Por que a maioria dos projetos de IA acabam se tornando plataformas?

Porque a entrada decide tudo, e @dgrid_ai opta por não criar uma entrada, mas sim uma infraestrutura, uma rede que pode ser acessada por todas as entradas.
Isso pode parecer pouco atraente, mas é extremamente crucial, pois uma vez que se torna a camada de roteamento padrão, as aplicações superiores não podem evitá-lo.
Observando sua estrutura, a capacidade de fornecer modelos, os nós que oferecem poder de processamento e o protocolo responsável pelo agendamento e validação.
Os três desacoplados, mas ligados por $DGAI , onde cada chamada de inferência aciona uma distribuição de valor.
Isso não é uma cobrança SaaS, mas um sistema econômico em tempo real.
Mais importante ainda, os resultados podem ser auditados, o processo de inferência deixa registros, a saída pode ser verificada.
Isso permite que a IA entre em cenários mais sérios, como finanças, ou execução automática.
Quando a confiabilidade é resolvida, a IA realmente começa a se expandir.
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