Elementalist

Mengapa sebagian besar proyek AI akhirnya menjadi platform?
Karena pintu masuk menentukan segalanya, dan @dgrid_ai memilih untuk tidak membuat pintu masuk, melainkan membangun lapisan dasar, sebuah jaringan yang dapat diakses dari semua pintu masuk.
Ini terdengar tidak menarik tetapi sangat penting, karena begitu menjadi lapisan rute default, aplikasi tingkat atas tidak bisa menghindar dari kamu.
Lihat juga strukturnya, model menyediakan kemampuan, node menyediakan daya komputasi, protokol bertanggung jawab atas penjadwalan dan verifikasi.
Ketiganya terpisah tetapi terikat melalui $DGAI , seti

Suku bunga mengambang adalah risiko yang paling diremehkan di DeFi.
Kamu pikir mendapatkan keuntungan, sebenarnya sedang berjudi pada jalur suku bunga.
Sedangkan @TermMaxFi melakukan hal yang benar-benar menghilangkan hal ini.
Suku bunga tetap, jangka waktu tetap, saat meminjam kamu sudah tahu biayanya, saat menyimpan kamu mengunci keuntungan.
Ini terdengar sangat dasar, tetapi di DeFi, ini adalah peningkatan struktural.
Karena sebagian besar protokol pada dasarnya adalah pasar variabel, fluktuasi suku bunga tidak dapat diprediksi, strategi tidak dapat bertahan jangka panjang.
Term

Jika semua AI dapat digantikan kapan saja, apakah model itu sendiri masih berharga?
Yang benar-benar langka bukan lagi modelnya, tetapi hak pengaturan, @dgrid_ai memisahkan hal ini dengan sangat jelas.
Ini bukan tentang membuat model yang lebih kuat, tetapi membuat model menjadi unit eksekusi yang dapat digantikan, dengan antarmuka tunggal yang menghubungkan berbagai model untuk pasokan.
Sistem secara otomatis mencocokkan jalur terbaik berdasarkan tugas, harga, kinerja, dan latensi, semuanya dimasukkan ke dalam perhitungan, ini sebenarnya mendorong AI ke arah komodifikasi.
Siapa yang lebih mur

Banyak orang menganggap AI sebagai alat, tetapi mengabaikan satu masalah yang lebih mendasar.
Pemanggilan AI sendiri dikendalikan secara terpusat.
@dgrid_ai dan $DGAI ingin mengubah struktur kekuasaan ini.
Ini bukan hanya membuat model lagi, tetapi membangun jaringan inferensi terdesentralisasi.
Memisahkan model, daya komputasi, panggilan, dan penyelesaian, lalu menghubungkannya kembali melalui chain.
Pengembang hanya perlu mengintegrasikan satu antarmuka tunggal, sehingga dapat memanggil beberapa LLM dan Agen sekaligus.
Tidak perlu integrasi berulang, dan tidak bergantung pada satu vendor tu

Jika menganggap AI sebagai listrik, maka masalah saat ini adalah terlalu sedikit pembangkit listrik, sebagian besar kapasitas terkonsentrasi di tangan beberapa perusahaan.
@0G_labs sedang membangun jaringan listrik baru.
Ini melalui jaringan terdesentralisasi menghubungkan daya komputasi, data, dan model dalam satu sistem yang sama, memungkinkan sumber daya dapat dijalankan secara terjadwal, bukan dimonopoli.
Kuncinya terletak pada verifikasi, inferensi AI tidak lagi menjadi kotak hitam melainkan dapat dicatat dan diverifikasi di atas rantai, langkah ini akan mengubah struktur kepercayaan.
Pen