ビジョン

問題

• 限られたモデル探索: AI研究者やアプリケーションは、リソース集約型のインフラストラクチャによって制約を受けます。LLM APIプロバイダーへのアウトソーシングはこの問題を軽減しますが、モデルの多様性が制限されます。
• 持続不可能なオープンソースのイノベーション: 独立したMLエンジニアは、モデルを配布し収益化するのに苦労しています。大手インフラストラクチャプロバイダーへの依存はインセンティブを減少させ、持続的なイノベーションを妨げます。
• 不平等な市場アクセス: 垂直統合企業は、エンタープライズ顧客やトップクラスのモデルを優先し、中堅クラスのモデルに対する手頃な価格のインファレンスを提供するのが難しくなっています。

ランドスケープ

中央集権型AIインファレンス

Web3業界は、さまざまなレイヤーでAIの分散化に取り組んでいます:

• Infrastructure-as-a-Service Cloud: Akash Network、Ritual、Render、NetMind.AI
• Computing-Resource Marketplaces: io.net、Gensyn、nimble、Kuzco、Morpheus AI
• Model Tokenization and Training: SaharaLabs、Bittensor、MyShell
• AIエージェント: SingularityNET、Humans.ai、sensay、ChainGPT、AgentLayer
• データトークン化: Synesis One、Grass.io、GagaNode、Ocean Protocol
• AIアプリケーション: inSure DeFi、Sleepless AI、NFPrompt、Hooked Protocol

私たちはコンピューティングリソースマーケットプレイス分野で活動していますが、現在のソリューションはGPUリソースを最適化できておらず、AI消費者に即時の価値を提供できていないと考えています。

私たちのユニークなアプローチ

私たちの分散型マーケットプレイスは、GPUマイナーとジェネレーティブAIビルダーをつなぎ、マイナーが初日からAIモデルを提供できるようにします。これにより、GPUの効率が最大化され、中央集権リスクが軽減され、AI消費者に即時の価値が提供されます。分散型ネットワークを活用することで、ジェネレーティブAIビルダーのコストを最大60%削減することができます。

GPUマイナーのメリット

• 簡単なセットアップと即時の収益: 最小限のセットアップで迅速に開始し、AIモデルを提供することで即座に収益を得ることができ、ハードウェア投資を最大化します。

ジェネレーティブAIアプリビルダーのメリット

• シームレスな統合とコスト効率: API対応の使いやすいプラットフォームにより、AIアプリケーションを迅速に展開しスケールしながら、最大60%のコスト削減の恩恵を受けることができます。

具体的な利点:

• 広がるモデル探索: インフラコストの制約なく、さまざまなAIアプリケーションでイノベーションを促進するための幅広いモデルにアクセスできます。
• オープンソースのイノベーションの支援: 主要プロバイダーへの依存を減らし、モデルを直接配布・収益化することで、支援的なエコシステムを育成します。
• 公平な市場アクセス: さまざまなハードウェアでの中堅モデルとトップモデルの両方に対する手頃な価格のインファレンスを提供し、バランスの取れた競争的な市場を支援します。

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AIを分散化し、クリエイターやイノベーターのグローバルコミュニティを力強くサポートするために、ぜひご参加ください！

• テレグラム: CuckooNetworkOfficial