BitTorrent 3 월 AI 계산기 : BTTInferGrid 분산된 AI reasoning 알고리즘 네트워크 구축

이름 *Al 에이전트글로벌 AI 산업은 비즈니스 흐름, 자동화된 생산 및 자단화와 같은 복잡한 시나리오의 응용 분야에서 "자체적 인 대응"을 완전히 새로운 단계로 "자체적 인 응답"에서 공식적으로 이동했습니다. 산업 경쟁의 핵심은 또한 긴 다운랜드 집행 용량의 인종에 단지 큰 모델 매개 변수에서 멀리 이동하고 논리적인 이유에 대한 강력한 용량은 변환의 심장에있다。

애플리케이션 환경에서의 패러다임 교대는 업스트림 컴퓨팅 인프라의 기본 교대로 이끌었습니다전력 소비의 무게는 사업 reasoning에 modeling에서 변화하는 것을 계속합니다이 트렌드는 불가능합니다. 그러나, 현재의 주류 중앙 집중식 컴퓨팅 시스템, 중력, 고주파, 고속, 고휘도 소싱 요청, 노출 된 높은 운영 비용, 약한 탄력, 과직한 서비스 안정성 및 AI 산업 전체가 공급 측면 개발 목에 직면하고 있습니다。

6 월 17 일, 오래된 카드는 전송 생태를 집중 시켰습니다비트 토렌트전략적 수준의 제품의 출시 -BTTInferGrid의 특징. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 이 플랫폼은 분산 된 분산 된 배포 구조를 기반으로하며 전 세계의 비활성 GPU 컴퓨팅 리소스를 통합하고 AI 개발자와 리소스 공급 측면을 연결하고 유연한 비용으로 체인 기반을 검증 할 수있는 개방적이고 쉽게 접근 가능한 AI 소싱 서비스를 제공합니다。

기술에 대한 것은 아닙니다BTTInferGrid의 특징기존 중앙화된 알고리즘의 짧은 패널은 높은 혼합, 로드-volatilization 시나리오에서 채워졌지만, 전력 공급 끝에 교차 절단 돌파구를 달성했으며 전체 컴퓨팅 생태계의 배포 및 흐름 논리를 재 제작했습니다。

한편, BTTInferGrid는 기존에 기반한 BitTorrent입니다사이트맵서비스 업그레이드의 전략적 수준 제품은 BitTorrent의 주요 확장뿐만 아니라 BitTorrent의 s 탈중앙화 자원 안정화 기능, 이는 스토리지 트랙에서 컴퓨팅 필드에 이르기까지 몇 년 동안 깊은 타협 될 것입니다,뿐만 아니라 AI 트랙을 집중하기 위해 레이아웃에 대한 주요 입력。

직업 수요의 구조는 "훈련"에서 "criticism": BTTInferGrid re-engineered AI reasoning 알고리즘을 decentrized 방식으로 전환

BTTInferGrid는 분산 모형을 사용하여 전력 공급 체계를 재설계하는 것을 희망합니다 AI reasoning의 높은 비용 및 공급 부족을 해결하기 위하여, 큰 모형의 효율성을 감소시키고, 고성능, 탄력 및 돈 계산 인프라를 위한 높은 가치를 가진 기업을 제공하。

2024년에서 2025년은 알 업계의 “Million Moot”와 팔 경주의 Vanka 클러스터 주도 매개 변수, 그 후 2026년, AI 에이전트의 크기, 그것은 팔 경주의 시작이었다AI는 공식적으로 질량 신청의 “ERA OF REASONING”를 입력합니다나는 모른다. AI REASONING은 실제 애플리케이션, 상업 가치 및 일일 서비스로 "훈련 모델"을 번역하는 모델 값의 착륙에 중요한 링크입니다. 짧아, 교육은 "TEACHING AI TO LEARN"이며, 이유는 "AI USE"입니다. 예를 들어, 자동차 운전 차량은 결코 여행하지 않는 도로에 주차 표지판을 인식합니다. AI 제품의 사용자 경험, 운영 비용 및 상업적 가치에 직접 영향을 미칠 수있는 능력。

