Когда вывод стал инфраструктурой, позиция DGrid начинает проявляться.

Ранее обсуждая инфраструктуру ИИ, все сосредотачивались на обучении, но за последние два года заметно изменилось — вывод действительно стал ядром. Модели можно открыть, их возможности — копировать, но стоимость, эффективность и проверяемость вывода определяют, кто сможет реально реализовать их на практике.
@dgrid_ai не участвовал в конкурсах моделей, а сразу перешел к уровню вывода, создав децентрализованную сеть AI inference. Разработчики могут через единый интерфейс вызывать разные модели, система автоматически маршрутизирует и управляет задачами по типу, стоимости и производительности, снижая сложность интеграции.
Он внедрил механизм Proof of Quality, который проводит многоаспектную проверку результатов вывода и записывает их в блокчейн. Это очень важно, потому что впервые пытается решить проблему «черного ящика» ИИ, делая результаты проверяемыми.
$DGAI здесь выполняет роль центра ценности всей сети, оплачивая расходы на вывод, стимулируя узлы к выполнению задач, а также используя механизм залога для ограничения поведения, формируя замкнутую экономическую систему.
Если рассматривать инфраструктуру ИИ по частям: обучение — решает способность, вывод — определяет распространение, а проверка — доверие. DGrid как раз занимает позицию между двумя последними, что делает его не краткосрочным трендом, а скорее долгосрочным базовым уровнем.
Когда ИИ начнет по-настоящему входить в цепочку, тот, кто сможет обеспечить низкозатратный и проверяемый вывод, приблизится к следующему ключевому этапу.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi