AI의 미래는 분산되어 있으며이 부문 내에서 세 가지 중요한 발전이 Deai를 박차를 가할 수 있습니다.

애플은 월요일에 AI 서버 제작 및 데이터 센터 업그레이드에 5 천억 달러를 쟁기로 쟁기를하기로 결정한 놀라운 결정을 발표했다.

Apple announced a surprising decision on Monday, plowing $500 billion into AI server production and data center upgrades. Meanwhile, Anthropic joined the centralized AI pool party with Claude Sonnet 3.7—described as its “most intelligent model” featuring advanced AI reasoning.

애플은 월요일에 놀라운 결정을 발표하여 AI 서버 제작 및 데이터 센터 업그레이드에 5 천억 달러를 맹세했다. 한편, Anthropic은 Claude Sonnet 3.7과 함께 중앙 집중식 AI 풀 파티에 합류했습니다. 이는 고급 AI 추론을 특징으로하는 "가장 지능적인 모델"으로 설명되었습니다.

But despite wave after wave after wave of centralized AI innovations, updates and launches in recent months—a truly disruptive artificial intelligence model is bubbling to the surface. Since Thursday there have been three significant developments within the decentralized AI sector.

그러나 중앙 집중식 AI 혁신의 물결 이후의 물결에도 불구하고 최근 몇 달 동안 업데이트 및 발사가 발생했습니다. 진정으로 파괴적인 인공 지능 모델이 표면으로 거품이 일하고 있습니다. 목요일 이후로 분산 된 AI 부문 내에서 세 가지 중요한 발전이있었습니다.

In grossly oversimplified terms, decentralized AI is basically the “love child" of both AI’s creative reasoning and blockchain’s superior security, immutability, veracity and transparency.

크게 단순화 된 용어로, 분산 된 AI는 기본적으로 AI의 창조적 추론과 블록 체인의 우수한 보안, 불변성, 진실성 및 투명성의 "사랑의 어린이"입니다.

The programmable, largely open source and far-flung, distributed server networks of DeAI provide several benefits compared to the centralized, cloistered AI models. Even though closed sourced models grab most of the AI attention and headlines they have difficulty beating the strengths of DeAI such as:

DEAI의 프로그래밍 가능하고 크게 오픈 소스와 멀리 떨어진 분산 서버 네트워크는 중앙 집중식 회랑 AI 모델에 비해 몇 가지 이점을 제공합니다. 닫힌 공급원 모델은 대부분의 AI주의와 헤드 라인을 잡더라도 다음과 같은 DEAI의 강점을 능가하는 데 어려움이 있습니다.

* Lower latency and throughput.

* 지연 시간 및 처리량이 낮습니다.

* High performance computing (HPC) and efficiency.

* 고성능 컴퓨팅 (HPC) 및 효율성.

* Open cooperation and community-driven improvement.

* 공개 협력 및 지역 사회 중심의 개선.

Those differentiators have been driving a lot of innovation and advances within the AI space. On Tuesday, Fetch. ai announced the launch of what it claims is “the world’s first Web3-native large language model.” It’s called ASI-1 Mini and is capable of enabling AI agents to autonomously make complex decisions. In contrast to traditional AI models, ASI-1 Mini interacts directly with Web3, allowing users to invest in, train and own their own AI models using a decentralized framework.

이러한 차별화 요소는 AI 공간 내에서 많은 혁신과 발전을 주도하고 있습니다. 화요일에 가져 오기. AI는 "세계 최초의 Web3-Native Lange Model"라는 주장을 발표했다고 발표했습니다. ASI-1 미니라고 불리며 AI 에이전트가 자율적으로 복잡한 결정을 내릴 수 있습니다. 기존 AI 모델과 달리 ASI-1 Mini는 Web3와 직접 상호 작용하여 사용자가 분산 된 프레임 워크를 사용하여 자체 AI 모델에 투자, 교육 및 소유 할 수 있도록합니다.

This means ordinary people can have a hand at actually shaping the AI revolution. The model’s functional capabilities match that of centralized AI systems, as ASI-1 Mini performs at high performance levels while running at a small fraction of the hardware cost—making powerful AI more accessible and efficient.

이것은 평범한 사람들이 실제로 AI 혁명을 형성하는 데 손을 잡을 수 있음을 의미합니다. ASI-1 MINI가 고성능 수준에서 수행하면서 하드웨어 비용의 작은 부분으로 실행되는이 모델의 기능 기능은 중앙 집중식 AI 시스템의 기능과 일치합니다.

Central to ASI-1 Mini is its mixture of agents and models architecture—linking up AI systems in a way that they will choose the most appropriate agent or model for any task. This enables more accurate, contextually relevant decisions, whether for enterprise automation, research or high-stakes use cases in areas such as health care. ASI-1 Mini also has multiple new reasoning modes, which adjust with complexity, yielding insights while allowing improvements on both speed and efficiency.

ASI-1 MINI의 중심은 에이전트 및 모델 아키텍처의 혼합입니다.이 작업에 가장 적합한 에이전트 또는 모델을 선택할 수있는 방식으로 AI 시스템을 연결합니다. 이를 통해 기업 자동화, 연구 또는 건강 관리와 같은 분야의 고위용 사용 사례에 관계없이보다 정확하고 상황에 맞는 의사 결정이 가능합니다. ASI-1 MINI에는 여러 가지 새로운 추론 모드가 있으며, 이는 복잡성으로 조정되어 통찰력을 제공하면서 속도와 효율성을 모두 개선 할 수 있습니다.

Fetch.ai CEO Humayun Sheikh explained that ASI-1 Mini is just the first step.

Fetch.ai CEO Humayun Sheikh는 ASI-1 Mini가 첫 번째 단계 일 것이라고 설명했습니다.

