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愿景

问题​

  • 有限的模型探索：由于资源密集的基础设施，AI 研究人员和应用面临限制。虽然将任务外包给大型语言模型（LLM）API 提供商可以缓解这一问题，但会限制模型的多样性。
  • 不可持续的开源创新：独立的机器学习工程师难以分发和盈利他们的模型。依赖主要的基础设施提供商会削弱激励，阻碍持续的创新。
  • 不平等的市场准入：垂直整合的公司优先服务企业客户和顶级模型，这使得中端模型的经济实惠推理变得更加难以获得。

现状​

集中式 AI 推理

当前的 AI 推理现状

Web3 行业在各个层面上解决 AI 去中心化的问题：

  • 基础设施即服务云：Akash Network、Ritual、Render、NetMind.AI
  • 计算资源市场：io.net、Gensyn、nimble、Kuzco、Morpheus AI
  • 模型代币化和训练：SaharaLabs、Bittensor、MyShell
  • AI 代理：SingularityNET、Humans.ai、sensay、ChainGPT、AgentLayer
  • 数据代币化：Synesis One、Grass.io、GagaNode、Ocean Protocol
  • AI 应用：inSure DeFi、Sleepless AI、NFPrompt、Hooked Protocol

我们属于计算资源市场领域，但我们认为当前的解决方案未能优化 GPU 资源，也未能为 AI 消费者创造直接价值。

我们的独特方法​

我们的去中心化市场将 GPU 矿工与生成式 AI 构建者连接起来，使矿工能够从第一天起就提供 AI 模型服务。这最大限度地提高了 GPU 效率，减少了中心化风险，并确保为 AI 消费者带来即时价值。通过利用去中心化网络，我们可以为生成式 AI 构建者节省多达 60% 的成本。

我们的更好方式

对 GPU 矿工的好处​

  • 简单设置和即时收益：通过最少的设置快速开始，并通过提供 AI 模型服务立即获得收益，最大化硬件投资。

对生成式 AI 应用构建者的好处​

  • 无缝集成和成本效益：通过我们的 API 就绪、用户友好的平台轻松集成。快速部署和扩展 AI 应用，同时受益于高达 60% 的成本削减。

具体优势：

  • 广泛的模型探索：在不受基础设施成本限制的情况下，访问更广泛的模型，为各种 AI 应用的创新提供支持。
  • 支持开源创新：直接分发和盈利模型，减少对主要提供商的依赖，促进一个支持性的生态系统。
  • 公平的市场准入：通过经济实惠的推理服务，为中端和顶级模型在各种硬件上提供服务，支持平衡和竞争的市场。

加入我们，去中心化 AI，赋能全球的创作者和创新者社区！