Структурний капітал DePIN переходить у сферу штучного інтелекту: венчурні капіталісти підтримують перевірену інфраструктуру штучного інтелекту DGrid

Web3 інфраструктурний капітал спрямовується до перетину децентралізованих фізичних мереж та штучного інтелекту.

Децентралізована мережа штучного інтелекту DGrid AI нещодавно отримала початкове фінансування від Waterdrip Capital, IoTeX, Paramita VC, Zenith Capital та CatcherVC для масштабування своєї децентралізованої екосистеми.

Перевірювані рівні інтелекту надають децентралізованим апаратним мережам спосіб зменшити ризик виконання.

Централізовані інтерфейси програмування додатків відкривають блокчейн-орієнтовані додатки для контрагентського ризику.

Мережі DePIN потребують безпечних бездовірчих обчислювальних середовищ, перш ніж вони зможуть безпечно обробляти глобальні навантаження.

Розбір централізованої чорної скриньки AI

Традиційні платформи Model-as-a-Service працюють як непрозорі силоси. Постачальники моделей можуть подавати низькоякісні моделі з малою зовнішньою видимістю.

Централізовані хости можуть змінювати обчислювальні тарифи, перш ніж користувачі виявлять розбіжності. DGrid забезпечує операційну прозорість через Proof of Quality (PoQ), перевірюваний механізм консенсусу.

Оператори обладнання повинні криптографічно довести точність виконання.

“Децентралізовані апаратні мережі стикаються з негайними вузловими вузькими місцями у виконанні, якщо будівельники залишаються сліпими до того, як їхні дані обробляються,” заявив Jademont, генеральний директор Waterdrip Capital.

Вбудовуючи валідацію безпосередньо у шар консенсусу, DGrid встановлює криптографічну прозорість для складних обчислювальних запитів.

Jademont
Генеральний директор Waterdrip Capital

Вирішення вузького місця верифікації обладнання та програмного забезпечення

Розподілені апаратні мережі потребують строгих протоколів валідації для складних висновків машинного навчання. Якість вихідних даних по тисячах незалежних вузлів створює значні технічні труднощі.

DGrid переносить вузьке місце верифікації у шар консенсусу. PoQ обмежує зловмисну поведінку та зменшує ризик доставки низькоякісної моделі.

Вузли виконують запити на висновки та негайно завантажують журнали виконання до мережі. Захищені від підробки докази якості генеруються в мережі.

Розробники можуть запитувати криптографічні докази для оцінки надійності результату без повторного виконання завдання висновку. Верифікація на рівні протоколу захищає продуктивність і стійкість до цензури.

“Міст між обладнанням і програмним забезпеченням у верифікації залишається найскладнішим інженерним викликом у децентралізованому AI,” зазначив Zach, засновник 4EVER Research.

Механізм Proof of Quality DGrid вирішує проблему валідації на рівні протоколу. Вузли мережі тепер можуть виконувати складні завдання машинного навчання за мінімальних довірчих припущень.

Zach
Засновник 4EVER Research

Доказ комерційної життєздатності понад сирі обчислення

Мейнстрім-застосування залежить від агрегування попиту разом із розподілом обчислень. Екосистеми потребують доступних інтерфейсів для споживачів, які поєднують пропозицію інтелекту з попитом розробників.

DGrid координує потік ресурсів через інтегрований набір утиліт.

Основна архітектура мережі базується на Smart Router для автоматичного розподілу моделей та відкритому Marketplace, де розробники незалежно встановлюють ціну на своїх агентів.

Екосистема також включає новостворену Arena на BNB Chain, що сприяє швидкому розгортанню в мережі через стандарт токенів ERC-8004.

Особисті AI-асистенти працюють локально протягом кількох хвилин через безкоштовне апаратне забезпечення Openclaw. Користувачі DGrid отримують доступ до провідних моделей, таких як Claude, GPT і Gemini, зі знижкою 55% від стандартних ринкових цін.

“Спекулятивні фізичні мережі часто агрегують величезну обчислювальну потужність без забезпечення органічної споживчої цінності,” прокоментував Frank, дослідник Abraca Research.

DGrid встановлює негайну ринкову життєздатність, поєднуючи сирі апаратні ресурси з структурованим попитом розробників.

Frank
Дослідник Abraca Research

Цей зростання, кероване користувачами, відображається у активній роботі мережі, з понад 50 000 щоденних активних користувачів та 500 000 місячних активних користувачів через інтерфейси платформи.

Масштабування для інтеграції підприємств

Інтеграція підприємств ставить наступний тест на швидкість, зручність, інструменти для розробників і криптографічне навантаження. Стандартні робочі процеси машинного навчання вимагають верифікації в мережі, щоб вписатися у існуючі системи без зайвих труднощів.

Висока затримка часто заважає прийняттю Web3-розробниками.

Складні протоколи консенсусу можуть уповільнити генерацію висновків до неприпустимих рівнів. DGrid має масштабувати процеси PoQ для швидкості рівня підприємства.

Інженери мережі повинні зменшити криптографічне навантаження і зберегти безшовний досвід для розробників.

Фонди DePIN-орієнтовані дають DGrid можливість для досліджень і розробок. Початковий капітал може підтримати команду у подоланні ранніх перешкод інтеграції та сприяти прозорій альтернативі централізованим платформам AI.

Довгострокове впровадження залежить від безперервної ітерації моделей консенсусу та досвіду розробників, що здається надійним під навантаженням виробництва.

Публікація "Структурний капітал DePIN у AI: ВКи підтримують DGrid у перевіреній AI-інфраструктурі" з’явилася першою на Invezz