Se observarmos a tendência recente de fusão entre IA e Web3, descobriremos um problema evidente. Existem cada vez mais modelos de IA, mas a infraestrutura que pode ser chamada de forma estável por aplicações Web3 é na verdade bastante limitada.

@dgrid_ai trouxe uma mudança importante, que é tentar transformar a capacidade de inferência de IA num serviço de rede, em vez de uma API fornecida por uma única plataforma. O projeto constrói uma rede de IA descentralizada que fornece capacidade de inferência através de nós distribuídos e completa a verificação e liquidação através de mecanismos na cadeia.
Esta estrutura faz com que a capacidade de IA deixe de depender de um único fornecedor, mas seja fornecida pela rede como um todo. Para os desenvolvedores, isto significa custos mais baixos, escolhas de modelos mais flexíveis e maior disponibilidade.
Outro design bastante interessante é o mercado aberto de modelos e Agentes de IA que a DGrid estabeleceu. Desenvolvedores de modelos e fornecedores de serviços de IA podem definir preços livremente na rede e obter receitas diretas, em vez de dependerem completamente de plataformas centralizadas.
Numa perspectiva mais longo prazo, a mudança trazida por este tipo de projetos é na verdade muito clara. A IA deixa de ser apenas um recurso das grandes empresas de tecnologia e começa a tornar-se uma capacidade fundamental que pode ser partilhada e transacionada na cadeia. Quando a capacidade de inferência de IA se torna gradualmente em rede, o grau de inteligência das aplicações Web3 também aumentará em conformidade.
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