Tradisional blockchain mining melindungi keamanan jaringan melalui konsumsi daya komputasi, sementara Qubic mengusulkan pendekatan lain—menggunakan kemampuan komputasi CPU untuk membangun model kecerdasan buatan.
Berbeda dengan mekanisme konsensus lainnya, Qubic menggunakan bukti kerja yang berguna (Useful Proof of Work). Inti dari konsep ini adalah, kontribusi penambang tidak hanya melindungi keamanan rantai, tetapi juga mendorong perkembangan teknologi AI.
Sekolah penambangan Qubic resmi diluncurkan. CPU peserta tidak lagi sekadar alat perhitungan hash, tetapi berubah menjadi node komputasi yang memiliki kegunaan nyata. Ini berarti:
• Konsumsi energi menghasilkan nilai yang berlipat ganda • Sumber daya CPU dimanfaatkan secara maksimal • Peserta secara langsung berkontribusi pada pelatihan model AI
Model ini mendefinisikan ulang makna dari bukti kerja—dari kompetisi energi murni menjadi kombinasi energi dan inovasi cerdas. Bagi pengguna yang peduli dengan efisiensi penambangan dan keberlanjutan, ini adalah arah baru yang layak dieksplorasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
10
1
Bagikan
Komentar
0/400
TokenDustCollector
· 01-05 21:08
Ini baru yang saya mau lihat, jangan buang-buang listrik lagi, biarkan CPU melakukan pekerjaan yang sebenarnya
Lihat AsliBalas0
ParallelChainMaxi
· 01-05 05:04
Pengaturan Proof of Work ini cukup menarik, tetapi apakah efisiensi pelatihan model AI yang sebenarnya benar-benar bisa mengalahkan peternakan GPU profesional?
Lihat AsliBalas0
GasDevourer
· 01-04 11:33
Proof of Work yang berguna memang benar-benar baru, jauh lebih nyaman daripada penambangan hash murni, bukan hanya membakar listrik saja
Lihat AsliBalas0
trx20
· 01-03 13:12
Pegang erat 💪
Lihat AsliBalas0
DegenMcsleepless
· 01-02 21:54
Gagasan ini memang cukup bagus, jauh lebih baik daripada sekadar menambang dengan listrik murni.
Lihat AsliBalas0
CafeMinor
· 01-02 21:53
Istilah "pembelajaran yang berguna" terdengar bagus, tetapi takutnya hanya hype semata...
Lihat AsliBalas0
PonziDetector
· 01-02 21:49
Hasil energi yang berlipat ganda, terdengar bagus... cuma rasanya agak mirip dengan pola dulu yang "sambil menambang sambil berbuat baik"
Lihat AsliBalas0
AirdropAutomaton
· 01-02 21:43
Kerja keras, pelatihan AI, efisiensi energi... semuanya terdengar benar, hanya ingin melihat seperti apa data nyata
Lihat AsliBalas0
ForkLibertarian
· 01-02 21:39
Ini adalah hal yang sebenarnya harus dilakukan, sudah bertahun-tahun membuang-buang daya komputasi
Lihat AsliBalas0
LiquiditySurfer
· 01-02 21:31
Pendapatan berlipat ganda dari energi terdengar bagus, tetapi bagaimana mekanisme perlindungan terhadap serangan penyihir pada sistem bukti kerja ini? Apakah logika verifikasi perhitungan di bagian pelatihan AI benar-benar kokoh, atau hanya cerita yang terdengar bagus saja?
Tradisional blockchain mining melindungi keamanan jaringan melalui konsumsi daya komputasi, sementara Qubic mengusulkan pendekatan lain—menggunakan kemampuan komputasi CPU untuk membangun model kecerdasan buatan.
Berbeda dengan mekanisme konsensus lainnya, Qubic menggunakan bukti kerja yang berguna (Useful Proof of Work). Inti dari konsep ini adalah, kontribusi penambang tidak hanya melindungi keamanan rantai, tetapi juga mendorong perkembangan teknologi AI.
Sekolah penambangan Qubic resmi diluncurkan. CPU peserta tidak lagi sekadar alat perhitungan hash, tetapi berubah menjadi node komputasi yang memiliki kegunaan nyata. Ini berarti:
• Konsumsi energi menghasilkan nilai yang berlipat ganda
• Sumber daya CPU dimanfaatkan secara maksimal
• Peserta secara langsung berkontribusi pada pelatihan model AI
Model ini mendefinisikan ulang makna dari bukti kerja—dari kompetisi energi murni menjadi kombinasi energi dan inovasi cerdas. Bagi pengguna yang peduli dengan efisiensi penambangan dan keberlanjutan, ini adalah arah baru yang layak dieksplorasi.