Слияние AI и криптовалют стало самой горячей темой этого года. На этом рынке несколько проектов переосмысливают способы распределения вычислительных ресурсов.
Первым идет TAO (Bittensor). Этот проект создал крупнейшую в мире децентрализованную сеть обмена алгоритмами, его называют «биткоином AI-индустрии». Основная идея проста — с помощью системы стимулов объединить распределённые вычислительные мощности.
Затем рассмотрим RNDR (Render), который специализируется на распределённой GPU-рендеринге. С появлением таких инструментов для генерации видео, как Sora и Veo, спрос на GPU взорвался. RNDR как раз заполняет этот пробел и рассматривается как «поставщик вычислительных мощностей» в экосистеме Web3.
Проект FET идет по комплексному пути. Он объединяет различные технологии и работает на трёх уровнях: данных, моделей и взаимодействия, что делает его одним из самых полноценных blue-chip проектов в AI-секторе.
AKT (Akash) действует более прямо — децентрализует облачные вычисления. Стоимость на 80% ниже централизованных решений, и в условиях дефицита GPU в 2026 году это преимущество будет только усиливаться.
IO (io.net), опираясь на экосистему Solana, использует модель DePIN для интеграции глобальных ресурсов вычислительной мощности. У него сильные позиции по финансированию, и он может стать новым центром вычислительных ресурсов.
Идея NEAR отличается. Один из создателей архитектуры Transformer — основатель проекта, что говорит о глубокой технической базе. Он идет по пути абстракции цепочек и AI, стремясь реализовать нативную интеграцию AI прямо в блокчейн.
Общая логика этих проектов заключается в том, сможет ли децентрализация обеспечить более эффективные и дешевые решения в эпоху AI. К 2026 году, возможно, этот вопрос получит свой ответ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
24 Лайков
Награда
24
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
DegenWhisperer
· 01-10 02:55
tao давно уже залег в засаде, ожидая взлета этой волны AI-нарратива, однако по-настоящему зарабатывать, возможно, смогут такие как akt — оружие массового уничтожения затрат
Слияние AI и криптовалют стало самой горячей темой этого года. На этом рынке несколько проектов переосмысливают способы распределения вычислительных ресурсов.
Первым идет TAO (Bittensor). Этот проект создал крупнейшую в мире децентрализованную сеть обмена алгоритмами, его называют «биткоином AI-индустрии». Основная идея проста — с помощью системы стимулов объединить распределённые вычислительные мощности.
Затем рассмотрим RNDR (Render), который специализируется на распределённой GPU-рендеринге. С появлением таких инструментов для генерации видео, как Sora и Veo, спрос на GPU взорвался. RNDR как раз заполняет этот пробел и рассматривается как «поставщик вычислительных мощностей» в экосистеме Web3.
Проект FET идет по комплексному пути. Он объединяет различные технологии и работает на трёх уровнях: данных, моделей и взаимодействия, что делает его одним из самых полноценных blue-chip проектов в AI-секторе.
AKT (Akash) действует более прямо — децентрализует облачные вычисления. Стоимость на 80% ниже централизованных решений, и в условиях дефицита GPU в 2026 году это преимущество будет только усиливаться.
IO (io.net), опираясь на экосистему Solana, использует модель DePIN для интеграции глобальных ресурсов вычислительной мощности. У него сильные позиции по финансированию, и он может стать новым центром вычислительных ресурсов.
Идея NEAR отличается. Один из создателей архитектуры Transformer — основатель проекта, что говорит о глубокой технической базе. Он идет по пути абстракции цепочек и AI, стремясь реализовать нативную интеграцию AI прямо в блокчейн.
Общая логика этих проектов заключается в том, сможет ли децентрализация обеспечить более эффективные и дешевые решения в эпоху AI. К 2026 году, возможно, этот вопрос получит свой ответ.