업계의 일반 합의가 있습니다100%년계산기 자원은 이유 장면에 사용됩니다. Oracle은 시장의 크기가 궁극적으로 훈련을 초과 할 것이라고 예측했습니다. 동일한 정맥에서, Zheng Laimin, 중국 공학 대학의 일원은, 현재 계산 힘의 대부분은 사용자와 큰 모형 사이 매일 상호 작용에 의해 소모됩니다. 비용 구성의 관점에서 큰 모델 소싱 비용 만 3% 인력 및 2% 데이터최대 95 %입니다; 머리 신청 계산 비용 고려, ChatGPT 비용 약 $700,000 하루 및 DeepSeek V3 금액 $87,000。

AI 'S 컴퓨팅이 몇 가지 기술 거인들의 중앙 집중 교육에서 퍼져야 할 때 수백만 명의 개발자의 비즈니스 소원 장면, 하단 인프라의 표준 변경. 교육 연령에서, 개발자는 주로 컴퓨팅의 규모와 효율성에 초점을 맞추고 있습니다. 이유의 시대에 AI 서비스는 하루 평균 수백 명의 대화 형 및 대규모 컴퓨팅 시대의 평균과 함께 큰 최종 사용자를 직접 지시했으며 개발자는 각 통화의 비용, 응답 및 서비스의 안정성에주의를 기울였습니다. 오늘, 전력 공급, 통화 비용, 서비스 가용성은 AI 인프라를 평가하고 AI 애플리케이션이 성공적으로 착륙 할 수 있는지 결정하는 핵심이되었습니다。

그러나, 인덱스 에스컬레이션의 이유에 대한 필요의 얼굴에서, 주류 중앙 집중 컴퓨팅 시스템의 짧은 보드는 점점 더 눈에 띄게되었다: GPU의 임대에 일정한 상승, 플랫폼 서비스의 빈번한 손실, 그리고 많은 AI 응용 프로그램이 컴퓨팅의 비용 때문에 폐쇄 된 사실. 이 문제는 세 영역에서 집중됩니다 :

• 첫째, 교통의 피크에서 변경과 비용과 안정성 사이의 불균형에 잡을 수있는 컴퓨팅에 충분한 유연성이 있습니다 :머리 AI 및 클라우드 제조업체는 컴퓨팅 시설에 대한 입력을 늘리기 위해 계속 노력하지만, 수요가 빠르게 성장하고 명확한 피크에 의해 특징입니다 - 요청은 일회 작업 또는 마케팅 피크 동안 수십 번 극적으로 증가 할 수 있습니다. 늦은 밤은 절벽을 떨어 뜨립니다. 중앙화실은 이러한 동적 변화에 적응할 수 있는 유연성이 부족합니다. 피크에서 구성될 때, 공감비는 낮은 피크에서 높습니다. 평균으로 구성될 때, 서비스는 피크에서 중단되며, “고비용”과 “낮은 안정성”. 동시에, 중앙화는 건물 방, 전기, 수송, 상업적인 이익, 등과 같은 비용의 다수 층을, 궁극적으로 비용으로 일 것입니다, 두드러지게 작은 중간 크기의 혁신적인 팀을 위한 위험 공간을 감소시키고, 가동 가능한 파견 기능을 가진 비용 이점을 결합하는 새로운 시장을 위한 긴급한 필요가 있습니다。

• 둘째, GPU의 임대 가격에서 지속적인 상승, 높은 비용으로 SME 및 개발자가 혁신되기에서:큰 오픈 소스 모델 (예 : Qwen, DeepSeek 등)은 AI 도메인에 항목에 대한 임계값을 낮춘 반면, 배포 및 작업은 안정적이고 저렴하고 쉽게 접근 할 수 있도록 계속합니다. 실제로, 그러나, GPU 임대 비용 상승, 지배적 인 H100 카드를 사용하여, 단일 카드의 가격은 10 월 2025에서 US$ 2.35에서 US$ 2.35로 상승하는 반면, 거의 40 퍼센트의 6 개월 증가. 높은 비용에는 고품질 프로그램 및 SME를 가진 많은 개인적인 개발자를 “모형, incompetent” 이고 AI의 혁신 dynamism 및 가늠자 업종을 금하는 가혹하게 금하。

