Dasar
Spot
Perdagangkan kripto dengan bebas
Perdagangan Margin
Perbesar keuntungan Anda dengan leverage
Konversi & Investasi Otomatis
0 Fees
Perdagangkan dalam ukuran berapa pun tanpa biaya dan tanpa slippage
ETF
Dapatkan eksposur ke posisi leverage dengan mudah
Perdagangan Pre-Market
Perdagangkan token baru sebelum listing
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Launchpad
Jadi yang pertama untuk proyek token besar berikutnya
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Simple Earn
Dapatkan bunga dengan token yang menganggur
Investasi Otomatis
Investasi otomatis secara teratur
Investasi Ganda
Keuntungan dari volatilitas pasar
Soft Staking
Dapatkan hadiah dengan staking fleksibel
Pinjaman Kripto
0 Fees
Menjaminkan satu kripto untuk meminjam kripto lainnya
Pusat Peminjaman
Hub Peminjaman Terpadu
Venice AI: platform AI desentralisasi yang mengutamakan privasi meledakkan ekosistem Base
Venice AI: Platform kecerdasan buatan desentralisasi yang mengutamakan privasi
Baru-baru ini, proyek kecerdasan buatan yang sedang berkembang, Venice AI, menarik perhatian luas di jaringan Base Coinbase. Platform yang didirikan oleh pendiri ShapeShift, Erik Voorhees, pada tahun 2024 ini berfokus pada perlindungan privasi, Desentralisasi, dan tanpa sensor, serta mengintegrasikan beberapa model besar sumber terbuka termasuk DeepSeek.
Sorotan Teknologi
Venice AI dibangun di atas jaringan Layer 2 Ethereum yang disebut Base, memanfaatkan teknologi blockchain untuk memastikan keamanan data dan pengolahan yang Desentralisasi. platform memproses permintaan melalui jaringan GPU terdistribusi, menghindari penyimpanan data pengguna di server pusat, semua catatan percakapan hanya disimpan di perangkat lokal pengguna.
Dalam pemilihan model, Venice AI menggunakan Llama 3.3 dari Meta untuk menghasilkan teks, DeepSeek, dan Stable Diffusion untuk menghasilkan gambar, serta model sumber terbuka lainnya. platform juga menyediakan fitur pelatihan model kustom, memungkinkan pengguna untuk mengunggah dataset dan menyesuaikan parameter untuk memenuhi kebutuhan personalisasi.
Mekanisme Perlindungan Privasi
Venice AI mengambil langkah-langkah perlindungan privasi yang ketat:
Fitur Utama
Model Bisnis
Venice AI mengadopsi strategi penetapan harga dua lapis yang fleksibel:
Didorong oleh Komunitas dan Transparansi
Platform akan mendistribusikan 50% token VVV kepada pengguna dan komunitas AI, melalui insentif ekonomi token untuk berpartisipasi dalam ekosistem. Kode platform bersifat open source, memungkinkan pihak ketiga untuk melakukan audit, untuk meningkatkan kepercayaan pengguna.
Tantangan Potensial
Meskipun Venice AI menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam perlindungan privasi dan Desentralisasi, masih ada beberapa tantangan yang dihadapi:
Mekanisme Token
Venice AI menerbitkan total 100 juta token VVV, yang fungsi utamanya adalah untuk meningkatkan jumlah permintaan API pengguna melalui staking. Distribusi token adalah sebagai berikut:
Data Pengguna
Sejak diluncurkan pada Mei 2024, Venice AI telah menarik 400.000 pengguna terdaftar, dengan 50.000 pengguna aktif harian, dan memproses 15.000 permintaan inferensi setiap jam. Data ini menunjukkan pertumbuhan cepat platform dan partisipasi aktif pengguna.
Secara keseluruhan, Venice AI membuka jalan baru di pasar AI yang sangat kompetitif melalui fitur perlindungan privasi dan desentralisasi yang unik. Namun, kesuksesan jangka panjang platform ini juga akan bergantung pada bagaimana mereka menyeimbangkan berbagai faktor seperti inovasi, pengalaman pengguna, dan manajemen konten.