La mayoría de las personas entienden la infraestructura de IA, quedándose en la capa de potencia de cálculo, pero lo que realmente determina los límites del sistema es la programación.

Quién decide qué modelo usar, a qué costo realizar la inferencia, y si los resultados son confiables.
Esta también es la principal preocupación que tengo al ver @dgrid_ai, su núcleo no es un componente único, sino un conjunto completo de estructuras colaborativas.
Por un lado, hay nodos distribuidos encargados de ejecutar la inferencia del modelo; por otro, un sistema de enrutamiento que distribuye dinámicamente las solicitudes según el rendimiento y el costo; y en medio, se añade un mecanismo de verificación que convierte los resultados en datos verificables en la cadena.
Esta estructura, en esencia, está haciendo algo muy difícil: separar el cálculo, la decisión y la verificación, y luego recombinarlos.
Y $DGAI en este proceso asume la capa básica de liquidación, donde los usuarios pagan por la inferencia, los nodos obtienen beneficios, las decisiones de gobernanza participan los poseedores, y todo el sistema realiza el flujo de valor y la alineación de incentivos a través de tokens.
Esto permite que los servicios de IA tengan por primera vez un ciclo económico completo, no solo un producto aislado, sino una red que puede autooperarse.
Si la IA tradicional tiene como núcleo el modelo, entonces el núcleo de esta estructura en realidad es el mercado.
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