IA

Внедрение ИИ в корпоративной среде в первую очередь ориентировано на системы вывода и операционные решения. В статье рассматриваются производственный стек вывода, стратегии развертывания нескольких моделей и гибридных решений, разграничение инструментов агентов и вопросы аудита, а также основные требования к безопасности и соответствию. Это позволит сформировать практический фреймворк для оценки.

GE Vernova (GEV) — независимая компания, работающая в сфере энергетической инфраструктуры. Она была выделена из GE Vernova и специализируется на газовой генерации, сетевом оборудовании, ветроэнергетике и программных решениях для энергетики. В условиях глобальных изменений в энергетическом секторе и быстрого развития ИИ-центров обработки данных GE Vernova выходит на лидирующие позиции среди поставщиков энергетической инфраструктуры на Торговой площадке, что вызывает повышенное внимание инвесторов.

Инфраструктура ИИ — это гораздо больше, чем просто покупка GPU. В статье представлен поэтапный фреймворк, который подробно раскрывает всю цепочку: от чипов, HBM, упаковки и соединений до дата-центров, электропитания и сетей, а также до сервисов инференса и управления на уровне предприятий. Кроме того, в материале четко показаны различия между обучением и инференсом по затратам и масштабируемости, чтобы вы получили полную и структурированную карту знаний, удобную для поиска.

Централизованный вывод не решает все задачи. В статье рассматриваются задержки, суверенитет данных и устойчивость, чтобы последовательно разобрать распределение ролей, назначение задач и основные вопросы при внедрении гибридных архитектур на периферийном, региональном и центральном уровнях. Также анализируются сетевые, операционные и связанные с безопасностью издержки, которые присущи распределённым топологиям.

GE Vernova (GEV) занимает ведущие позиции в глобальном секторе энергетической инфраструктуры. Основное стратегическое направление компании — модернизация мировых энергетических систем за счет электрификации. С появлением новых источников энергии, развитием ИИ-центров обработки данных и цифровизацией промышленности мировой спрос на электроэнергию выходит на новый этап роста.

Gate.AI — универсальный ассистент на базе искусственного интеллекта, созданный компанией Gate. Он объединяет три ключевые функции: общение, поиск и выполнение задач. Пользователи могут обращаться к Gate.AI на естественном языке, чтобы быстро находить ответы, генерировать решения и выполнять необходимые задачи. Это существенно увеличивает скорость получения и обработки информации. Благодаря интеграции интеллектуального поиска ответов и данных в реальном времени Gate.AI обеспечивает эффективный и комплексный доступ к информации.

Dolphin и Render — оба проекта DePIN, которые используют распределённые GPU-ресурсы для построения инфраструктуры. Однако их ключевые направления различаются: Render главным образом занимается GPU-рендерингом и созданием цифрового контента, а Dolphin акцентирует внимание на децентрализованном ИИ-выводе и сетях ИИ-инфраструктуры.

Gate.AI — это многофункциональный ассистент на базе искусственного интеллекта, созданный Gate. Он поддерживает диалоговые вопросы и ответы, поиск информации, анализ данных и выполнение задач, позволяя пользователям быстро получать ответы и решать задачи на естественном языке. Благодаря интеграции контента платформы, новостей в реальном времени и интеллектуальных рекомендаций, Gate.AI предоставляет единое, удобное решение для доступа к информации и генерации решений и постепенно становится универсальным пользовательским шлюзом в экосистеме Gate AI.

Базовый механизм Dolphin Network распределяет задачи инференса моделей ИИ между глобальными GPU-узлами для совместной обработки. Разработчики получают доступ к сервисам инференса ИИ через сеть, а держатели GPU предоставляют неиспользуемую мощность хэша для выполнения задач и получают награды в токенах DPHN. Благодаря планированию задач, случайной валидации, шифрованию и системе экономических стимулов Dolphin Network координирует запросы на инференс ИИ, GPU-узлы и проверку результатов, создавая децентрализованную инфраструктуру инференса ИИ.

Dolphin (POD) — инфраструктурный проект Web3 в сфере искусственного интеллекта, который специализируется на децентрализованном инференсе ИИ и распределённом сотрудничестве GPU. Ключевое предложение — сеть Dolphin Network, предоставляющая держателям GPU по всему миру возможность делиться неиспользуемым хэшрейтом и обеспечивать распределённые сервисы инференса для ИИ-моделей. Участники сети получают награды в токенах POD за обработку инференс-запросов, а разработчики получают доступ к ИИ-технологиям в более открытом и выгодном формате.

Sahara AI обеспечивает эффективное взаимодействие и распределение величины между ИИ-данными, моделями, сервисами вывода и ИИ-агентами, объединяя ончейн-подтверждение прав с офчейн-механизмами выполнения ИИ. Архитектура платформы использует прозрачность блокчейна и вычислительные возможности ИИ для поддержки открытой инфраструктуры искусственного интеллекта. Технологический фреймворк Sahara AI включает модули: блокчейн первого уровня, Торговую площадку ИИ, слой сервисов данных, Экономику ИИ-агентов и систему атрибуции. Основная цель — создание децентрализованной инфраструктуры для совместной работы ИИ и управления ИИ-активами.

Sahara AI (SAHARA) — ИИ-ориентированная блокчейн-платформа, предназначенная для совместной работы ИИ и подтверждения активов. Платформа использует технологии блокчейна для обмена, утверждения и распределения дохода от данных ИИ, моделей, хэшрейта и ИИ-агентов. Главная задача проекта — формирование открытой, прозрачной и стимулирующей децентрализованной экономики ИИ.

Торговая площадка Sahara AI является платформой для обмена и совместной работы с ИИ-активами в экосистеме Sahara AI. Она позволяет загружать, утверждать, вызывать и распределять доход от ИИ-данных, моделей, сервисов вывода и ИИ-агентов. Главная цель площадки — формирование открытой и проверяемой совместной экономики ИИ. В отличие от обычных ИИ-платформ, Торговая площадка Sahara AI применяет ончейн-механизм атрибуции для отслеживания происхождения ИИ-данных и моделей. Все процессы утверждения и расчета дохода выполняются автоматически во время вызова ИИ-сервисов. Такой подход гарантирует прозрачное распределение дохода между вкладчиками данных, разработчиками моделей и поставщиками сервисов.

Sahara AI и Bittensor — децентрализованные инфраструктурные проекты в сфере ИИ, но их ключевое позиционирование различается. Sahara AI строит совместный фреймворк, ориентированный на данные ИИ, модели, Агентов и распределение дохода. В свою очередь, Bittensor фокусируется на сетях вывода ИИ-моделей и механизмах конкуренции моделей. Sahara AI использует собственную архитектуру блокчейна AI Layer1, а также инструменты Attribution и AI Marketplace для управления утверждением активов ИИ, торговлей и распределением дохода. Bittensor, напротив, применяет подсети и механизмы стимулирования, чтобы мотивировать поставщиков моделей обеспечивать высокое качество вывода ИИ.

Механизм Provider в Akash Network — это децентрализованная система предложения мощности хэша. Она позволяет частным лицам, майнинг-фермам и дата-центрам предоставлять сети GPU и серверные ресурсы, чтобы получать доход за аренду вычислительных мощностей. Когда разработчики размещают спрос на GPU, провайдеры подают ставки. После этого система создает ончейн-лизинги и запускает вычислительные задачи.