所有可能なAI>レンタルAPI

@ownaiNetworkは、モデルがオンチェーンアイデンティティ、価格、権限、コミュニティGPUへの実際のキャッシュフローのルーティング推論を持つレイヤーを構築しています。使用量を計測し、リアルタイムで決済します。開発者は公開し、オペレーターは収益を得て、ユーザーは透明なコストを得ます。適切なプリミティブ：所有権、出所、従量課金、検証可能な出力。

Think $TAO はトレーニングのためのインセンティブに焦点を当てています。これは需要側のように感じます：インファレンスマーケットプレイス + エージェント経済。彼らがルーティングとレシートをうまく処理できれば、モデルが独自のウォレット、ポリシー、SLAを持つビジネスである「マイクロエージェンシー」が数千も生まれます。

私のプレイ方法:
- モデルをラップし、レートを設定し、エンドポイントを出荷する
- ワーカーを実行し、評判をステークし、ジョブをキャプチャする
- プラグエージェントは、使った分だけ支払い、オンチェーンで領収書を追跡します。

スケールするのが最も難しいのはどの部分ですか：検証可能な推論、需要ルーティング、または開発者UX？あなたの選択とその理由を返信してください。また、@hasufl のモデルの所有権とインフラのコモディティ化についての意見も聞きたいです。