La plupart des gens comprennent l'infrastructure de l'IA en restant au niveau de la puissance de calcul, mais ce qui détermine réellement les limites du système, c'est la gestion des tâches.

Qui décide d'utiliser quel modèle, à quel coût effectuer l'inférence, et si le résultat mérite d'être fiable.
C'est aussi ce qui m'a le plus intéressé en regardant @dgrid_ai : son cœur n'est pas un composant unique, mais une structure de coordination complète.
D'un côté, il y a des nœuds distribués responsables de l'exécution de l'inférence du modèle ; de l'autre, un système de routage qui répartit dynamiquement les requêtes en fonction des performances et des coûts ; au centre, un mécanisme de validation qui transforme les résultats en données prouvables sur la chaîne.
Cette structure, en essence, consiste à faire une tâche difficile : décomposer le calcul, la décision et la validation, puis les recomposer.
Et $DGAI joue dans ce cadre le rôle de la couche de règlement de base, où l'utilisateur paie pour l'inférence, les nœuds reçoivent des revenus, la gouvernance est assurée par les détenteurs, et tout le système fonctionne via des tokens pour la circulation de la valeur et l'alignement des incitations.
Cela donne à l'IA un premier cycle économique complet, ce n'est pas un produit isolé, mais un réseau capable de fonctionner de manière autonome.
Si l'on considère que le cœur de l'IA traditionnelle est le modèle, alors le cœur de cette structure est en réalité le marché.
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