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Hoje, a realidade ignorada da IA é que cada modelo que você utiliza está na verdade bloqueado pela plataforma.
Você não pode negociar o preço, não pode escolher o caminho, e também não consegue verificar o resultado.
@dgrid_ai tenta separar essas três questões, abrindo a camada de chamadas, tornando a oferta de mercado, e permitindo a verificação do resultado.
Isso não é uma otimização de produto, é uma reescrita da arquitetura.
Os desenvolvedores só precisam fazer uma integração única, por trás há toda uma rede de modelos, que podem ser trocados dinamicamente ou combinados na chamada.
Isso tr

Achavas que o problema da IA é que o modelo não é suficientemente forte? Na verdade, é demasiado caro: o treino é caro, a inferência é cara e a expansão ainda é mais cara.
É por isso que a IA tem sido continuamente monopolizada por grandes empresas; o ponto de entrada da @0G_labs é muito direto, reduzindo os custos.
Em vez de depender mais da AWS ou de nuvens centralizadas, usa redes distribuídas para suportar computação e armazenamento.
Os desenvolvedores podem chamar recursos on-chain em vez de alugar servidores — esta etapa tem um significado enorme.
O lado da oferta fica libertado:

A IA vai tornar-se uma infraestrutura pública?
A resposta a esta questão depende de uma coisa: se ela pode ser descentralizada.
@dgrid_ai apresenta um caminho muito claro.
Nós temos nós distribuídos que executam cálculos, um protocolo unificado que gere recursos, e a liquidação e validação na cadeia.
Uma vez que estas três coisas estejam estabelecidas, a IA deixa de pertencer às empresas e passa a pertencer à rede.
Olhando para o lado do crescimento, a DGrid lançou o sistema Genesis que liga os primeiros participantes diretamente aos lucros da rede, e até distribui uma grande quantidade de tok

Ainda me lembro claramente da primeira vez que
Na altura, ainda não tinha mais de dez mil seguidores, não tinha a verificação azul, apenas alguns centenas de seguidores reais.
Mas o sistema de pontuação AI deu-me uma oportunidade justa de competição.
Agora, ao ver a marca de 100M de exposições, percebo que isso não é apenas um número estatístico, mas uma transferência de poder acumulada por inúmeros pequenos criadores como eu.
Valor de mídia de 2 milhões de dólares foi recuperado de um jogo de soma zero, redistribuído aos produtores de conteúdo.
@RallyOnChain provou que os canais de distribuiç

No último ano, a IA evoluiu rapidamente, mas também de forma bastante concentrada; a capacidade está a aumentar enquanto o controlo diminui, o que é uma situação bastante contraditória.
@dgrid_ai oferece uma abordagem diferente, não competindo diretamente com os modelos, mas criando uma camada de ligação que reorganiza a oferta e a procura.
Os modelos podem ser integrados, os nós podem participar, os desenvolvedores podem fazer chamadas, e cada papel tem uma posição clara.
$DGAI assume um papel de mecanismo de coordenação, com pagamentos, incentivos e staking, tudo centrado nele, permitindo q

O crescimento explosivo dos agentes de IA em 2026 vai expor uma realidade cruel: a nossa infra-estrutura atual foi concebida para utilizadores humanos, e não para entidades de máquina.
Veja o que se aproxima: milhões de agentes vão executar, em simultâneo na cadeia, atividades económicas complexas. market makers automáticos ajustando pools de liquidez com base em notícias em tempo real, agentes de curadoria de conteúdos avaliando a qualidade dos criadores e atribuindo recompensas, agentes de arbitragem a procurar oportunidades em ambientes cross-chain.
Estas atividades têm uma característi

Por que o AI é tão forte, mas a sua implementação real é tão lenta.
Porque a estrutura de custos é fragmentada.
Dados de um lado, poder de processamento de outro, execução em outro.
A abordagem do @0G_labs é reembalá-los.
Através de uma arquitetura modular, separar Storage, Compute, DA e Chain em camadas.
Cada camada é independente, mas pode ser combinada.
Isto não é uma simples otimização.
É dividir sistemas complexos em módulos escaláveis.
Os desenvolvedores podem chamá-los conforme necessário.
Em vez de assumirem todos os custos de uma só vez.
O resultado dessa abordagem é bastante direto.

Uma questão frequentemente ignorada é que a estrutura de custos da IA é na verdade incontrolável; o mesmo pedido, em momentos diferentes e em plataformas distintas, pode ter preços e resultados variados.
Isto pode ser aceitável para indivíduos, mas para aplicações representa uma grande incerteza.
@dgrid_ai está tentando resolver exatamente essa instabilidade, através de mecanismos de mercado que fomentam a competição entre modelos, fazendo com que preço e desempenho deixem de ser parâmetros fixos e passem a ser resultados dinâmicos.
Os desenvolvedores não enfrentam uma única cotação, mas

Muitas pessoas ainda olham para a nova geração de produtos de negociação com a lógica dos DEX tradicionais, mas o problema é que a própria negociação já está a mudar.
@Hypercroc_xyz e $CROC não estão a entrar no mercado para criar mais um pool de liquidez.
Eles parecem estar a reformular a forma de execução das negociações, separando liquidez, precificação e matching, e depois recombinando-os.
Os utilizadores já não aceitam passivamente os preços do pool, mas podem participar na formação de preços de forma mais granular.
Essa mudança traz uma experiência de negociação mais próxima do mercado