• 세 번째로, 전 세계 유휴 GPU 자원의 큰 양은 효과적으로 사용되지 않으며 공급 및 수요가 심각하게 일치합니다시장의 "컬렉티브 파워"에 대비하여 대형 유휴 고성능 GPU 컴퓨팅 리소스는 전 세계적으로 증착되어 개인 장비, 대학 실험실, 소형 객실 및 시설 중 암호화 통화 전환에서 남았습니다. 표준화 된 액세스 및 효율적인 파견 엔진의 부족은 수요 측면 "하드 로드"와 공급 측면 "잠자는"및 자원 활용에 큰 증가, 공급 주문 된 MISMATCHES와 긴급하게 해결 될 것입니다。

결론에, AI reasoning 시장은 3배 구조상 dilemma를 직면하고 있습니다: 한 손으로 중앙 공급은 비용과 탄력 사이에 균형을 잡을 수 없으며, 다른 한편으로는 컴퓨팅 대여는 skyrocket AI 혁신을 계속하고 다른 한편으로 큰 아이들 GPU 리소스가 활성화되지 않습니다. BTTInferGrid는 산업 도전의 이 세트의 얼굴에서, 탈중앙화된 기술에 의지해서, 새로운 해결책을 계산 힘의 수요와 공급 사이 mismatch의 문제로 가져 왔습니다。

BTTInferGrid의 특징목표는 효과적으로 분산 된 비활성 GPU 리소스를 분산시키는 데 집중된 방식으로 큰 AI 개발자에 연결하기 위한 것입니다, 근본적으로 중앙화 monopolies와 Bottlenecks를 끊기. 한 손으로 플랫폼은 파편 및 비활성 GPU 컴퓨팅 전력을 통합하고 개방 및 공유 컴퓨팅 인프라를 구축합니다. 반면, 그것은 수요 측과 공급 측면을 연결하고 전통적인 중앙화 모델에서 액세스 및 가격 설정 블랙 박스에 장벽을 제거합니다. DePIN의 인센티브 및 시너지 메커니즘에 의존하는 동시에 BTTInferGrid는 높은 가치 소각을 수출하기 위해 계속되고, 루트 원인에서 높은 비용 계산 및 공급 부족의 핵심 통증을 제거하고, 진정한 큰 모델의 소원 효과와 상업적 가치를 불릴 수 있습니다。

BTTInferGrid: AI reasoning 시나리오에 대한 분산 컴퓨팅 네트워크를 구축, 알고리즘의 세 가지 주요 장점의 재정

BTTInferGrid는 AI reasoning 장면을 위한 분산된 컴퓨팅 네트워크의 건설에 명확하게 위치되고 집중되고, AI에 의하여 소각된 시장 수요에 세계적인 유휴 GPU 계산기 공급을 연결하고, 개방적인 접근, 결과 유산 및 비용 근거한, 세계적인 AI 컴퓨팅 서비스를 제공하。

특히, BTTInferGrid는 DePIN 밑바닥 네트워크 기계장치에 의존해서, 에너지 공급과 폭발성 성장을 위한 AI reasoning 수요도 일치하기 위하여 충분히 정확합니다 공급과 수요 둘 다 가능하게 하는 2 방법 가치를 달성하기 위하여:

• 전력 공급 측:효율적인 통합 글로벌 debrisation idle GPU 리소스와 오픈 및 공유 알고리즘. DePIN의 인센티브 및 스마트 디스패치 메커니즘을 통해 세계 유휴 "잠금 GPU"를 진정으로 "잠금 자산"을 만들고 컴퓨팅 전력의 안정성과 탄력을 보호하고, 높은 가치-for-money, high-extension, 안전하고 신뢰할 수있는 글로벌 인센티브 서비스를 창출 할 수 있습니다。

