BitTorrent 3月 AI 電卓: BTTInferGrid 分散型AI推論アルゴリズムネットワークの構築

とAlの代理店グローバルなAI業界は、「パッシブ対応」から、ビジネスフロー、自動生産、自己導入などの複雑なシナリオの適用における「自己導入」の全く新しいフェーズに正式に移行しました。 業界競争のコアは、単なる大型モデルのパラメータから下地の執行能力のレースまで、長い移動し、論理的な推論のための強力な能力は、変換の中心です。

アプリケーション・ランドスケープのパラダイム・シフトも、上流コンピューティング・インフラニーズの基本的なシフトにつながりましたパワー消費量の重量は、モデリングからビジネス推論までシフトし続けていますこの傾向は不可逆です。 しかし、現行の主流集中型コンピューティングシステムでは、ヘビー、高周波数、高速、高電圧推論リクエスト、高運用コストの露出、低弾力性、およびサービスの安定性の不十分な面で、AI業界全体が供給側の開発ボトルネックに遭遇しています。

6月17日、旧カードはトランスミッションエコロジーを一元化しましたビットトレント戦略的レベルの製品の発売 -BTTInferGridの特長お問い合わせ プラットフォームは、分散型分散型分散構造をベースに、世界各地の分散型、非アクティブ型GPUコンピューティングリソースを効率的に集約し、リソース供給側をAI開発者と接続し、チェーンベースで検証できるオープンで簡単にアクセス可能なAI推論サービスを提供し、柔軟なコストを実現します。

技術だけでなく、BTTInferGridの特長従来の一元化されたアルゴリズムの短いパネルは、高混合、負荷揮発性シナリオで満たされているだけでなく、電源終了時にクロスカットされたブレークスルーを実現し、コンピューティングエコシステムの分布とフローロジックを再構築しています。

一方、BTTInferGridはBitTorrentですBTFSについてサービスアップグレードの戦略的レベルの製品は、BitTorrent ' s の分散型リソース管理機能の重要な拡張だけでなく、ストレージトラックからコンピューティングフィールドまで、長年にわたって深く耕作されるだけでなく、AI トラックを一元化するためのレイアウトの重要な入力です。

「training」から「criticism」にシフトした計算要求の構成:BTTInferGridは、集中された方法でアルゴリズムを推論したAIを再設計しました

BTTInferGridは、AIの推論と供給不足の高コストに対応するため、デセントライゼーションモデルを使用して電源システムを再設計したいと考えています。これにより、大規模なモデルの効率性を低下させながら、高パフォーマンス、レジリエンス、およびマネーコンピューティングインフラストラクチャの高値を提供します。

2024年〜2025年がアル産業の「ミリオン・ムート」であり、アームレースのVankaクラスター主導のパラメータであった場合は、2026年にAIエージェントのサイズで、腕のレースの始まりでしたAIは、量産用途の「推論」を正式に入力しますお問い合わせ AIの推論は、実践的なアプリケーション、商用値、毎日のサービスに「訓練されたモデル」を翻訳するモデル値の着陸における重要なリンクです。 要するに、トレーニングは「学習するAIを教える」ことであり、推論は「AI利用の終了」です。例えば、自動運転車は、決して旅行しない道路上の駐車標識を認識しています。 AI製品、運用コスト、商用価値のユーザーエクスペリエンスに直接影響を及ぼす可能性がある。

業界には一般的な合意があります100%の推論シーンでは、計算リソースが使用されます。 Oracleは、推論のための市場の規模が最終的にトレーニングを上回ると予測しました。 同じ静脈では、Zheng Laiminは中国工学専門学校のメンバーで、現在のコンピューティングパワーのほとんどは、ユーザーと大規模なモデル間の日常的な相互作用によって消費されていることを指摘しました。 コスト構成の面では、3%のマンパワーと2%のデータだけを推論する大型モデル最大95%です; ヘッドアプリケーションの計算コストがかなり、ChatGPT は 1 日あたり約 $700,000 と DeepSeek V3 は $87,000 です。

