Se observar cuidadosamente o desenvolvimento da IA nos últimos dois anos, descobrirá uma contradição cada vez mais óbvia. A capacidade da IA está a melhorar rapidamente, mas quem realmente controla a potência computacional, os modelos e as interfaces continua a ser um pequeno número de grandes plataformas.

Os programadores ao utilizarem IA muitas vezes têm de depender de APIs centralizadas, não apenas com preços não transparentes, mas também com serviços completamente controlados pela plataforma.
O surgimento de @dgrid_ai está essencialmente a mudar esta estrutura.
DGrid constrói uma rede descentralizada de inferência de IA, onde os programadores podem aceder a diferentes grandes modelos através de uma interface AI RPC unificada, e as tarefas de inferência são automaticamente atribuídas a nós distribuídos globalmente para execução.
Os nós executam modelos para completar tarefas de inferência e realizam liquidação e verificação através de mecanismos na cadeia, formando assim uma rede de computação de IA aberta.
O ponto ainda mais crítico reside no mecanismo de verificação de resultados. DGrid introduz um sistema de Proof of Quality, que valida a precisão e consistência dos resultados de inferência através de múltiplos nós, evitando que a produção de IA dependa completamente de um único nó, resolvendo assim o problema da caixa-preta dos serviços tradicionais de IA.
Na minha perspectiva, o que DGrid realmente muda não é uma funcionalidade específica, mas sim a estrutura de propriedade da infraestrutura de IA.
No passado, a IA era mais como um serviço de plataforma, enquanto nesta rede, fornecedores de potência computacional, programadores de modelos e programadores de aplicações podem todos participar diretamente na distribuição de valor.
A inferência de IA começa a transitar de um serviço centralizado para um recurso de rede aberta, esta mudança provavelmente redefinirá a forma como Web3 e IA se combinam.
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