Si on observe attentivement le développement de l'IA au cours des deux dernières années, on découvre une contradiction de plus en plus manifeste. Les capacités de l'IA progressent rapidement, mais seules quelques grandes plateformes centralisées maîtrisent réellement la puissance de calcul, les modèles et les interfaces.

Les développeurs qui utilisent l'IA doivent souvent dépendre d'API centralisées, dont les prix ne sont pas transparents et les services sont complètement contrôlés par la plateforme.
L'émergence de @dgrid_ai change fondamentalement cette structure.
DGrid construit un réseau de déduction IA décentralisé où les développeurs peuvent accéder à différents grands modèles via une interface AI RPC unifiée, tandis que les tâches de déduction sont automatiquement attribuées à des nœuds distribués mondiaux.
Les nœuds exécutent les modèles pour compléter les tâches de déduction, puis se règlent et se vérifient via des mécanismes on-chain, formant ainsi un réseau informatique IA ouvert.
Un point crucial est le mécanisme de vérification des résultats : DGrid introduit un système Proof of Quality qui vérifie via plusieurs nœuds l'exactitude et la cohérence des résultats de déduction, évitant que la sortie IA dépende entièrement d'un seul nœud, résolvant ainsi le problème des boîtes noires des services IA traditionnels.
À mon avis, ce que DGrid change réellement, ce n'est pas une fonction spécifique, mais la structure de propriété de l'ensemble de l'infrastructure IA.
Autrefois, l'IA ressemblait davantage à un service de plateforme, alors que dans ce réseau, les fournisseurs de puissance de calcul, les développeurs de modèles et les développeurs d'applications peuvent tous participer directement à la répartition de la valeur.
La déduction IA commence à passer d'un service centralisé à une ressource réseau ouverte. Ce changement redéfinira probablement la façon dont Web3 et l'IA se combinent.
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