AI のコンピューティングは、いくつかの技術の巨人の集中的な訓練から、人生のあらゆる散歩における数百万の開発者のビジネス推論のシーンに広がる必要があるとき、下部のインフラストラクチャの基準が変更されました。 トレーニング時代には、主にコンピューティングの規模と効率性に焦点を当てた開発者がいました。 推論の年齢では、AIサービスは大きなエンドユーザーに直接向けられていました。平均数百万人のインタラクティブなコンピューティング時間と1日あたりの大規模なコンピューティング時間、そして開発者は「各呼び出しのコストにシフトした注意、応答の速度とサービスの安定性。 今日、電源、コールコスト、サービスの可用性は、AIインフラストラクチャを評価するための一元的な基盤となり、AIアプリケーションが正常に着陸できるかどうかを決定する鍵となっています。

しかし、インデックスのエスカレーションの推論の必要性の面では、主流集中型コンピューティングシステムのショートボードはますます顕著になっています。GPUの家賃の定常上昇、プラットフォームサービスの頻繁な損失、およびコンピューティングの費用のために多くのAIアプリケーションがシャットダウンされているという事実。 これらの問題は3つの分野に集中しています

• まず、トラフィックのピークの変化に対処するために、コンピューティングに十分な柔軟性があり、コストと安定性の不均衡に巻き込まれる:ヘッドAIとクラウドメーカーは、コンピューティング施設への入力を引き続き増加させながら、推論の需要は急速に成長し、明確なピークによって特徴付けられます。昼間の仕事やマーケティングピーク中に数万回増加するリクエストは劇的に増加します。深夜は崖に落ちます。 集中化室は、そのような動的な変化に適応する柔軟性が欠如します。ピーク時、減価償却費は低いピークで高くなります。平均で構成されると、サービスはピーク時に中断され、「高コスト」と「低安定性」の間のジレンマに落ちます。 同時に、集中化は建物の部屋、電気、交通機関、商業利益、等のような費用の複数の層を、最終的には高価であり、小型および中型の革新的なチームのための危険スペースをかなり減らします、そして適用範囲が広いディスパッチ機能の費用利点を結合する新しい市場のための緊急の必要性を要求します。

• 2 番目に、GPU のレンタル価格に引き続き上昇し、中小企業や開発者が革新的になることを防止するコストが高い:オープンソースモデル(例:Qwen、DeepSeekなど)は、AIドメインへのエントリーのしきい値が低下し、導入と運用は安定的、安価で簡単にアクセス可能な推論に依存し続けています。 しかし、現実は、GPUのレンタルコストが上昇していることです。, ドミナントH100カードを使用して, 1枚のカードの価格が10月にUS $ 1.70から上昇しています。 2025 に US $ 2.35 3月 2026, ほぼ増加 40 パーセント. 高コストは、AIのイノベーションダイナミズムとスケールアップを阻害し、高度に品質の高いプログラムと中小企業を持つ多くの個人開発者を「モデル化、完全」と重度に阻害しています。

• 第三に、世界中でアイドルGPUリソースの大量は有効に使用されず、供給と需要は厳しく不一致しています市場の「計算力」とは対照的に、大規模なアイドルハイパフォーマンスのGPUコンピューティングリソースは、暗号化された通貨の移行から残っている、個人的な機器、大学の研究室、小さな部屋、および施設の間で散布され、世界中で堆積されます。 標準化されたアクセスと効率的なディスパッチエンジンの欠如は、これらの計算が主流の推論市場に参入することを防ぎ、需要側の「ハードロード」と供給側の「スリーピングイン」と資源利用の増加と、供給需要の誤差が急激に解決するのを防ぎました。

結論として、AIの推論市場は3つの構造のジレンマに直面しています: 一方、集中供給はコストと弾力性のバランスをとることができません。一方、コンピューティングリースはAIの革新を促進し、一方、大きなアイドルGPUリソースは非アクティブ化を維持します。 この一連の業界の課題に直面して, BTTInferGrid, まともな技術に依存して, コンピューティングパワーの需要と供給の間の不一致の問題に新しいソリューションをもたらしました。

