Mengapa kita sekarang membahas inferensi AI terdesentralisasi daripada layanan terpusat tradisional? Alasannya adalah karena layanan tradisional sering kekurangan transparansi, verifikasi, dan mekanisme partisipasi komunitas, sementara solusi yang diajukan oleh DGrid AI berfokus pada masalah-masalah tersebut. @dgrid_ai membangun arsitektur tiga lapis, termasuk jaringan routing dan verifikasi terdesentralisasi, API terpadu, pasar bebas, dan sistem tata kelola DAO, melalui struktur ini menyelesaikan masalah fragmentasi, inferensi yang tidak dapat diaudit, serta aliran nilai yang tidak lancar yang dihadapi Web3 AI saat ini. Dalam jaringan DGrid, operator node berperan sebagai penyedia infrastruktur, siapa saja dapat menjalankan node dan mendapatkan $DGAI sebagai imbalan melalui penanganan tugas inferensi AI. Mekanisme tata kelola memungkinkan peserta yang memegang $DGAI mempengaruhi pengembangan masa depan protokol melalui voting on-chain, termasuk daftar putih model, struktur biaya, dan usulan peningkatan. Ini berarti DGrid bukan hanya tumpukan teknologi, tetapi benar-benar jaringan inferensi AI otonom komunitas yang sesungguhnya. Upaya lain yang bermakna adalah Program Keanggotaan Genesis mereka, yang dalam 24 jam setelah peluncuran telah menarik lebih dari 5.000 pengguna berlangganan. Para pelanggan dapat membuka kunci hak akses panggilan model dalam jumlah besar, hak penggunaan API, serta imbalan dua token, menunjukkan minat dan harapan pengguna awal untuk berpartisipasi dalam membangun ekosistem. Namun, pencapaian visi ini masih menghadapi tantangan nyata, seperti bagaimana menjamin kestabilan jangka panjang semua node, bagaimana menyeimbangkan bobot kepentingan yang berbeda dalam tata kelola, dan bagaimana menjaga ekosistem tetap menarik bagi kontributor model dan pengembang. Semua ini adalah pertanyaan kunci yang perlu dijawab DGrid dalam proses pengembangan, tetapi gagasan infrastruktur publik AI terdesentralisasi ini tanpa diragukan lagi membuka jalan baru untuk penggabungan Web3 dan AI. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Mengapa kita sekarang membahas inferensi AI terdesentralisasi daripada layanan terpusat tradisional? Alasannya adalah karena layanan tradisional sering kekurangan transparansi, verifikasi, dan mekanisme partisipasi komunitas, sementara solusi yang diajukan oleh DGrid AI berfokus pada masalah-masalah tersebut. @dgrid_ai membangun arsitektur tiga lapis, termasuk jaringan routing dan verifikasi terdesentralisasi, API terpadu, pasar bebas, dan sistem tata kelola DAO, melalui struktur ini menyelesaikan masalah fragmentasi, inferensi yang tidak dapat diaudit, serta aliran nilai yang tidak lancar yang dihadapi Web3 AI saat ini. Dalam jaringan DGrid, operator node berperan sebagai penyedia infrastruktur, siapa saja dapat menjalankan node dan mendapatkan $DGAI sebagai imbalan melalui penanganan tugas inferensi AI. Mekanisme tata kelola memungkinkan peserta yang memegang $DGAI mempengaruhi pengembangan masa depan protokol melalui voting on-chain, termasuk daftar putih model, struktur biaya, dan usulan peningkatan. Ini berarti DGrid bukan hanya tumpukan teknologi, tetapi benar-benar jaringan inferensi AI otonom komunitas yang sesungguhnya. Upaya lain yang bermakna adalah Program Keanggotaan Genesis mereka, yang dalam 24 jam setelah peluncuran telah menarik lebih dari 5.000 pengguna berlangganan. Para pelanggan dapat membuka kunci hak akses panggilan model dalam jumlah besar, hak penggunaan API, serta imbalan dua token, menunjukkan minat dan harapan pengguna awal untuk berpartisipasi dalam membangun ekosistem. Namun, pencapaian visi ini masih menghadapi tantangan nyata, seperti bagaimana menjamin kestabilan jangka panjang semua node, bagaimana menyeimbangkan bobot kepentingan yang berbeda dalam tata kelola, dan bagaimana menjaga ekosistem tetap menarik bagi kontributor model dan pengembang. Semua ini adalah pertanyaan kunci yang perlu dijawab DGrid dalam proses pengembangan, tetapi gagasan infrastruktur publik AI terdesentralisasi ini tanpa diragukan lagi membuka jalan baru untuk penggabungan Web3 dan AI. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX