もしあなたがまだモデルの能力を使ってAIプロジェクトの価格設定をしているなら、それは表層だけを見ているに過ぎません。長期的な価値を決定するのは、誰が計算力の配分と呼び出し経路を掌握しているかです。

@dgrid_aiはモデルを作るのではなく、分散型推論ネットワークを構築しています。これにより、モデル呼び出し、計算力の実行、結果の検証を分離し、統一されたインターフェースで再構築して、市場で価格付け可能なAI計算層を形成します。
ユーザーがリクエストを送信すると、システムは自動的に適切なノードにルーティングし、結果の検証を保証する仕組みも備えています。このステップの意義は、従来のブラックボックスだったAI出力を監査可能なプロセスに変換することにあります。
次に$DGAI の位置を見てみると、これは単なるインセンティブではなく、システム全体の決済とステーキングのコアです。呼び出しには支払いが必要で、ノードはタスクを獲得するためにステークし、ネットワークのセキュリティはトークンのロックに依存し、閉ループを形成しています。
これは、価値がストーリーからではなく、実際の呼び出し量から生まれることを意味します。
トレーダーの視点から見ると、これは計算力の市場です。供給側はノード、需要側はモデル呼び出しで、市場によって価格が決まります。
唯一の重要な変数は、「実際に使われているかどうか」です。使われていればネットワークは自己強化され、そうでなければ、どんなに良い構造でも空洞に過ぎません。
この種のプロジェクトは最初から爆発的に拡大しませんが、一度軌道に乗れば、競争優位性は非常に深くなります。
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