BTTInferGridの特長目標は、グローバルに分散型非アクティブGPUリソースを集中管理された方法で大きなAI開発者に効果的に接続し、根本的に集中化モノポリスとネックを壊すことです。 一方、プラットフォームは、フラグメントと非アクティブGPUコンピューティングパワーを統合し、オープンで共有されたコンピューティングインフラストラクチャを構築します。一方、供給側を需要側に接続し、従来の集中モデルからアクセスし、価格の固定の黒いボックスにバリアを削除します。 同時に、DePINのインセンティブとシナジーメカニズムに依存して、BTTInferGridは高値推論をエクスポートし続け、コストの高い計算のコア痛みを取り除き、根本的な原因から不足分を供給し、大規模なモデルの推論効果と商用価値を偽ります。

BTTInferGrid:AIの推論シナリオのための集中されたコンピューティングネットワークを構築し、アルゴリズムの3つの主な利点を再定義する

BTTInferGridは、AIの推論シーンのための分散型コンピューティングネットワークの構築に明確に位置付けられ、AIの推論市場需要に世界的なアイドルGPU計算機供給をリンクし、オープンアクセス、結果の信頼性、およびコストベースのグローバルなAIコンピューティングサービスを提供します。

特に、BTTInferGridは、DePINのボトムネットワークメカニズムに頼りに、エネルギー供給および爆発的な成長のためのAIの推論の要求に合致するのに十分な精密であり、供給および要求の両方を可能にする2方向の価値を達成します:

• 電源の側面:オープンソースのグローバル・デブリゼーション・イドル・GPUのリソースをオープンかつ共有する効率的な統合を実現します。 DePINのインセンティブとスマートディスパッチ機構により、コンピューティングパワーの保有者のための低しき、持続可能な実現収益パスウェイを作成し、世界のアイドル「眠るGPU」を真に「フローティングアセット」にし、コンピューティングパワーの安定性と弾力性を保護し、高付加価値、高機能、安全性、信頼性の高いグローバルな推論サービスを作成します。

• 電卓の要求の側面:簡単にアクセスできるグローバルAI開発者、結果のチェーンベースの検証、コストベースのグローバル推論サービス。 BTTInferGridは、中央クラウドメーカーによる高いプレミアム価格設定と比較して、中小企業のクリエイティブチーム、独立した開発者がビジネストライアルのコストを削減し、効率的な製品検証とビジネスオーバーラップを完了し、同時に、環境エネルギーを逆転させるための最大のコスト優位性と弾力性能力を持っています。

その結果、BTTInferGridは「応用パズル」フェーズにおける低コストで高柔軟性なコンピューティングのためのAI開発者のプレスニーズに効果的に対処し、世界中の大きなアイドルハードウェアリソースのための持続可能な価値実現経路をオープンしました。

さらに重要なのは、BTTInferGridプラットフォームは、自己効率性のためのプラス成長ホイールをうまく構築します。アイドルGPUノードは、今後も拡大し続け、推論コストが減少し、より多くの開発者を引き付けます。そして、市場需要は上昇し続けています。さらに、グローバルコンピューティングサプライヤーは、エコロジーに参加します。 BTTInferGridは、スカース、高価な専用AIコンピューティングを包括的、ニーズベースのAIパブリックベースビルに変えるために、エネルギーの供給を再設計しました。

製品のパフォーマンス上の優位性の面では、現在の市場のほとんどは、非集中化されたGPUプラットフォームであり、コンピューティングアクセスの高いしきい値、サービスの信頼性の欠如、および経済モデルの長期的運用の難しさなどの広範な問題があります。 BTTInferGridは、その結果、ボトム構造を最適化し、集計、サービス検証、経済システムの持続可能性の3つの次元の包括的なブレークスルーを達成し、独自のコア競争力を生み出し、次の利点を有する

1. 世界中のアイドルGPUリソースをすばやくまとめるオープンアクセス計算機ネットワーク:従来のクラウドコンピューティングは、アクセス(例えば、コンプライアンスルーム、固定パブリックネットワークIP、高価なスイッチボードなど)の高しきしきしきい値を持ち、BTTInferGridは、真のオープンアクセスコンピューティングネットワークを構築し、GPUなどの非既存のコンピューティングリソースを持つあらゆるエンティティティティティや個人にシームレスなアクセスを提供し、基本的なパフォーマンスパラメータ(例えば、可視ストレージ容量、アルゴリズム)とネットワークの安定性要件を満たしています。 この設計は、コンピューティングリソースの供給側の参加のしきい値を大幅に低下させ、グローバルアイドルGPUコンピューティングがネットワーク化され、非常に高速で行列されることを可能にします。

2. 信頼の集中化を解決するサービスの質および行動を評価して下さい:中心部に行く最大の痛みは信頼性です - マイナーが低価格のグラフィックカードで高性能カードを偽装しないようにする方法? 理由が明確であることを保証する方法は? BTTInferGridは、ミッションの動き(知的分布)、チャレンジ検証(円周チェック)、コンセンサス評価(動的信用格付け)、チェーンコーディネート(知的契約賞と制裁)を通じて、クロスバリデーションの信頼性を効果的に高めました。

3. 持続可能なエコロジーのための需要主導の経済モデル:初期のDePINプロジェクトは、多くの場合、「高いトークンがノードを盲目に引き寄せる」の死スパイラルでキャッチされていましたが、実際の需要がない場合、それは通貨のインフレ、価格の崩壊、ノードの出口に移動しました。 BTTInferGridは、その知見から、実際の需要によって駆動される経済生態学の創造を確立しました。 AI 開発者が実際にコールモデルの支払いをするときにのみ、コンピューティングプロバイダは、手順と信頼性のコア共有を得ることができます。 この設計は供給および市場の要求のスケールの健康な成長のための強力なインペータスを提供し、長期にわたる健康で、持続可能なWebベースのエコロジーを保障します。

結論として、従来のアクセスのしきい値を破ることから、パフォーマンスのグローバル基準を満たすGPUへのオープンかつシームレスなアクセスを可能にし、ミッションスケジューリング、チャレンジ検証、コンセンサススコアリング、チェーンをフルプロセスにし、防衛のトラストラインを検証し、スペクティブバブルからの完全な出発まで、実際のAI推論のためのインセンティブアンカーを設定し、BTTInferGridは、すべてのリソースの割り当てと3つの価値を割り当てるリソースを再定義しています。

BTTInferGridは、実際の需要によって駆動される新しいコンピューティングのエコロジーを作成するために段階的に決定されます

BTTInferGridは、単純な「計算集計」ではありませんが、高度な多機能、オフセントコンピューティングネットワークは、AIの推論タスクの動きと実行、インテリジェントマッチングと電源と需要のリンク、チェーンリソースの調整と清算を組み合わせたものです。

BTTInferGridの集中コンピューティングエコロジーでは、算数の「供給、使用、検証」を中心に3つのコアロールが形成されました

• エネルギー供給の側面(マイナー):アイドルGPUリソースを提供し、AIの推論タスクを実行し、システムが自動的に検証された実際のワークロード、品質、および動的パフォーマンスに基づいて、対応するインセンティブを配布します。

• 電卓需要側(AI開発者):BTTInferGrid は、標準化された API サービス インターフェイスを提供し、開発者の ' へのアクセスをグローバルに分散した GPU リソースにサポートします。

• Webkeeper(認証):マイナーズのノードの計算における、故意検証と評価システム、監査およびランダムな課題への参加、異常を特定し、ネットワークサービスの品質を維持します。 同時に、認証役員はネットワークの完全性を維持し、公正性と信頼性を共同で保護するための報酬を受けています。

概要では、AI 開発者にとって、BTTInferGrid は、より費用対効果の高い、スケーラブルで安全な AI 推論サービスを提供し、不十分なコンピューティングによる製品破壊と顧客の損失を効果的に軽減します。 GPU プロバイダーにとって、グローバルエッジおよびアイドルハードウェアリソースで GPU リソースプロバイダの持続可能な収益パスの作成は、各計算者が推論年齢の値になることを可能にします。

特定の製品の地面に, 従来の中央雲メーカーの重い資産モデルとは異なり、, 誰 “ハードウェアをスタック, 需要を待ちます”, DePINは、建設の初期段階で自然な2方向の調整の挑戦に直面しました — 不利さと通貨経済の崩壊につながる過供給, そして、過供給は、開発の経験とシステム効率を損なうことができます. この目的のために、BTTInferGridは、明確で堅牢で要求主導的なフェーズドスタートアップ戦略を開発し、ランダムな成長から離れ、資源の活用、経済の持続可能性、および技術的アーキテクチャの安定した拡張を優先しています。

• 短期目標 (2026): サイバーコールドスタート, ボトムコアノードアクセスと分散推論サービスの検証を完了し、徐々にGPUノードサイズを拡大します。

• 中期目標(2027): 生態多様性, ネットワークサービスの安定性とプライバシーを改善します。, より多くのAIモデルのフォーマットとフレームワークの推論を可能にしながら、, 徐々にモデルにアプリケーションシナリオを微調整。

• 長期目標(2028以上):AI基盤インフラに, AI エージェントと自動化アプリケーションのための第一焦点の計算機層を構築, 大規模な AI アプリケーションのための柔軟な計算機サポートを提供します。, 最終的に、コンピューティングを有効にします。, 分散ストレージとチェーンスマート契約は、統一アーキテクチャで動作するように。

着陸実装では、BTTInferGridはフェーズドの進化戦略も続きます。 初期に、ネットワークはプログラフィックカードによって支配され、電源側(マイナー)へのアクセスは、プラットフォームを通じて推論サービスを呼び出すことができるレビューと要求側のユーザーによるものです。 将来的には、消費者、プロフェッショナル、データセンターレベル、およびパフォーマンスに応じてアクセスと価格の階層を提供するなど、さまざまなGPUタイプをサポートする完全オープンな超計算格子に進化します。 マイナーは、サービスの品質を保護するために、pledgeメカニズムの導入とオープンアクセスを開放し、複数のAIモデルのフォーマットと推論フレームワークと互換性のある統一されたAPIインターフェイスにサイドオープンし、柔軟な展開オプションを提供します。

現在、BTTInferGridはAliyun Qwenシリーズを含む複数の主流AIのオープンソースモデルに正常にアクセスしましたQwen3.6 27Bの特長そして、Qwen2.5 7B 保険そしてメタのLlama 3.1 8B インパクトお問い合わせ AI開発者は、実際のビジネスシナリオに基づいてオンデマンドの柔軟性を達成することができます。 将来的には、プラットフォームはモデルエコロジーを継続的に拡大し、開発者にさらなるフロントラインモデルサポートを提供します。

さらに重要なのは、BTTInferGrid には、BitTorrent と BTFS の長期蓄積が固体バックアップと自然開発の利点として備えています。 BitTorrent フラグ BTFS は、BitTorrent が長年集中ストレージの分野に深く取り組んできましたアクティブユーザー数が100万人以上、累計累計億2億2千万人突破DePINモデルの実現可能性は、リソースアクセス、トークンインセンティブ、チェーン決済、コミュニティ運用などの成熟した能力を検証しました。 既存のBTFSサービスのアップグレードに基づいて、BitTorrentレイアウトAI、BTTInferGridの戦略的製品として、これらの成熟した経験をAIの推論分野にシームレスに移行し、急速に生態成長に貢献することができます。

BTTInferGridは、集中化技術に基づき、「計算不足」とともに「計算的アイドル性」の産業ジレンマを解読しました。 オープンアクセス、集中的なコラボレーション、検証可能なコントリビューション、コミュニティビルディングの概念は、コンピューティングパワーの伝統的な集中化だけでなく、明確な製品位置決めと確かな技術に基づいて、グローバル一元化の新しいビジョンの強力なブレークスルーです。 ここにすべてのアイドル計算機が活性化され、すべての開発者は包括的なコストでインテリジェントな未来に到達することができます。