- NeurochainAI đã giới thiệu một nền tảng mới nhằm đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng phi tập trung sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI dApps), nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà phát triển trên toàn thế giới.
NeurochainAI đã ra mắt nền tảng mới nhằm đơn giản hóa quy trình tạo ra, phát hành và sử dụng các ứng dụng phi tập trung được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo (AI dApps), bằng cách kết hợp học máy với công nghệ blockchain. Công nghệ này nhằm cải thiện khả năng mở rộng, tính minh bạch và bảo mật dữ liệu trong các ứng dụng AI.
Hiện tại, nền tảng của NeurochainAI đã thu hút 82,000 người dùng đăng ký và 48,000 ví kết nối. Nền tảng này được thiết kế để khuyến khích sự tham gia của cộng đồng trong việc tạo ra và xác thực các mô hình AI. Phương pháp điều hành dựa trên cộng đồng giúp đảm bảo độ chính xác của các mô hình AI và cải thiện hiệu suất của chúng, tạo lợi thế cạnh tranh trong thị trường AI.
Theo CEO NeurochainAI Julius Serenas, “Nền tảng của chúng tôi đang dẫn đầu trong việc phát triển AI mở, dân chủ. Chúng tôi trang bị cho các nhà phát triển các công cụ và tài nguyên từ hạ tầng AI phi tập trung của chúng tôi, bao gồm Consumer-grade GPU DePIN, để cung cấp tính toán GPU ngày càng quan trọng hơn trong thời đại AI, kết hợp với các công cụ khác để tối ưu hóa việc phát triển giải pháp AI.”
Nền tảng này giảm thời gian ra thị trường cho AI dApps lên đến 24 lần so với các phương pháp truyền thống.
Thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu
NeurochainAI đã xây dựng nền tảng hạ tầng trí tuệ nhân tạo nhằm khai thác tiềm năng tăng trưởng của thị trường toàn cầu, dự báo đạt trị giá 1,8 nghìn tỷ USD vào năm 2030 từ mức 500 tỷ USD hiện tại. Họ cung cấp Consumer-grade GPU DePIN phi tập trung, đầu tiên trong lĩnh vực tính toán AI, kết hợp với việc thu thập và xác thực dữ liệu do cộng đồng điều khiển. NeurochainAI cũng tối ưu hóa thị trường mô hình AI và công cụ tương tác, hỗ trợ tích hợp trên cả Web2 và Web3.
Phương pháp lớp lớp của NeurochainAI, Dịch vụ AI dựa trên sự phân tán (DAIAS), giúp giảm thiểu rào cản cho các nhà phát triển, tăng khả năng tạo ra và phát hành các ứng dụng AI một cách hiệu quả và có hiệu quả hơn.