Pundi AI und Clore.ai gehen eine Partnerschaft ein, um den KI-Lebenszyklus zu dezentralisieren – von Community-Daten bis hin zu GPU-Leistung

Die Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und Blockchain-Technologie hat einen neuen Meilenstein erreicht, da Pundi AI eine offizielle Partnerschaft mit Clore.ai bekannt gegeben hat. Ziel dieser Partnerschaft ist es, eine Brücke von massiven, gemeinschaftsgeführten Datensätzen zu der Hochleistungsrechenleistung zu schaffen, die erforderlich ist, um diese Datensätze zu verarbeiten. Um eine End-to-End-Pipeline für die Erstellung von KI-Modellen ohne zentrale Cloud-Infrastruktur aufzubauen, integriert Pundi AI sein dezentrales Datenprotokoll mit Clores umfangreichem Marktplatz mit mehr als 12.000 GPUs.

Gemeinschaftsgetriebene Datenwirtschaft stärken

Pundi AI hat ein Ökosystem geschaffen, das es ermöglicht, Daten in eine Gemeinschaftsressource zu verwandeln. Seit Jahren wurden die Treibstoffe der KI, also große Datensätze, von großen Tech-Unternehmen besessen und betrieben. Pundi AI ermöglicht es Nutzern, Daten durch ein dezentrales Protokoll beizutragen und zu kennzeichnen, wodurch sich die Art und Weise verändert, wie Technologieunternehmen auf Daten zugreifen.

Pundi AI stellt qualitativ hochwertige, ethisch bezogene Datensätze bereit, die durch eine strukturierte und gekennzeichnete Datenmenge über ein dezentrales Netzwerk gesammelt werden. Dieser dezentrale Ansatz beim Sammeln von Daten von Grund auf führt dazu, dass der Wert, der durch die Entwicklung künstlicher Intelligenz geschaffen wird, an alle Mitwirkenden verteilt wird, anstatt nur an zentrale Zwischenhändler zu fließen.

Lösung des Rechenengpasses mit Clore.ai

Egal wie gut die Daten sind, die Entwicklung fortschrittlicher künstlicher Intelligenz erfordert enorme Rechenressourcen, die sowohl begrenzt als auch teuer sind. Clore.ai versucht, diese „Rechenknappheit“ zu lindern, indem es einen Peer-to-Peer-Marktplatz bereitstellt, auf dem Nutzer GPU-Kapazitäten mieten können.

Mit einem Netzwerk von mehr als 12.000 GPUs ermöglicht Clore.ai Einzelpersonen und Unternehmen, Zugang zu Hochleistungsrechenhardware zu mieten. Dieser Zugang ist deutlich günstiger als bei traditionellen Dienstleistern wie AWS oder Google Cloud.

Diese Zusammenarbeit ermöglicht es Pundi AI-Nutzern, nahtlos vom Datensammeln zum Modelltraining überzugehen und so ein reibungsloses und unterbrechungsfreies Erlebnis zu gewährleisten. Durch die Integration der dezentralen Infrastruktur von Clore.ai können Entwickler Clore.ai nutzen, um KI in einer „Plug-and-Play“-Umgebung zu bauen und zu innovieren. Diese gemeinsame Anstrengung ist ein sehr positiver Schritt in Richtung einer Zeit, in der jeder am Aufbau von KI beteiligt sein kann, ohne ein Budget von mehreren Millionen zu benötigen.

Ein Wandel hin zu dezentraler KI-Infrastruktur

Dezentrale physische Infrastrukturnetze (DePIN) verändern die Sichtweise der gesamten Tech-Branche auf Infrastruktur und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Experten sind sich einig, dass die Umsetzung von DePIN-Projekten Gemeinschaften einen neutralen und zensurresistenten Zugang zum Internet bieten wird. Laut einem Bericht von Cointelegraph wird die Schaffung einer dezentralen Rechenressourcenbasis dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Zukunft der KI nicht nur in den Händen weniger großer Unternehmen liegt.

Mit den aktuellen Trends im Web3-Bereich macht die Partnerschaft absolut Sinn, da „KI + Blockchain“ schnell zur führenden Geschichte von heute wird. Ähnliche Entwicklungen finden auch in vielen anderen Sektoren statt. Viele Unternehmen und Plattformen arbeiten daran, gemeinschaftsbasierte Belohnungen und dezentrale Systeme in ihre Geschäftsmodelle zu integrieren, um die Nutzerbindung und Transparenz zu verbessern.

Fazit

Diese Partnerschaft ist ein bedeutender Schritt in Richtung DePIN- und KI-Bereiche. Durch die Nutzung gemeinschaftsbesessener Daten und dezentraler GPU-Ressourcen bieten die beiden Unternehmen eine dezentrale Alternative zum KI-Monopol. Mit dem Wachstum des Ökosystems werden wir die „Pipeline“ vom Rohdaten- zum trainierten Modell demokratisieren und den Fokus wieder auf echte Innovationen legen, die von den Menschen für die Menschen vorangetrieben werden.