• 계산기 수요 측:쉬운 접근을 가진 세계적인 AI 개발자, 결과의 사슬 근거한 검증, 및 비용 근거한 세계적인 reasoning 서비스. BTTInferGrid는 중앙 클라우드 제조업체로 높은 프리미엄 가격을 비교하여 중소형 크리에이티브 팀을 돕기 위해 가장 큰 비용의 장점과 탄성 능력을 가지고 있으며, 독립적 인 개발자들은 비즈니스 평가, 효율적인 전체 제품 검증 및 비즈니스 오버랩을 수행하는 비용을 절감하고, 동시에 생태 에너지 업스트림을 역 권한으로 제공합니다。

결과적으로 BTTInferGrid는 “applying Puzzle” 단계 동안 저비용, 높은 유연성 컴퓨팅을 위한 AI 개발자의 보도 요구를 효과적으로 해결하고 전 세계 대규모 하드웨어 리소스를 위한 지속 가능한 가치 실현 통로를 열었습니다。

BTTInferGrid 플랫폼은 자체 효율성에 대한 긍정적 인 성장 휠을 성공적으로 구축 할 것입니다. idle GPU 노드는 확장을 계속하고, 비용이 계속 감소하고, 더 많은 개발자를 유치 할 수 있습니다. 시장 수요가 계속 상승하고, 생태에 합류하기 위해 글로벌 컴퓨팅 공급 업체를 자극합니다. BTTInferGrid는 집중된 형태에 있는 에너지를 공급하여 scarce, high-priced 전용 AI 컴퓨팅을 포괄적으로 변환하고, 필요 기반 AI 공공 기지 건물로 변환합니다。

제품 성능 장점의 관점에서 현재 시장의 대부분은 컴퓨팅 액세스의 높은 임계값과 같은 광범위한 문제와, 서비스의 신뢰성의 부족 및 경제 모델의 장기적인 운영의 어려움을 결정했습니다. BTTInferGrid는, 턴에서, 중앙 구조를 낙관하고 경제 체계의 총계, 서비스 검증 및 지속 가능성의 3개의 차원에서 종합적인 돌파구를 달성하기 위하여, 뒤에 오는 이점과 더불어 유일한 핵심 경쟁력을 창조하:

1. 빠른 IDLE GPU 리소스를 전세계에 제공 하는 오픈 액세스 계산기 네트워크:전통적인 클라우드 컴퓨팅은 액세스의 높은 임계값을 가지고 있습니다 (예 : 준수 룸, 고정 공공 네트워크 IP, 비싼 스위치 보드 등), BTTInferGrid는 GPU와 같은 비 유연 컴퓨팅 리소스와 함께 모든 엔티티티티티 또는 개별에 대한 진정한 개방 액세스 컴퓨팅 네트워크를 구축했습니다. 기본 성능 매개 변수 (예 : 눈에 보이는 저장 용량, 알고리즘) 및 네트워크 안정성 요구 사항을 충족합니다. 이 디자인은 크게 컴퓨팅 리소스의 공급 측면에 참여의 임계값을 낮춥니 다. 글로벌 유휴 GPU 컴퓨팅을 네트워크화하고 매우 높은 속도로 매트릭스 할 수 있습니다。

2. 신뢰의 중심화를 해결하기 위해 서비스 및 건의 행동의 질:센터로가는 가장 큰 통증은 신뢰성입니다 - 낮은 엔드 그래픽 카드와 고성능 카드에서 광부를 방지하는 방법? 우리가 이유가 신뢰할 수있는 것을 보장하는 방법? BTTInferGrid는 미션 운동(intelligence Distribution), 도전 검증(circular spot-checking), 컨센서스 등급(dynamic credit rating) 및 체인 조정(intelligence contract awards and sanctions)을 통해 크로스 유효 폐쇄 루프를 제작하여 서비스의 신뢰성을 효과적으로 향상시켰습니다。

