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!

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

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.

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


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.

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

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



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.

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.

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.

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.

Нарешті, якщо вам подобається сьогоднішня стаття і вона є для вас корисною, підтримайте її. Це наша найбільша підбадьорення. вдячний