У наступному звіті про дослідження штучного інтелекту від Messari підкреслюється той факт, що децентралізовані обчислювальні платформи штучного інтелекту, які зосереджені лише на кількості вузлів GPU в мережах, є нестабільним підходом (насамперед пропозиція). Розвиток і створення додатків штучного інтелекту, які орієнтовані на використання і обслуговують користувача штучного інтелекту (попит насамперед), є ідеальним способом розвитку децентралізованої обчислювальної мережі штучного інтелекту.

Перше джерело (уривок наведено нижче):

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

Це точно узгоджується зі структурою та дизайном екосистеми додатків штучного інтелекту Phoenix та еластичної обчислювальної інфраструктури штучного інтелекту SkyNet, яка зосереджена на доставці цінності через різні вертикальні додатки штучного інтелекту для розширення мережі. Від власних додатків Phoenix, таких як AlphaNet (торгівля), PhoenixLLM (знання) або GenAI (контент), до додатків-партнерів екосистеми, таких як Horizon Protocol (AI DEX) і W3Goo (AI Search), що надає легкодоступні варіанти використання для кінцевих користувачів. користувачів є основним принципом нашої платформи.

𝗧𝗵𝗲 𝗣𝗵𝗼𝗲𝗻𝗶𝘅 𝗧𝗿𝗶𝗳𝗲𝗰𝘁𝗮, наш підхід до створення цінності AI складається з 3 стовпів: AI Alpha (аналіз ринку, торгівля), AI Insights (прогностична аналітика, корпоративні програми, пошук AI) і продуктивність AI (LLM, AIGC, автоматизація).