A maioria das pessoas entende a infraestrutura de IA, ficando na camada de capacidade computacional, mas o que realmente define os limites do sistema é, na verdade, a orquestração.

Quem decide qual modelo usar, a que custo realizar a inferência e se o resultado merece confiança.
Esta é também a principal coisa em que eu reparo quando vejo @dgrid_ai: o seu núcleo não é um único componente, mas sim um conjunto completo de estruturas de colaboração.
Um dos lados são nós distribuídos, responsáveis por executar a inferência do modelo; do outro, um sistema de routing que aloca dinamicamente os pedidos com base no desempenho e no custo; no meio, é ainda adicionada uma camada de mecanismos de validação para transformar os resultados em dados comprováveis na blockchain.
Esta estrutura, na essência, está a fazer uma tarefa muito difícil: separar o cálculo, a decisão e a validação, e depois recombiná-los.
E o $DGAI , nesse processo, desempenha a camada base de liquidação: os utilizadores pagam pelos custos de inferência, os nós obtêm ganhos, as decisões de governação envolvem os detentores e todo o sistema faz a circulação de valor e o alinhamento de incentivos através de tokens.
Isto faz com que, pela primeira vez, o serviço de IA tenha um ciclo económico completo — não é um produto de ponto único, mas uma rede que pode operar por si própria.
Se o núcleo da IA tradicional é o modelo, então o núcleo desta estrutura é, na verdade, o mercado.
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