لقد أصبحت اقتصاديات الذكاء الاصطناعي لامركزية الآن. بدلاً من تدفق البيانات إلى المنصات المركزية، يقوم المطورون الآن بتحقيق الدخل مباشرة—محققين أرباحًا عن كل استنتاج تعالجه نماذجهم. إليك المفاجأة: يقوم المدققون بالحكم على جودة المخرجات، وليس على قوة الحوسبة. تتنافس النماذج فعليًا على الدقة والملاءمة بدلاً من ميزانيات التسويق.

مبني على Base، يقدم البروتوكول "إثبات الصلة بالعمل"—آلية تكافئ الفائدة الحقيقية على الموارد الحسابية الخام. فكر فيها كمنافسة قائمة على الجدارة لخدمات الذكاء الاصطناعي.

$DN أُطلق مؤخرًا، واكتسب زخمًا على أكبر البورصات. النموذج هنا يغير المعادلة: أولئك الذين يساهمون بحوسبة وتحقق قيمة يحصلون على مكافآت بشكل متناسب. إنها نظرة جديدة على كيفية عمل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.