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Fluence AI路線圖: 使用FLT爲未來智能提供中立計算層 | 比特幣ist.com
Spheron、Aethir、IO.net(以及存儲)FIL、Arweave、Akave、FIL(等多個項目,進一步鞏固了其作爲中立計算數據層的地位。爲了實現這一願景,2025年至2026年的路線圖着重於三個關鍵行動領域的融合。
) 1. 推出全球 GPU 驅動的計算層
Fluence將很快支持全球範圍內的GPU節點,使計算提供商能夠爲網路貢獻AI-ready硬件。這種新的GPU網格將將Fluence平台從基於CPU的容量升級爲額外的AI級計算層,專爲推斷、微調和模型服務而設計。Fluence將集成容器支持,以進行安全、可移植的GPU作業執行。容器化實現了可靠的ML工作負載服務,並爲未來推斷、微調和代理應用程序在去中心化網路上建立了關鍵基礎設施。
Fluence將通過GPU上的機密計算探索隱私保護推理,保持敏感的商業或個人數據隱私,同時幫助減少AI推理的成本。使用受信任的執行環境###TEE(和加密內存,這一研發計劃實現了敏感工作負載的處理,同時保持去中心化,並支持主權代理開發。
關鍵裏程碑:
) 2. 托管的AI模型和統一推理
Fluence將爲流行的開源模型提供一鍵部署模板,包括LLMs,LangChain等編排框架,代理堆棧和MCP服務器。Fluence平台AI堆棧將通過集成推理層爲托管模型和代理擴展。這簡化了AI模型部署,同時利用社區貢獻和外部開發支持。
3. 啓用可驗證的、社區驅動的SLA
Fluence將通過Guardians引入一種新的網路信任和韌性方法——零售和機構參與者驗證計算可用性。Guardians不依賴封閉的儀表板,而是通過分散的遙測監控基礎設施,並通過強制執行服務水平協議###SLAs(獲得FLT獎勵。
Guardians將企業級基礎設施網路轉變爲任何人都可以參與的東西—而無需擁有硬件。Guardian計劃由無意義計劃(Pointless Program)作爲補充,後者是一個基於遊戲化的聲譽系統,獎勵社區貢獻,並導致成爲Guardian的資格。
關鍵裏程碑:
) 4. 將AI計算與可組合數據堆棧集成
人工智能不僅僅是計算-它是計算+數據。Fluence正在與去中心化存儲網路(如FIL,Arweave,Akave和FIL)建立深度集成,爲開發人員提供可驗證數據集的訪問權限,同時提供執行環境。這些集成將允許用戶定義訪問持久性分布式數據並在GPU支持的節點上運行的作業-將Fluence轉變爲通過FLT進行編排的全棧人工智能後端
爲支持此功能,網路將提供可組合的模板和預構建的SDK模塊,用於連接計算作業與存儲桶或鏈上數據集。構建AI代理、LLM推理工具或科學應用程序的開發人員將能夠將Fluence視爲模塊化人工智能流水線——通過協議邏輯將開放數據、計算和驗證緊密結合在一起。
關鍵裏程碑:
*分散式存儲備份 - 2026年第一季度
從無雲計算到共享智能
通過專注於GPU入職、可驗證執行和無縫數據訪問的路線圖,Fluence正在爲人工智能的下一個時代奠定基礎——一個不會被少數超大規模運算提供商控制,而是由一個全球社區的合作和去中心化的計算提供商和參與者推動的時代。
AI的基礎設施必須反映我們希望AI提供的價值觀:開放性、合作性、可驗證性和問責制。Fluence正在將這一原則轉化爲一個協議。
參與任務:
開始攀登無益排行榜,贏得守護者身分
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