3. 지속 가능한 생태를 위한 수요 중심 경제 모형:초기 DePIN 프로젝트는 종종 "높은 토큰의 죽음의 나선에 붙잡았지만, 실제 수요의 부재로 인해 통화 인플레이션, 가격 붕괴, 노드 종료로 이동했습니다. BTTInferGrid는, 그것의 inception에서, 진짜 수요에 의해 구동되는 경제 생태학의 창조 - 진짜 reasoning 및 nodal 표현을 핵심 인센티브로 기초를 두어 설치했습니다. AI 개발자가 실제로 통화 모델에 대해 지불 할 때 컴퓨팅 공급자는 절차와 신뢰성의 핵심 공유를 얻을 수 있습니다. 이 디자인은 공급과 시장 수요의 규모에 있는 건강한 성장을 위한 강력한 impetus를 제공할 것입니다, 장기에 건강하고 지속 가능한 웹 기반 생태를 지키。

BTTInferGrid - BTTIn의 인센티브 닻을 설정하는 수요 중심의 경제 모델에 따라 성능의 글로벌 표준을 충족하는 GPU에 개방적이고 원활한 액세스를 허용하고, 성능의 글로벌 표준을 충족하는 GPU에 개방적이고 원활한 액세스 할 수 있습니다. BTTInfraGrid - 실제 AI 소싱을위한 인센티브 닻을 설정하는 수요 중심의 경제 모델에 대한 완전한 출발에 대한 적정 메커니즘입니다. BTTInferGrid -은 3 차원, 서비스 및 서비스 제공의 모든 요구 사항에 대한 재정의 메커니즘입니다。

BTTInferGrid는 실제 수요에 의해 구동되는 새로운 컴퓨팅 생태학을 만들기 위해 단계화됩니다

BTTInferGrid는 간단한 "순환 집계"가 아니지만, AI 소진 작업 운동 및 실행, 전력 공급 및 수요, 체인 자원 조정 및 유동성의 지능형 매칭 및 연결과 AI를 결합하는 정교한 다기능, 오프 센터 컴퓨팅 네트워크。

BTTInferGrid의 중앙화된 컴퓨팅 생태에서, 3개의 핵심 역할은 arithmetic의 “공급, 사용 및 검증”의 주위에 형성되었습니다:

• 에너지 공급 측 (miners):IDLE GPU 리소스를 제공하고 AI 소싱 작업을 수행하고, 시스템은 검증된 실제 작업 부하, 품질 및 동적 성능에 따라 해당 인센티브를 자동으로 배포합니다。

• 계산기 수요 측 (AI 개발자):BTTInferGrid는 글로벌 분산 GPU 리소스에 대한 개발자의 액세스를 지원하는 표준화된 API 서비스 인터페이스를 제공합니다。

• 웹키퍼 (certifier):마이너의 노드 계산에 대한 감사 및 임의의 과제, 검증 및 평가 시스템의 참여, 네트워크 서비스의 품질을 유지하고 분석. 같은 시간에, certifying 임원은 네트워크의 무결성을 유지하고 공동으로 공정성과 신뢰성을 보호합니다。

요약에서 AI 개발자를 위해 BTTInferGrid는 제품 중단 및 클라이언트 손실을 효과적으로 완화시키는 비용 효과적이고 확장 가능한 안전한 AI reasoning 서비스를 제공합니다. GPU 제공 업체의 경우, 글로벌 가장자리 및 idle 하드웨어 리소스의 GPU 리소스 제공 업체의 지속 가능한 수익 경로의 생성은 각 계산자가 이유의 나이에 가치를 부여 할 수 있습니다。