“For the upcoming tool-calling feature, we are introducing multi-level, multi-step reasoning. The model will evaluate all alternatives for using a tool, as well as the outcomes of not using it. It can select the best course of action based on task requirements and available resources, minimizing dependence on external human intervention,” he said.

“다가오는 도구 국적 기능을 위해, 우리는 다단계의 다단계 추론을 소개하고 있습니다. 이 모델은 도구를 사용하기위한 모든 대안과 사용하지 않는 결과를 평가합니다. 작업 요구 사항과 가용 리소스를 기반으로 최상의 행동 과정을 선택하여 외부 인간 개입에 대한 의존성을 최소화 할 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다.

On Saturday, decentralized AI organization O.XYZ announced the debut of Ocean, which at its core is described as a hyper-fast AI search engine and conversational assistant. Ocean combines text-based Q&A capabilities with voice features.

토요일에 분산 된 AI 조직 O.xyz는 Ocean의 데뷔를 발표했으며,이 핵심은 초고속 AI 검색 엔진 및 대화 보조원으로 묘사됩니다. Ocean은 텍스트 기반 Q & A 기능을 음성 기능과 결합합니다.

Users can submit spoken queries through a dictation interface—named Miss O—receive spoken responses and explore an evolving range of conversation-driven applications. It’s also able to draw from web resources in real-time.

사용자는 명령 인터페이스 (Miss O)라는 말을 통해 구어체를 제출할 수 있으며, 대화 중심 응용 프로그램을 모색하고 진화하는 다양한 대화를 탐색 할 수 있습니다. 또한 웹 리소스에서 실시간으로 도출 할 수 있습니다.

O.XYZ CEO Ahmad Shadid explained that Ocean runs on a specialized model LLama 3.3 architecture, which makes it the fastest among benchmarked providers.

O.XYZ의 CEO Ahmad Shadid는 Ocean이 전문 모델 LLAMA 3.3 아키텍처에서 실행하여 벤치 마크 된 제공 업체 중에서 가장 빠르게 만듭니다.

“We base these claims on direct speed tests comparing Ocean model’s response times with those of prominent AI services, including OpenAI’s ChatGPT and DeepSeek. Each user prompt on Ocean includes a live speed test indicator, giving a transparent view of our system’s rapidity. While exact benchmark numbers vary by query complexity, internal metrics consistently show significantly faster replies,” he added.

“우리는 이러한 주장을 Ocean Model의 응답 시간과 OpenAi의 ChatGpt 및 DeepSeek를 포함한 저명한 AI 서비스의 시간과 비교하는 직접 속도 테스트를 기반으로합니다. Ocean의 각 사용자 프롬프트에는 라이브 속도 테스트 표시기가 포함되어있어 시스템의 속도를 투명하게 볼 수 있습니다. 정확한 벤치 마크 숫자는 쿼리 복잡성에 따라 다르지만 내부 지표는 지속적으로 더 빠른 답변을 보여줍니다.”라고 덧붙였습니다.

On Wednesday, operators of the Coinbase (NASDAQ:COIN) digital asset exchange tweeted its intent to list Bittensor’s native crypto coin TAO for purchase and trading. Bittensor is the most developed and leading decentralized AI network on a blockchain.

수요일, Coinbase (NASDAQ : COIN) Digital Asset Exchange의 운영자는 Bittensor의 기본 Crypto Coin Tao 구매 및 거래를 나열하려는 의도를 트윗했습니다. Bittensor는 블록 체인에서 가장 개발되고 선행하는 분산 AI 네트워크입니다.

The TAO coin is used to incentivize AI developers and subnet owners on Bittensor’s DeAI network. They earn TAO for providing the most used apps and solutions that provide the greatest benefit to its Web3 community—as determined by those same community members and network validators.

TAO 코인은 Bittensor의 DEAI 네트워크에서 AI 개발자 및 서브넷 소유자를 장려하는 데 사용됩니다. 동일한 커뮤니티 회원 및 네트워크 유효성 검사기가 결정한 바와 같이 Web3 커뮤니티에 가장 큰 이점을 제공하는 가장 많이 사용되는 앱 및 솔루션을 제공하는 데 TAO를 얻습니다.

While TAO is now available for Coinbase trading across most U.S. coins, there are a handful of locales where Coinbase doesn't allow residents to make purchases—largely due to regulatory barriers those states have in place.

TAO는 현재 대부분의 미국 동전에서 코인베이스 거래를 위해 이용할 수 있지만, 코인베이스가 주민들이 구매를 허용하지 않는 소수의 지역이 있습니다.

According to the Coinbase website, TAO purchases may be restricted in Alabama, California, Illinois, Kentucky, Maryland, New Jersey, New York, South Carolina, Vermont, Washington and Wisconsin.

Coinbase 웹 사이트에 따르면 Tao 구매는 캘리포니아, 일리노이, 켄터키, 메릴랜드, 뉴저지, 뉴욕, 사우스 캐롤라이나, 버몬트, 워싱턴 및 위스콘신에서 제한 될 수 있습니다.

Despite those restrictions, having the largest digital asset exchange in the country list this DeAI-focused asset is a big step toward wider adoption of decentralized artificial intelligence. Yuma Chief Revenue Officer Evan Malanga says DeAI’s time has come.

이러한 제한에도 불구하고, 국가에서 가장 큰 디지털 자산 교환을 보유한이 DEAI 중심 자산은 분산 된 인공 지능의 광범위한 채택을위한 큰 단계입니다. 유마의 수석 수익 책임자 에반 말랑가 (Evan Malanga)는 데이의 시간이 왔다고 말했다.

“The recent Coinbase listing of TAO

“TAO의 최근 코인베이스 목록