Dezentrale KI-Infrastruktur

Die Architektur von ASI dreht sich um Autonome Wirtschaftsagenten (AEA), selbstbetriebene KI-Entitäten, die darauf ausgelegt sind, mit dezentralen Netzwerken zu interagieren. Diese Agenten automatisieren Entscheidungsfindung, Datenaustausch und KI-Dienste ohne zentrale Aufsicht. Durch die Förderung der plattformübergreifenden Kommunikation verbessern AEAs die KI-Interoperabilität und ermöglichen es KI-Modellen, in Echtzeit zusammenzuarbeiten.

Die Integration plattformübergreifender Integration gewährleistet die Zugänglichkeit von KI-Modellen und Datensätzen in verschiedenen Netzwerken. Durch die Verwendung eines dezentralen Protokolls beseitigt ASI die Abhängigkeit von herkömmlicher Cloud-Infrastruktur und reduziert Engpässe bei der KI-Verarbeitung. Diese Struktur verbessert die Skalierbarkeit von KI-Anwendungen und unterstützt eine effiziente Bereitstellung in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Supply Chain Management.

Datenfreigabe und Monetarisierung

Daten sind entscheidend für das Training und die Optimierung von KI, aber herkömmliche KI-Systeme beschränken oft den Zugriff und zentralisieren die Kontrolle. ASI führt ein dezentrales Datenfreigabemodell ein, das es Datenbeitragenden ermöglicht, das Eigentum zu behalten, während Daten für die KI-Entwicklung genutzt werden können. Sichere Austauschmechanismen stellen sicher, dass sensible Informationen geschützt sind und gleichzeitig KI-Modelle verschiedene Datensätze nutzen können.

Der Monetarisierungsmechanismus ist in das ASI-Framework integriert, was es Datenanbietern ermöglicht, für ihre Beiträge entschädigt zu werden. Benutzer können Datensätze, KI-Trainingsresultate und Modellverbesserungen über den dezentralen KI-Marktplatz teilen und so für eine transparente Wertschöpfungsverteilung sorgen. Dieser Ansatz incentiviert Forscher, Unternehmen und unabhängige Entwickler zur Teilnahme und schafft ein inklusiveres KI-Ökosystem.

CUDOS dezentralisierte Cloud-Computing

KI-Anwendungen erfordern eine große Menge an Rechenressourcen, die traditionell von zentralisierten Cloud-Services bereitgestellt werden. ASI integriert sich mit CUDOS, einem dezentralen Rechennetzwerk, um skalierbare Rechenleistung für KI-Projekte bereitzustellen. Durch die Verteilung von Rechenaufgaben über ein dezentrales Netzwerk reduziert CUDOS Kosten, verbessert die Effizienz und gewährleistet einen fairen Zugang zur KI-Infrastruktur.

CUDOS bietet bedarfsgesteuerte Rechenressourcen im ASI-Ökosystem für KI-Training, Inferenz und Ausführung. Das Modell gewährleistet effizientes und kostengünstiges KI-Computing, indem dezentrale Alternativen zu traditionellen Cloud-Serviceanbietern für KI-Entwickler angeboten werden. Mit CUDOS können KI-Modelle innerhalb des ASI komplexe Datensätze verarbeiten, Machine-Learning-Algorithmen optimieren und Echtzeit-KI-gesteuerte Operationen durchführen, ohne auf zentralisierte Infrastruktur angewiesen zu sein.

Höhepunkte

• Dezentrale KI-Infrastruktur - Autonome Wirtschaftsagenten (AEA) automatisieren KI-Dienste und fördern nahtlose plattformübergreifende Integration.
• Skalierbare plattformübergreifende Integration - Stellen Sie sicher, dass KI-Modelle und Datensätze in mehreren dezentralen Netzwerken interagieren können, um Effizienz und Zusammenarbeit zu verbessern.
• Datenfreigabe und Eigentum - ASI bietet ein sicheres, dezentrales Modell, das Datenbeitragenden ermöglicht, das Eigentum an den Daten zu behalten und die KI-Entwicklung durch die Monetarisierung von Datensätzen voranzutreiben.
• Monetarisieren Sie durch KI-Dienste - Datenanbieter und Entwickler verdienen eine Vergütung über den dezentralen KI-Markt und gewährleisten eine faire Werteverteilung.
• CUDOS dezentralisiertes Cloud Computing - Bereitstellung skalierbarer Rechenressourcen für KI-Training und -Ausführung, was Kosten reduziert und die Effizienz verbessert.