Poniższy raport z badań nad sztuczną inteligencją przeprowadzony przez Messari podkreśla fakt, że zdecentralizowane platformy obliczeniowe AI, które skupiają się po prostu na liczbie węzłów GPU w sieci, są podejściem niezrównoważonym (najpierw podaż). Rozwijanie i tworzenie aplikacji AI opartych na przypadkach użycia i dostosowanych do potrzeb użytkownika AI (najpierw na żądanie) to idealny sposób na rozwój zdecentralizowanej sieci obliczeniowej AI.

Oryginalne źródło (fragment zamieszczony poniżej):

https://messari.io/report/are-gpu-compute-networks-supply-or-demand-constrained

Jest to dokładnie zgodne ze strukturą i projektem ekosystemu aplikacji AI firmy Phoenix oraz elastycznej infrastruktury obliczeniowej SkyNet AI, która koncentruje się na dostarczaniu wartości za pośrednictwem różnych pionowych aplikacji AI w celu rozwoju sieci. Od natywnych aplikacji Phoenix, takich jak AlphaNet (handel), PhoenixLLM (wiedza) lub GenAI (treść), po partnerów w zakresie aplikacji ekosystemowych, takich jak Horizon Protocol (AI DEX) i W3Goo (AI Search), dostarczających łatwo dostępną wartość przypadków użycia dla celów końcowych. użytkowników to podstawowa zasada naszej platformy.

𝗧𝗵𝗲 𝗣𝗵𝗼𝗲𝗻𝗶𝘅 𝗧𝗿𝗶𝗳𝗲𝗰𝘁𝗮, nasze podejście do tworzenia wartości AI, składa się z 3 filarów: AI Alpha (wgląd w rynek, handel), AI Insights (analityka predykcyjna, aplikacje dla przedsiębiorstw, wyszukiwanie AI) i AI Produktywność (LLM, AIGC, automatyzacja).