기존의 중앙 클라우드 제조업체의 무거운 자산 모델과 달리 특정 제품의 배경에, “최적 하드웨어를 먼저, 수요를 기다립니다”, DePIN는 건축의 초기 단계에 천연 양방향 조정 도전에 직면 — idleness와 통화 경제의 붕괴를 감독하고, undersupply는 개발 경험과 시스템 효율성을 강화 할 수 있습니다. 이 끝에 BTTInferGrid는 무작위 성장과 우선 자원 활용, 경제 지속 가능성 및 기술 아키텍처의 꾸준한 확장에서 명확하고 강력한 수요 중심의 단계적인 시작 전략을 개발했습니다。

• 단기 목표 (2026): 사이버 콜드 시작, 아래 코어 노드 액세스 및 분산 된 소싱 서비스의 검증을 완료하고 점차 GPU 노드 크기를 확장합니다。

• 중기 목표 (2027) : 생태 다양성, 네트워크 서비스의 안정성 및 개인 정보 보호 향상, 더 많은 AI 모델 형식과 조직을 소지 할 수 있지만, 점차적으로 응용 프로그램 시나리오를 모델에 미세 조정。

• 장기 목표 (2028 이상) : AI 기반 인프라가되기 위해, AI 에이전트 및 자동화 응용 프로그램에 대한 최초의 초원 계산기 층을 구축, 대규모 AI 응용 프로그램에 대한 유연한 계산기 지원을 제공, 결국 컴퓨팅, 분산 스토리지 및 체인 스마트 계약이 통합 된 아키텍처에서 작동합니다。

착륙에서, BTTInferGrid는 또한 단계적인 진화 전략을 따릅니다. 초기에 네트워크는 전문 그래픽 카드에 의해 지배되었다, 전력 공급 측에 액세스 (민) 검토 및 수요 측 사용자는 플랫폼을 통해 소원 서비스를 호출 할 수 있었다. 이 웹 사이트는 애플 리케이션에 전념. 우리는 정품 앱과 게임을 제공 할 목적으로이 사이트를 만들었습니다. 4AppsApk 최고의 안드로이드 애플 리케이션을위한 무료 APK 파일 다운로드 서비스, 계략。

현재 BTTInferGrid는 Aliyun Qwen 시리즈를 포함한 여러 주류 AI 오픈 소스 모델에 성공적으로 액세스했습니다Qwen3.6 27B의·Qwen2.5 7B 보험그리고 메타의Llama 3.1 8B 충격나는 모른다. AI DEVELOPERS는 실제 비즈니스 시나리오에 따라 주문형 유연성을 달성할 수 있습니다. 앞으로 플랫폼은 지속적으로 모델 생태를 확장하여 개발자에게 더 앞선 모델 지원을 제공합니다。

BTTInferGrid는 BitTorrent와 BTFS의 장기적인 축적을 견고한 백업 및 자연 개발 이점으로 보유하고 있습니다. 플래그 BTFS와 BitTorrent는 몇 년 동안 중앙 스토리지 분야에서 깊은 일을하고있다. BitTorrent는100 백만 명의 활성 사용자 및 2 억 설치DePIN 모델의 실현은 자원 액세스, 토큰 인센티브, 체인 결제, 커뮤니티 운영 등 성공적으로 검증되고 성숙한 용량을 가지고 있습니다. BitTorrent 레이아웃 AI의 전략적 제품으로, BTTInferGrid, 기존 BTFS 서비스의 업그레이드를 기반으로, AI reasoning 필드에 이러한 성숙한 경험을 완벽하게 마이그레이션 할 수 있으며 생태적 성장에 신속하게 기여할 수 있습니다。

중앙화 기술을 기반으로 한 BTTInferGrid는 "학력 부족"과 함께 "학력 부족"의 산업 dilemma를 거부했습니다. 오픈 액세스의 개념, 분산 된 협업, 검증 가능한 기여 및 커뮤니티 구축은 컴퓨팅 전력의 전통적인 중앙화에서 강력한 돌파뿐만 아니라 명확한 제품 포지셔닝 및 고체 기술을 기반으로하는 글로벌 중앙화의 새로운 비전입니다. 모든 유휴 계산기는 활성화되며 모든 개발자는 포괄적 인 비용으로 지능적인 미래를 도달할 수 있습니다。