DaGama hợp tác với Hyra Network để xây dựng hạ tầng GPU phi tập trung nhằm thúc đẩy trí tuệ nhân tạo Inferenc...

Hyra Network, một nền tảng hạ tầng trí tuệ nhân tạo phi tập trung được thiết kế để nâng cao khả năng tiếp cận AI, hôm nay công bố hợp tác chiến lược với daGama World, một nền tảng RWL thúc đẩy người dùng chia sẻ các đề xuất đã xác thực về các địa điểm tham quan. Hợp tác này cho phép hai nền tảng phi tập trung tích hợp chuyên môn công nghệ của họ, một sự hợp nhất cho phép daGama tận dụng hạ tầng GPU của Hyra để các mô hình AI của nó có thể thực hiện quyết định một cách liền mạch và xây dựng các hệ thống học tập và ứng dụng hiệu quả.

daGama là một nền tảng (Vị trí Thực tế Thế giới )RWL ra mắt năm 2018, nhằm cải thiện cách mọi người khám phá và trải nghiệm các địa điểm thực tế thông qua công nghệ AI và blockchain. Được hỗ trợ bởi token (DGMA) gốc của mình, ứng dụng khám phá phi tập trung cho phép người dùng kiếm thưởng bằng cách đề xuất các địa điểm mới lạ để tham quan, như bảo tàng, quán cà phê, nhà hàng, rạp hát và nhiều hơn nữa. Bằng cách nhấn mạnh tính xác thực và khôi phục niềm tin vào các đề xuất trực tuyến, daGama cung cấp cho người dùng một phương pháp để khám phá và đánh giá các địa điểm trên toàn thế giới, một bước đi giúp du khách, doanh nghiệp địa phương và cộng đồng dân du mục kỹ thuật số, đồng thời đáp ứng nhu cầu của họ.

Hyra 🤝 @dagama_world – Mapping the Real World with Decentralized AITương lai của khám phá không bị kiểm soát bởi các nền tảng; nó được thúc đẩy bởi con người và xác thực trên chuỗi. 🌍Hyra Network rất vui mừng hợp tác với @dagama_world, nền tảng RWL (Vị trí Thực tế Thế giới) hàng đầu… pic.twitter.com/y3UdtohESB

— Hyra Network (@hyranetwork) 10 tháng 12 năm 2025

Lợi ích Chiến lược mà daGama nhận được từ Hợp tác này

Hợp tác này nhấn mạnh mục tiêu của daGama trong việc nâng cao hiệu quả của các mô hình AI trên nền tảng blockchain của mình. Trong thị trường kỹ thuật số rộng lớn hơn, các mô hình AI ngày càng lớn hơn, thông minh hơn và tinh vi hơn, điều này đòi hỏi chúng cần một lượng lớn sức mạnh tính toán để hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, các dịch vụ đám mây truyền thống từ các nhà vận hành tập trung (như Google Cloud, AWS, Microsoft Azure, và các nhà cung cấp khác) không thể đáp ứng được các yêu cầu này. Cùng với chi phí cao và độ tin cậy thấp của các dịch vụ đám mây truyền thống, các nhà phát triển AI và doanh nghiệp đang rời xa các công ty này và tìm kiếm các giải pháp linh hoạt, tiết kiệm chi phí hơn: mạng GPU phi tập trung.

Mạng GPU phi tập trung phân phối sức mạnh trên một chuỗi liên kết toàn cầu của các GPU, tận dụng các thiết bị chưa được sử dụng hết và làm giảm áp lực của các luồng yêu cầu tính toán. Đây chính là điểm mà Hyra Network đóng vai trò trong hợp tác này. Bằng cách làm cho việc tính toán trở nên phải chăng hơn, dễ tiếp cận hơn và hiệu quả hơn, được tập hợp từ mạng phi tập trung của mình, Hyra Network dân chủ hóa quyền truy cập vào hạ tầng AI và thách thức các chi phí cao cùng các nút thắt cổ chai liên quan đến các nhà cung cấp đám mây tập trung như Google Cloud, AWS, v.v.

Thông qua sự hợp tác trên, daGama sử dụng hạ tầng GPU của Hyra để nâng cao hiệu suất của các mô hình AI trên nền tảng (Vị trí Thực tế Thế giới) của mình và giảm thời gian xử lý dữ liệu AI cho các ứng dụng thời gian thực. Sử dụng tích hợp công nghệ này, daGama cung cấp cho người dùng các mô hình AI sáng tạo nhất với khả năng mở rộng, độ chính xác và ứng dụng tiên tiến.

Mở khóa sức mạnh của AI phi tập trung

Khi các ứng dụng AI ngày càng phổ biến trong các ngành công nghiệp Web3, mối quan hệ hợp tác giữa Hyra và daGama thể hiện cách các dự án kỹ thuật số và doanh nghiệp có thể nâng cao độ tin cậy của hoạt động trí tuệ của họ.

Dựa trên sự tích hợp công nghệ của mình, mạng GPU phân tán của Hyra cung cấp năng lượng cho các mô hình AI của daGama để thực hiện suy luận AI trên nền tảng Vị trí Thực tế Thế giới của daGama hiệu quả và an toàn hơn. Hợp tác này chứng minh cách mạng lưới GPU của Hyra tăng cường mạng AI của daGama, cung cấp cho các mô hình AI của daGama sức mạnh tính toán cần thiết để xử lý các nhiệm vụ phức tạp trong thời gian thực.