Modal DePIN struktural beralih ke AI: Modal ventura mendukung infrastruktur AI terverifikasi DGrid

Web3 infrastruktur modal mengalir ke persimpangan jaringan fisik terdesentralisasi dan kecerdasan buatan.

Jaringan kecerdasan buatan terdesentralisasi DGrid AI baru-baru ini mendapatkan pendanaan awal dari Waterdrip Capital, IoTeX, Paramita VC, Zenith Capital, dan CatcherVC untuk memperluas ekosistem desentralisasi mereka.

Lapisan kecerdasan yang dapat diverifikasi memberi jaringan perangkat keras terdesentralisasi cara untuk mengurangi risiko eksekusi.

Antarmuka pemrograman aplikasi terpusat mengekspos aplikasi asli blockchain terhadap risiko counterparty.

Jaringan DePIN membutuhkan lingkungan komputasi tanpa kepercayaan sebelum mereka dapat melayani beban kerja global secara aman.

Membongkar kotak hitam AI terpusat

Platform Model-as-a-Service tradisional beroperasi sebagai silo yang opaque. Penyedia model dapat melayani model inferior dengan sedikit visibilitas dari luar.

Host terpusat dapat mengubah biaya komputasi sebelum pengguna mendeteksi ketidaksesuaian. DGrid menegakkan transparansi operasional melalui Bukti Kualitas (PoQ), sebuah mekanisme konsensus yang dapat diverifikasi.

Operator perangkat keras harus membuktikan secara kriptografi keakuratan eksekusi.

“Jaringan perangkat keras terdesentralisasi menghadapi hambatan eksekusi langsung jika para pembangun tetap buta terhadap bagaimana data mereka diproses,” kata Jademont, CEO di Waterdrip Capital.

Dengan menyematkan validasi langsung ke dalam lapisan konsensus, DGrid menetapkan transparansi kriptografi untuk permintaan komputasi yang kompleks.

Jademont
CEO di Waterdrip Capital

Mengatasi hambatan verifikasi perangkat keras-perangkat lunak

Jaringan perangkat keras terdistribusi membutuhkan protokol validasi yang ketat untuk inferensi machine learning yang kompleks. Kualitas output di ratusan node independen memperkenalkan gesekan teknis yang signifikan.

DGrid memindahkan hambatan verifikasi ke dalam lapisan konsensus. PoQ membatasi perilaku jahat dan mengurangi risiko pengiriman model inferior.

Node mengeksekusi permintaan inferensi dan mengunggah log eksekusi ke jaringan secara langsung. Bukti kualitas yang tahan terhadap manipulasi dihasilkan secara on-chain.

Pengembang dapat mengajukan permintaan bukti kriptografi untuk menilai keandalan hasil tanpa harus menjalankan ulang tugas inferensi. Verifikasi tingkat protokol melindungi kinerja dan ketahanan terhadap sensor.

“Jembatan verifikasi perangkat keras-perangkat lunak tetap menjadi tantangan rekayasa tersulit dalam AI terdesentralisasi,” kata Zach, Pendiri di 4EVER Research.

Mekanisme Bukti Kualitas DGrid mengatasi kesenjangan validasi di lapisan protokol. Node jaringan kini dapat menjalankan tugas machine learning yang kompleks dengan asumsi kepercayaan minimal.

Zach
Pendiri di 4EVER Research

Membuktikan kelayakan komersial di luar komputasi mentah

Adopsi arus utama bergantung pada penggabungan permintaan bersamaan dengan distribusi komputasi. Ekosistem membutuhkan antarmuka pengguna yang mudah diakses yang menyamakan pasokan kecerdasan dengan permintaan pengembang.

DGrid mengoordinasikan aliran sumber daya melalui rangkaian utilitas terintegrasi.

Arsitektur jaringan inti bergantung pada Smart Router untuk pengiriman model otomatis bersama dengan Marketplace terbuka di mana pengembang menentukan harga agen mereka secara independen.

Ekosistem ini juga mengintegrasikan Arena yang baru diluncurkan di BNB Chain, memfasilitasi penerapan cepat di chain melalui standar token ERC-8004.

Asisten AI pribadi berjalan secara lokal dalam hitungan menit melalui perangkat keras host Openclaw yang gratis. Pengguna DGrid dapat mengakses model terkemuka seperti Claude, GPT, dan Gemini dengan diskon 55% di bawah tarif pasar standar.

“Jaringan fisik spekulatif sering mengumpulkan kapasitas komputasi besar tanpa memastikan utilitas organik bagi konsumen,” komentar Frank, Peneliti di Abraca Research.

DGrid menetapkan kelayakan pasar langsung dengan mencocokkan pasokan perangkat keras mentah dengan permintaan pengembang yang terstruktur.

Frank
Peneliti di Abraca Research

Pertumbuhan yang didorong pengguna ini tercermin dalam daya tarik aktif jaringan, dengan operasi on-chain saat ini menunjukkan lebih dari 50.000 pengguna aktif harian dan 500.000 pengguna aktif bulanan di seluruh antarmuka platform.

Skalabilitas untuk integrasi perusahaan

Integrasi perusahaan menempatkan ujian berikutnya pada kecepatan, kegunaan, alat pengembang, dan overhead kriptografi. Alur kerja machine learning standar memerlukan verifikasi on-chain agar dapat masuk ke dalam sistem yang ada tanpa menambah gesekan yang berlebihan.

Latensi tinggi sering menghambat adopsi pengembang di lingkungan Web3.

Protokol konsensus yang kompleks dapat memperlambat pembuatan inferensi ke tingkat yang tidak dapat diterima. DGrid harus meningkatkan proses PoQ untuk kecepatan tingkat perusahaan.

Insinyur jaringan perlu mengurangi overhead kriptografi dan menjaga pengalaman pengembang yang mulus.

Dana asli DePIN memberi DGrid jalur untuk riset dan pengembangan. Modal awal dapat mendukung tim untuk mengatasi hambatan integrasi awal dan mengejar alternatif transparan terhadap platform AI terpusat.

Adopsi jangka panjang akan bergantung pada iterasi berkelanjutan dari model konsensus dan pengalaman pengembang yang terasa andal di bawah beban produksi.

Postingan ini berjudul “Modal DePIN Struktural Beralih ke AI: VC Dukung Infrastruktur AI Terverifikasi DGrid” muncul pertama kali di Invezz