Ownable AI > alugar-API

@ownaiNetwork está a construir a camada onde os modelos têm identidade on-chain, preço, permissões e uma inferência de cashflow real para GPUs da comunidade, medindo o uso, liquidando em tempo real. Os desenvolvedores publicam, os operadores ganham, os utilizadores obtêm custos transparentes. Os direitos primitivos: propriedade, proveniência, pagamento por chamada e resultados verificáveis.

Think $TAO foca em incentivos para treinamento; isso parece ser o lado da demanda: mercado de inferência + economia de agentes. Se eles acertarem o roteamento e os recibos, você terá milhares de "micro-agências" onde um modelo é um negócio com sua própria carteira, política e SLA.

Como eu jogaria:
- Envolver um modelo, definir a sua taxa, enviar um endpoint
- Administrar um trabalhador, estacar reputação, capturar empregos
- Plug agents que pagam conforme usam, rastrear recibos onchain

Qual é a parte mais difícil de escalar: inferência verificável, roteamento de demanda ou UX de desenvolvedor? Responda com a sua escolha e por quê. Também estou interessado em ouvir as opiniões de @hasufl sobre propriedade do modelo vs comoditização da infraestrutura.