Ownable AI > louer-une-API

@ownaiNetwork construit la couche où les modèles ont une identité on-chain, un prix, des autorisations et un routage d'inférence de flux de trésorerie réel vers les GPU de la communauté, mesurant l'utilisation, se réglant en temps réel. Les développeurs publient, les opérateurs gagnent, les utilisateurs obtiennent des coûts transparents. Les bons primitives : propriété, provenance, paiement à l'appel et résultats vérifiables.

Think $TAO se concentre sur les incitations à la formation ; cela ressemble à l'offre côté demande : marché des inférences + économie d'agents. S'ils réussissent le routage et les reçus, vous obtenez des milliers de "micro-agences" où un modèle est une entreprise avec son propre portefeuille, sa politique et son SLA.

Comment je jouerais cela :
- Emballez un modèle, définissez votre taux, expédiez un point de terminaison
- Exécuter un travailleur, miser sur la réputation, capturer des emplois
- Brancher des agents qui paient à l'utilisation, suivre les reçus sur la chaîne

Quel est le morceau le plus difficile à mettre à l'échelle : l'inférence vérifiable, le routage de la demande ou l'expérience utilisateur des développeurs ? Répondez avec votre choix et pourquoi. Je suis également impatient d'entendre les avis de @hasufl sur la propriété des modèles par rapport à la commoditisation de l'infrastructure.