але критично важливої роботи, яка рідко отримує заголовки, але кардинально змінює економічну доцільність у сфері RWA.