Незалежно від того, чи це TAO, запущений на Binance, оголошено, що наратив AI займе майбутнє, яким я хочу поділитися, має вбивчу технологію у ланцюжку SOL, інтегруючи AI+DEPIN, створюючи відкритий ринок для збільшення впровадження GPU, запроваджуючи інноваційну парадигму Web3+AI і водночас надаючи користувачам величезні можливості для отримання прибутку!
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/663c7a78a06d761858a8315cbf6d0471.png)
Мессарі прогнозує, що Web3+AI досягне трильйонного масштабу в 2030 році. На поточному ринку з’явилося багато чудових проектів обчислювальної потужності штучного інтелекту. Вони реалізують перерозподіл обчислювальної потужності за допомогою технології блокчейн і ефективно вирішують проблему нестачі обчислювальної потужності. Швидка розробка штучного інтелекту забезпечує недорогий і ефективний варіант, однак більшість проектів орієнтовані на розробників штучного інтелекту та ігнорують кінцевих користувачів, що призводить до того, що кінцевий коефіцієнт використання обчислювальної потужності становить менше 10%.
На малюнку нижче показано зростання попиту на обчислювальну потужність
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/c2b9ffd647b0a2cd1b1e56a1e7417923.png)
Існує значна проблема з поточними проектами Web3+AI, тобто більшість із них спрямовані на забезпечення підтримки обчислювальної потужності для сценаріїв використання Web2 AI і використовують очікування airdrop для залучення великої кількості обчислювальних потужностей GPU, тоді як AI Розробники, на які вони орієнтовані. Обчислювальна потужність наразі значно нижча, що призводить до дисбалансу між пропозицією та попитом. Через об’єктно-орієнтовані обмеження неможливо реалізувати початковий намір максимального використання обчислювальної потужності дуже добре заповнив цю ринкову прогалину.
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/0438cab4df53f297402b36be4b163206.png)
Місія layernet_ai полягає в тому, щоб зробити використання штучного інтелекту ефективним і демократичним. Він дозволяє постачальникам обчислювальної потужності#IOрозумно відповідати потужним користувачам #TAO. Це створює відкриту екосистему штучного інтелекту децентралізовані обчислювальні ресурси об’єднані для автоматичної оптимізації та покращення використання обчислювальної потужності. Користувачі можуть досягти AI-майнінгу (включаючи Bittensor та інші проекти) або ZK-ланцюжкового майнінгу (Aleo тощо), як показано нижче
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/cc3c7d1cab0610e7abc729e455878658.png)
Ключові гравці в екосистемі layernet_ai:
1. Конструктор: створюйте DAPP на основі штучного інтелекту, вузли L1, інфраструктуру майнінгу тощо та беріть участь у створенні доказів ZK у ланцюжку ZK, використовуючи надлишок GPU.
2. Користувачі: додайте неактивну обчислювальну потужність, щоб отримати винагороду. Ви також можете безпосередньо купувати вбудовані DAPP, вузли L1 тощо за допомогою токенів і купувати сертифікати ZK, щоб брати участь у діяльності з майнінгу в ланцюжку ZK для отримання винагород.
3.Дослідники штучного інтелекту: увімкніть легке розгортання моделей штучного інтелекту.
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/198868edcae9dbc9224c7a2124a558aa.png)
Його екосистема складається з трьох шарів:
Рівень Dapp: використовуйте децентралізовану обчислювальну потужність AI для створення Dapp і виступайте в якості моста між розробниками AI та кінцевими користувачами
-Мережевий рівень штучного інтелекту: надає повний набір інструментів штучного інтелекту на Solana, що забезпечує ефективну та недорогу обробку даних у ланцюжку для підтримки зростаючих потреб обчислень ШІ в екосистемі.
- Рівень економічної архітектури: заохочуйте розробників і користувачів символічними стимулами для забезпечення екологічної стійкості
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/b11c86d37a0e29f078447df3afd93b31.png)
Порівняно з іншими проектами web3+AI, @layernet_ai має такі інновації та переваги:
-Користувачі можуть безпосередньо використовувати вбудований ZK-доказ, щоб легко брати участь у заходах по ланцюжку ZK
-Використовуйте незадіяні ресурси GPU для запуску оптимізованих моделей ШІ
- Співпрацюйте з громадським ланцюгом L1, щоб надавати послуги з роботи вузлів і верифікації, дозволяючи користувачам брати участь у заходах airdrop нових публічних ланцюгів без будь-яких порогів.
- Надайте моделі штучного інтелекту з відкритим кодом, щоб розробники могли легко створювати програми на основі штучного інтелекту
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/64b536c843d9abc67e50a06979a0637d.png)
Нещодавно layernet_ai розпочав співпрацю з PublicAI_, який є децентралізованим ринком, що зосереджується на анотаціях штучного штучного інтелекту, із власною моделлю навчання штучного інтелекту, і лише сьогодні він співпрацював із розширеною екосистемою штучного інтелекту, побудованою з налаштованими джерелами даних та LLM - PaalMind досягла співпраці. Завдяки цій співпраці він може ще більше покращити інфраструктуру даних ШІ та запропонувати більш ефективні рішення ШІ!
Подія, яку не можна пропустити: layernet_ai нещодавно запустив подію на Galxe. Просто виконайте будь-які прості кроки, приєднайтеся до спільноти DC, щоб отримати бали.
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/13cc988c73ad2ad813a4c2965b505348.png)
Давайте поговоримо про склад команди layernet_ai, і всі вони зосереджені на галузях штучного інтелекту та машинного навчання Університет Токіо включає чудові стратегії. У нас є поглиблена співпраця з бізнес-менеджером і такими відомими установами, як Jump Crypto і Bybit.
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/7ed6870e6bc359644bb4b90edef1c935.png)
Про ринкову вартість: серед аналогічних проектів
FDV DEAI становить 700 мільйонів доларів США.
FDV TAO становить 10,36 мільярда доларів США.
Оцінка фінансування інституційного раунду IO становить 1 мільярд доларів США.
Це дає великий простір для фантазії для layernet_ai, який заповнює прогалину на поточному ринку проектів ШІ.
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/7e37d067ef93420684cdebfd506b1ebe.png)
Резюме: layernet_ai — це проект Web3+AI, який справді орієнтований на кінцевих користувачів. Він може ефективно вирішити проблему низького рівня використання обчислювальної потужності штучного інтелекту, дозволяючи користувачам легко майнити токени штучного інтелекту та ланцюжки ZK, а також надає модель штучного інтелекту з відкритим кодом. забезпечує легке створення та легке розгортання проектів на основі штучного інтелекту, які ефективно вирішують проблеми, пов’язані з ШІ, і можуть принести величезні переваги звичайним користувачам.
![](https://public.bnbstatic.com/image/pgc/202404/3fbb9871fbf4c01ce4689123c1062fd8.png)
Нарешті, якщо вам подобається сьогоднішня стаття і вона є для вас корисною, підтримайте її. Це наша найбільша підбадьорення. вдячний